numpy.argsort文档说明Returns:index_array : ndarray, intArray of indices that sort a along the specified axis. If a is one-dimensional, a[index_array] yields a sorted a.如何将numpy.argsort的结果应用于多维数组以获取已排序的数组？ (不只是1-D或2-D阵列;它可以是N维数组,其中N仅在运行时已知)>>> import numpy as np >>> np.random.seed(123) >>> A = np.random.randn(3,2) >>> A array([[-1.0856306 , 0.99734545],...
我的问题是如何从多个(或分片)tfrecords获得批量输入.我已经阅读了示例https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/image_processing.py#L410.基本管道是,以训练集为例,(1)首先生成一系列tfrecords(例如,000-train-of-005,train-001-of-005 ,. ..),(2)从这些文件名中,生成一个列表并将它们输入到tf.train.string_input_producer中以获取队列,(3)同时生成一个tf.RandomShuffleQueue来做其他的事情,(4)使...
生成数组 常见的生成数组方法import numpy as np testdata = np.arange(16)#生成指定数量个整型元素的数组test_data = np.full((2,3),9)#指定生成2行3列，元素全为9的数组data1 = np.zeros(15)#生成指定数量个元素全为0的数组data2 = np.ones(20)#生成指定数量个元素全为1的数组data3 = np.array(data1)#从现有数组拷贝data4 = np.copy(data3)#同上（均为深拷贝）data5 = np.asarray(data1)#同上，但为浅拷贝，会随原数组变化而变化...
我有一个二进制数组,我想将它转换为整数列表,其中每个int是数组的一行. 例如：from numpy import * a = array([[1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]])我想将a转换为[12,4,7,15].解决方法:我曾经问了类似的问题here.这是my answer,适合你的问题：def bool2int(x):y = 0for i,j in enumerate(x):y += j<<ireturn yIn [20]: a Out[20]: array([[1, 1, 0, 0],[0, 1, 0, 0],[0, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1]])In [21]: [...
我正在努力选择NumPy矩阵每行的特定列. 假设我有以下矩阵,我称之为X：[1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9]我还有每行的列索引列表,我称之为Y：[1, 0, 2]我需要获取值：[2] [4] [9]我可以生成一个与X形状相同的矩阵,而不是带有索引Y的列表,其中每列都是0-1值范围内的bool / int,表示这是否是必需的列.[0, 1, 0] [1, 0, 0] [0, 0, 1]我知道这可以通过迭代数组并选择我需要的列值来完成.但是,这将在大数据阵列上频繁执行,这就是它必须尽可能...
我刚刚改变了一个我正在编写的程序,将我的数据保存为numpy数组,因为我遇到了性能问题,而且差别很大.它最初运行需要30分钟,现在需要2.5秒！ 我想知道它是如何做到的.我认为这是因为它消除了for循环的需要但超出了我的难度.解决方法:Numpy数组是密集的同类型数组.相比之下,Python列表是指向对象的指针数组,即使它们都属于同一类型.所以,你获得了locality of reference的好处. 此外,许多Numpy操作在C中实现,避免了Python中的循环,指针...
在numpy中,许多对象的构造函数接受“array_like”作为第一个参数.是否有这样一个对象的定义,要么作为抽象元类,要么应该包含方法的文档？解决方法:事实证明,几乎任何东西在技术上都是类似阵列的. “类似数组”更多地是关于如何解释输入的声明,而不是对输入的限制;如果参数被记录为类似数组,NumPy将尝试将其解释为数组. 除了the nearly tautological one之外,没有类似于数组的正式定义 – 类似数组的是np.array可以转换为ndarray的任...
如何才能获得多维numpy数组中最大项的位置？解决方法:argmax()方法应该有所帮助. 更新 (阅读评论后)我相信argmax()方法也适用于多维数组.链接的文档提供了一个示例：>>> a = array([[10,50,30],[60,20,40]]) >>> maxindex = a.argmax() >>> maxindex 3更新2 (感谢KennyTM的评论)您可以使用unravel_index(a.argmax(),a.shape)将索引作为元组获取：>>> from numpy import unravel_index >>> unravel_index(a.argmax(), a.shape) (1, ...
我试图根据给定的键翻译numpy.array的每个元素： 例如：a = np.array([[1,2,3],[3,2,4]])my_dict = {1:23, 2:34, 3:36, 4:45}我想得到：array([[ 23., 34., 36.],[ 36., 34., 45.]])我可以看到如何使用循环：def loop_translate(a, my_dict):new_a = np.empty(a.shape)for i,row in enumerate(a):new_a[i,:] = map(my_dict.get, row)return new_a是否有更高效和/或纯粹的numpy方式？ 编辑： 我计时了,DSM提出的np.vectorize方法...
某位 A 同学发了我一张截图，问为何结果中出现了负数？看了图，我第一感觉就是数据溢出了。数据超出能表示的最大值，就会出现奇奇怪怪的结果。 然后，他继续发了张图，内容是 print(100000*208378)，就是直接打印上图的 E[0]*G[0]，结果是 20837800000，这是个正确的结果。 所以新的问题是：如果说上图的数据溢出了，为何直接相乘的数却没有溢出？ 由于我一直忽视数据的表示规则（整型的上限是多少？），而且对 Numpy 了解不多，还...
目录 1 ndarray数组 （0）ndarray数组属性 （1）创建基本数组 （2）创建特殊数组 （3）数组变换 （4）Numpy随机数函数 2 数组索引和切片 （0）数组切片：数组切片可以实现连续多元素选择 （1）数组索引 （2）布尔型索引 （3）花式索引 3 数组的运算 （0） 数组和标量间的运算（数组可以直接和标量进行算术、关系等运算） （1）通用函数运算（一种可以对数组间执行元素级运算的函数） （2）统计函数运算（对整个数组内或按指定轴向的...
在pylab程序中(也可能是一个matlab程序)我有一个代表距离的numpy数组：d [t]是时间t的距离(我的数据的时间跨度是len(d)时间单位) . 我感兴趣的事件是当距离低于某个阈值时,我想计算这些事件的持续时间.很容易得到一个b = d <阈值的布尔数组,问题归结为计算b中纯真词的长度序列.但我不知道如何有效地做到这一点(即使用numpy原语),并且我使用数组并进行手动更改检测(即当值从False变为True时初始化计数器,只要值为True就增加计数器,当...
原文链接：https://blog.csdn.net/elvirangel/article/details/96157615 import numpy as np import cv2 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img from PIL import Image import skimage.io as io import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpig 方式： 返回类型 OpenCV np.ndarray PIL ...
我正在等待另一个开发人员完成一段代码,该代码将返回一个形状为np的数组(100,2000),其值为-1,0或1. 与此同时,我想随机创建一个具有相同特征的数组,这样我就可以在开发和测试方面领先一步.问题是我希望这个随机创建的数组每次都是相同的,所以我不会测试每次重新运行我的进程时不断更改其值的数组. 我可以像这样创建我的数组,但有没有办法创建它,以便每次都相同.我可以腌制物体并解开它,但想知道是否还有另一种方法.r = np.random.ra...
1. Numpy介绍Numpy是一个开源的python科学计算基础库，包含了：一个强大的N维数组对象：ndarray 广播功能函数 整合C/C++/Fortran代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能Numpy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础 引用：import numpy as np 功能：主要是用来操作数组和矩阵 数据类型：ndarray(N-dimensional array)2. Numpy的数组对象：ndarray python已经有列表类型，为什么还需要一个数组对象（类型）？ 我们...