上下文 我需要在python中测量组合圆的面积.我想出了使用numpy数组的方法.首先,我用零填充网格(numpy数组),网格中的每个位置对应0.5cm的长度.然后我将圆心放到网格上,并在网格中将此值更改为1.我知道圆的半径,所以我可以计算圆的面积,因为我知道圆的面积我改变了网格中零点的区域.然后我计算网格中的一些频率并使用它来计算组合圆的面积,因为我知道网格中每个位置的长度我可以计算面积.这是目前非常粗糙的方法,我计划在算法确定后将...
我有一个包含数据数组的bz2压缩二进制(big endian)文件.使用外部工具解压缩然后将文件读入Numpy工作：import numpy as np dim = 3 rows = 1000 cols = 2000 mydata = np.fromfile('myfile.bin').reshape(dim,rows,cols)但是,由于还有很多其他类似的文件,我无法事先单独提取每个文件.因此,我发现Python中的bz2模块可能能够在Python中直接解压缩它.但是我收到一条错误消息：dfile = bz2.BZ2File('myfile.bz2').read() mydata = np.fr...
我使用Python 3.2.3与NumPy 1.6.1.如果有人能解释我在尝试访问(以两种不同的方式)NumPy数组的元素时NumPy做了什么,我将非常感激. 码：import numpy as npclass MyClass:def __init__(self,q):self.coord = qself.firstel = q[0]self.secondel = q[1:2]q = np.array([10,20]) # numpy array my_object = MyClass(q) # object of MyClassprint('original','q:',q,' / coord:',my_object.coord,' / 2elements:',my_object.firstel,...
我有两个numpy数组：x = np.array([1,2,3,4,5]) y = np.array([10,20,30,40,50])我试图得到的是这样的：array([[ 1. , 3.25, 5.5 , 7.75, 10. ],[ 2. , 6.5 , 11. , 15.5 , 20. ],[ 3. , 9.75, 16.5 , 23.25, 30. ],[ 4. , 13. , 22. , 31. , 40. ],[ 5. , 16.25, 27.5 , 38.75, 50. ]])我的方法不是很像Numpy,需要改进(摆脱for循环)非常大的数组：myarray = np.zeros((5,5)) for idx...
我正在尝试运行自定义kmeans聚类算法,并且无法按群集获取2-d numpy数组的每列(term)的文档频率.我当前的算法有两个numpy数组,一个原始数据集按术语[2000L,9500L]列出文档,一个是聚类赋值[2000L,].共有5个集群.我需要做的是创建一个列出每个集群的文档频率的数组 – 基本上是列数与不同数组中的行号匹配的每列中的计数.输出将是[5L,9500L]阵列(簇x项).我很难找到一种方法来做相当于一个countif和group by.下面是一些示例数据和我想要...
我正在通过py++/boost.python将C数据密集库与Python连接起来.在对我的程序进行概要分析后,我发现70％的运行时间花费在这样的代码上：ni = range(v2o.getHits()) tau = np.array([v2o.TofCorrectedTime[i] for i in ni]) q = [v2o.getCharge()[i] for i in ni]v2o.TofCorrectedTime从py输入__array_1_float_2368. v2o.getCharge()也是从py类型_impl_details_range_iterator_.大小约为2000,从这些py数组包装器到numpy的转换很慢：In ...
我有一个numpy数组,它是使用python列表中的np.array()生成的,所以我的条目是字符串,但有些值是空白的.这是一个示例数组：['1', '1', '1', '1'] ['1', '1', '', '1'] ['1', '1', '1', '1'] ['1', '', '1', '1']没有’NaN’或’None’,它是空白的.我希望能够使用相同的值填充特定列中的所有空白单元格.解决方法:您可以使用numpy.where()来实现此目的.In [8]: arr = numpy.array(['','1','2','3',''])In [9]: arr[numpy.where(arr==''...
我创建了一个小函数,它将整数,长度作为输入,并返回[0：2 ** length-1]范围内所有2 **长度整数的二进制表示的numpy数组.import numpy as npdef get_bitstrings(length):# We need to binary-fy 2^length numbers.iterations = 2**length# Pre-allocate memory.the_array = np.zeros((iterations, length))# Go through all decimals in the range [0:iterations-1]for num in range(iterations):# Get binary representation in str...
有一种方法可以将python中的数字列表转换为numpy数组. 但是我试过的简单函数,例如numpy.average(x),无论x是简单的python列表还是numpy数组都可以工作.在哪种类型的情况下,需要将python中的列表(或数组)转换为numpy中的数组？解决方法:到目前为止给出的答案非常好.通过其方法将大量NumPy功能绑定到数组对象的简单方便非常有用.这是尚未提及的内容. 在将列表传递给NumPy函数之前将列表转换为数组的一个非常好的理由是,在内部,大多数N...
我有现有的numpy数组(uint8),如下所示： (值为8位,我只对最后3位感兴趣)[[ 00000AAA, 00000BBB, 00000CCC ],[ 00000FFF, 00000EEE, 00000DDD ],[ 00000GGG, 00000HHH, 00000III ],[ 00000LLL, 00000KKK, 00000JJJ ] ]最后我想以这种形式获得数据：[01AAABBB, 01CCCDDD 01EEEFFF, 01GGGHHH, 01IIIJJJ, 01KKKLLL]此外,每隔一行反转. 目前我有一个冗长而缠绕的代码,它逐行地逐行遍历原始列表,移位和添加数据,但这还不够有效. 有没有什...
我试图截取屏幕截图,然后将其转换为numpy数组.然后我想使用截图运行cv2.matchTemplate.到目前为止,我使用它的唯一方法是保存图像：cv2.imwrite(‘temp.png’,imcv)然后在cv2.matchTemplate中使用该图像.这看起来非常糟糕.如何正确转换numpy数组以避免保存并直接将其传递给cv2.matchTemplate函数？ 我在Ubuntu btw做这个项目.import pyscreenshot as ImageGrab import PIL import cv2 import numpy as np from matplotlib import py...
这听起来很容易,我不知道该怎么做. 我有numpy 2d数组X = (1783,30)我希望将它们分批分成64个.我这样编写代码.batches = abs(len(X) / BATCH_SIZE ) + 1 // It gives 28我试图批量预测结果.所以我用零填充批处理,然后用预测结果覆盖它们.predicted = []for b in xrange(batches): data4D = np.zeros([BATCH_SIZE,1,96,96]) #create 4D array, first value is batch_size, last number of inputsdata4DL = np.zeros([BATCH_SIZE,1,1...
我想要一种方法来生成红色,绿色或蓝色的小RGB方形图像.它应该产生坚固的色块,但PIL输出的图像非常奇怪.为什么？import numpy as np from PIL import Imageclass MakeSquares():def __init__(self):self.num_rows = 3self.num_cols = 3self.colourmap = {'red': [255, 0, 0],'green': [0, 255, 0],'blue': [0, 0, 255]}def generateExample(self, label):arr = []colour = labelcolour_array = self.colourmap[colour]for i in rang...
你如何在二维阵列上取平均值例如四个附近的项目(2 * 2)？我的意见是：[[1,1,1,1],[1,1,0,0],[0,0,1,1],[0,0,0,0]]应该导致：[[1, 0.5],[0, 0.5]]numpy.mean(x.reshape(-1,4),1)将展平数组,并按错误的顺序略微平均四个项目. 附加信息 例如,通过此方法生成数组：n = 10 l = 100 A = np.zeros((l, l)) points = l*np.random.random((2, n**2)) A[(points[0]).astype(np.int), (points[1]).astype(np.int)] = 1 A = ndimage.gaussian_f...
我在我的大代码中发现了一个错误,我将问题简化为下面的案例. 虽然在每个步骤中我只改变w2,但是当我在每一步打印出w1时,它也会被改变,因为第一个循环的结束我将它们分配为相等.我读到了这个,但有写的以防万一我w1 = W2 [：]它会解决问题,但事实并非如此import numpy as np import mathw1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) w2=np.zeros_like(w1) print 'w1=',w1 for n in range(0,3):for i in range(0,3):for j in range(0,3):pr...