我在numpy.ma数组中有一个状态信号(已测量,为一个热泵)以及时间戳.我想要的是它打开的时间长度和它关闭的时间长度. (不是每天的运行时间,那会很容易.) 我所拥有的(示例性的,实际上我在16个月内具有分钟值.)：Time Value 12:00 0 12:01 1 12:02 1 ... 12:29 1 12:30 1 12:31 0 ... 12:41 0 12:42 1 ... 13:01 1 13:02 0 ...and so on而我想作为输出：running_time_was: time value (=minutes) 12:31 30 1...
我需要创建一个大型矩阵(数组)结构(3轴),并且每个元素都应存储对Python对象(myclass实例)的引用.是否可以使用numpy创建这样的数组.我应该使用哪种数据类型来存储Python引用？numpy的优点是支持在不同级别进行切片.替代方法是创建一个嵌套(嵌套)列表,但这是一个麻烦的解决方案.解决方法:使用dtype = object将Python对象存储在数组中.import numpy as npclass Foo: passarr=np.empty(2,dtype=object) arr[:]=[Foo(),Foo()] print(arr...
问题是,如何才能完全删除数组中多次出现的元素.在下面,您会发现对于大型数组,这种方法非常慢.知道这样做的想法吗？提前致谢.import numpy as npcount = 0 result = [] input = np.array([[1,1], [1,1], [2,3], [4,5], [1,1]]) # array with points [x, y]# count appearance of elements with same x and y coordinate # append to result if element appears just oncefor i in input:for j in input:if (j[0] == i [0]) and (j[1...
我试图通过占用阵列的大部分方形块并将其写入另一个阵列来减小2D阵列的大小.正方形块的大小是可变的,比如说一侧有n个值.数组的数据类型将为整数.我目前在python中使用循环将每个块分配给一个临时数组,然后从tmpArray中提取唯一值.然后,我循环浏览这些事件,并找到发生次数最多的事件.可以想象,随着输入数组大小的增加,此过程很快变得太慢. 我看过一些示例,这些示例从我的正方形数据块中提取了最小值,最大值和均值,但我不知道如何将它...
我写了一些代码,使用了多年(例如15年),使用ndimage.filters.convolveis对数组(例如array1)进行卷积,然后结果数组(例如array2)在随机生成的数字之上,则将另一个数组(例如array3)的值设置为1.一旦为array3分配了一个值,它将每年递增一次,并且当最终达到某个值(例如5)时,将在此更新array1.位置. 抱歉,这有点令人困惑.我实际上已经通过使用numpy.where(布尔表达式,值,值)来使脚本正常工作,但是在需要多个表达式的地方(例如,其中array2 ...
我用一些排序方法创建了一个python .py.我正在使用numpy,以便可以使用实际数组.我的问题是,当我去将该文件提交给老师时,是否存在dll或我可以包含的东西,以便他能够运行该程序,或者他必须自己安装numpy？ .py文件是我唯一要提交的文件吗？在此先感谢您提供任何提示.import numpy as np解决方法:他们需要从http://sourceforge.net/projects/numpy/files/开始安装numpy-只需在评论中将此列为要求即可
我有一年中来自三个不同传感器的时间序列数据,这些传感器大约每3分钟产生一个数据点,传感器不同步,因此它们在彼此相对的不同时间产生一个数据点输出. 该数据位于一个大约有500万条记录的表的sqlite db中.我打算使用javascript图表库dygraph显示此数据,我已经通过按传感器名称执行sql查询并分别保存到csv来分别为每个传感器生成了时间序列图.我希望有一个图表显示所有数据点,并用一条线代表每个传感器. 我创建了一个名为’minutes_a...
我有一个大的numpy数组(8 x 30000),我想根据某些条件删除一些行.此条件仅适用于一列. 例：>>> p = np.array([[0, 1, 3], [1 , 5, 6], [4, 3, 56], [1, 34, 4]]) >>> p array([[ 0, 1, 3],[ 1, 5, 6],[ 4, 3, 56],[ 1, 34, 4]])在这里,我想删除第三列的值大于30的每一行.这是第3行 由于数组很大,因此我想避免for循环.我想到了这一点：>>> a[~(a>30).any(1), :] array([[0, 1, 3],[1, 5, 6]])但是在那里,它显然删除了最后两行....
无法使代码完成工作,例如Ubuntu 12.4或11.4下的Eclipse / PyDev中的SciPy,Numpy或Matplotlib. PyDev已在最新版本(2.6)中与Eclipse Helios和Juno进行了尝试. 代码完成确实适用于例如内部项目引用或内置. 已将路径添加到“首选项-> Pydev->解释器-Python->库”,并将scipy,numpy和matplotlib添加到“强制内置”.在“首选项-> PyDev->编辑器->代码完成”下,将“最小字符数…”设置为1,“首选项-> PyDev->编辑器->代码完成(ctx不敏感,令...
我正在使用带有NumPy的查找表(LUT)实现颜色插值.一方面,我正在使用RGB值的4个最高有效位从17x17x17x4 LUT中选择相应的CMYK值.现在看起来像这样：import numpy as np rgb = np.random.randint(16, size=(3, 1000, 1000)) lut = np.random.randint(256, size=(17, 17, 17, 4)) cmyk = lut[rgb[0], rgb[1], rgb[2]]这是第一个问题……没有更好的方法吗？可以自然地告诉NumPy,lut的索引沿rgb的轴0存储,而不必实际写出.那么在NumPy中是否...
我正在使用3维numpy数组,最终将在其上执行PCA.我首先将3-D数组展平为2-D,以便可以计算协方差(然后是特征值和特征向量). 在计算协方差矩阵时,我使用numpy.cov与numpy.dot得出了不同的结果.如果我的二维数组是(5,9),我想得到一个55(即NxN)协方差矩阵.这是我使用numpy.dot获得的.使用numpy.cov,我得到的协方差矩阵为99.这与我所需的形状不符,但说实话,我不知道哪一个是正确的.在我研究的示例中,我已经看到了两种用于计算协方差的方法....
我有一个很大的二进制文件,其中包含我要绘制的所有信息.数据的排序方式使其最容易读取到3D numpy数组中,当我使用Mayavi使用contour3d()函数对其进行绘制时,此方法运行良好.现在,我使用的是Paraview,找不到任何可以完成相同任务的示例.似乎获取数据的唯一方法是直接以多种格式之一而不是numpy数组的形式从文件中读取数据.有任何想法吗？解决方法:据我了解,mayavi是基于tvtk构建的,vtk的包装是为Traits支持而设计的,更易于处理NumPy....
1.ndarray.ndim 数组的维度 2.ndarray.shape m*n 3.ndarray.size 总元素和 4.ndarray.dtype 数据类型 5.ndarray.itemsize 元素字节大小 1 >>> import numpy as np2 >>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)3 >>> a4 array([[ 0, 1, 2, 3, 4],5 [ 5, 6, 7, 8, 9],6 [10, 11, 12, 13, 14]])7 >>> a.shape8 (3, 5)9 >>> a.ndim 10 2 11 >>> a.dtype.name 12 int64 13 >>> a.itemsize 14 8 15 >>> a.size 16 15 1...
我想在灰度图像上添加两个3D numpy数组(RGB图像数组),以及一些算法生成的2D蒙版.做这个的最好方式是什么？ 作为我正在尝试做的一个例子：from PIL import Image, ImageChops, ImageOps import numpy as npimg1=Image.open('./foo.jpg') img2=Image.open('./bar.jpg')img1Grey=ImageOps.grayscale(img1) img2Grey=ImageOps.grayscale(img2)# Some processing for example: diff=ImageChops.difference(img1Grey,img2Grey) mask=np.m...
假设我有两个numpy数组：import numpy as np a = np.ones(5) b = np.array([1.0, 1.1, 1.05, 1.2, 1.25])我想要元素a [1] = a [0] * b [1],让它称a [1]为new_a,然后将a [2] = new_a * b [2].可以在不使用numpy中使用循环的情况下完成此操作吗？带有循环代码的代码如下所示：for i in range(len(a)-1):a[i+1] = a[i]*b[i+1] print (a)印刷品：[ 1. 1.1 1.155 1.386 1.7325] 解决方法:这称为“累积产品”.为此已经有一个...