例如,有没有办法在nx3x3数组(多波段图像中的一条线)上使用numpy.linalg.det或numpy.linalg.inv?现在我正在做一些类似这样的事情:
det = numpy.array([numpy.linalg.det(i) for i in X])
但肯定有一种更有效的方法。当然,我可以使用map
det = numpy.array(map(numpy.linalg.det, X))
还有其他更直接的方法吗?
我想根据第13行的值拆分一个二维数组。输入是一个二维Numpy数组,但我不知道如何创建数组作为输出,因为np.append给了我tupels。(例如,我可以不在其上使用np.median ) import numpy as np
D = np.load('train_data.npy')
E = []
F = []
for i, item in enumerate(D):
if D[i][13]==0:
np.append(E,item)
else:
np.append(F,item)
threshold=np.medi
我有一个矮小的数组:
import numpy as np
A = np.array([1,2])
例如,我想使二维numpy数组中的这两个元素的n-copies
B=[[1,1,1,1],[2,2,2,2]] # 4 copies of each element of A into a separate array
我该怎么做呢?
注:我不确定这是否重复--请告诉我是否是(并结束问题)。
如果有一个一维NumPy数组vector,那么如果您编写表单的for循环:
for element in vector :
print(element)
结果将打印NumPy数组的每个元素。
如果有一个二维NumPy数组matrix,那么如果您编写表单的for循环:
for vector in matrix :
print(vector)
结果将打印二维NumPy数组的每一行,即打印一维NumPy数组,而不是单独打印数组的每个元素。
但是,如果将for循环写为:
import numpy
for element in n
我很难理解Numpy的阵列广播规则。
显然,如果你在两个尺寸和形状相同的数组上执行元素乘法,那么一切都很好。此外,如果你把多维数组乘以一个标量,它就能工作。这我能理解。
但是如果你有两个不同形状的N维数组,我不清楚广播规则到底是什么。这个解释说:为了广播,一个操作中两个数组的尾轴的大小必须是相同的,或者其中一个必须是一个。
好的,我假设尾轴是指N数组中的M x N。因此,这意味着如果我试图用相同的列数乘两个二维数组(矩阵),它应该能工作吗?只是它不..。
>>> from numpy import *
>>> A = array([[1,2],[3,4]])
我的程序由两个类组成。第一个方法创建一个二维数组,并用用户输入填充它。第一个类工作正常,当我在main中调用它时,它能够创建并打印一个2D数组。但是,我尝试将指向二维数组指针传递给第二个函数,以计算矩阵的行列式。但是,在调用决定式函数之后,我的程序总是崩溃。为什么我不能将这些数组元素相乘、相加或相减?
以下是determinant类的实现文件:
#include <iostream>
#include "det.hpp"
using std::cout;
using std::endl;
Det::Det() {
};
int Det::determinant
我首先要说的是,我是Python的新手,但对OOP来说并不陌生。 我使用numpy.where在n个数组中查找满足特定条件的索引,特别是当数组中的值大于x时。 我想要做的是找出所有n个数组满足该条件的索引-,所以在每个数组中,在索引y处,元素大于x。 n0[y] > x
n1[y] > x
n2[y] > x
n3[y] > x 例如,如果在使用numpy.where之后我的数组是: a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
b = [0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]
c = [0,2,3,5,7,11,13,17,19,23
使用ES6的Set,给定两个数组,我们可以得到如下所示的交集:
let a = new Set([1,2,3])
let b = new Set([1,2,4])
let intersect = new Set([...a].filter(i => b.has(i)));
如何获得n数组的交集?
更新:
我正试图在下面的用例中讨论这个问题。我有至少一个元素的二维数组。
parts.forEach(part => {
intersection = new Set()
})
如何获得parts中每个元素(数组)的交集
我有两个numpy数组:
import numpy as np
A = np.random.rand(20).reshape(-1, 2)
B = np.random.rand(8).reshape(-1, 2)
其中列在二维欧几里得空间中可视为x和y坐标。对于A的每一行,我需要计算从存储在B中的所有点的最小距离。我的真实数据很大,我需要关心速度。在numpy中最有效的方法是什么?
我有两个numpy.arrays,我想要高效地得到以下结果
1.将b元素添加到a的子数组中
a=numpy.array([(1,2,3),(1,2,3)])
b=numpy.array([0,0])
->
c=[(0,1,2,3),(0,1,2,3)]
循环中的代码
a=numpy.array([(1,2,3),(1,2,3)])
b=numpy.array([(0,0)])
c=numpy.zeros(2 , 4)
idx=0
for x in a:
c[idx]=(a[idx][0],a[idx][1],a[idx][2], b[idx])
id
我正在尝试能够比较两个字符串并识别重复的单词。例如:
String1 = "Hello, my name is John."
String2 = "Can you tell me your name please?"
比较名称和String2将返回单词;“String1”。
我知道可以将这两个字符串拆分成一个单词数组,然后迭代二维数组中每个字符串的每个单词。然而,这在O(n^2)上的计算代价很高,我想知道是否有更快的方法来做到这一点?
谢谢。
编辑:为清晰起见,更改了示例。
当我在numpy中创建一个一维数组并使用一个字符串(包含数字)对其进行索引时,我会得到一个预期的错误:
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(15)
>>> a['10']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: field named 10 not found.
但是,当我创建一个二维数组并使用两个字符串进行索引