什么是mory优雅和pythonic式的解决方案，用于创建一个具有固定维度大小和所有其他动态数组的numpy数组？
NumPy是一个开源的Python科学计算库，提供了一个多维数组对象和一系列用于操作数组的函数。它是Python科学计算的基础库之一，广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。
NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array）对象，它是一个具有固定维度大小和所有其他动态数组特性的多维数组。ndarray可以存储相同类型的元素，并且支持高效的元素级操作。
使用NumPy创建数组可以采用多种方式，其中一种优雅且Pythonic的方式是使用np.zeros函数。np.zeros函数可以创建一个指定维度大小的数组，并将所有元素初始化为0。例如，创建一个3行4列的二维数组可以使用以下代码：
import numpy as np
arr = np.zeros((3, 4))
print(arr)输出结果为：
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]这样就创建了一个具有固定维度大小的numpy数组，并且所有元素都被初始化为0。
NumPy的优势在于它提供了高效的数组操作和数学函数，可以进行快速的向量化计算。它还提供了丰富的线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。由于NumPy底层使用C语言实现，因此执行效率高，适用于处理大规模数据和高性能计算。
在云计算领域，可以使用NumPy进行数据处理和分析，例如在机器学习模型训练中使用NumPy进行数据预处理、特征提取等操作。同时，腾讯云也提供了与NumPy兼容的云计算产品，例如腾讯云的云服务器、云数据库等，可以满足用户在云计算环境下使用NumPy的需求。
更多关于NumPy的信息和详细介绍，可以参考腾讯云的官方文档：NumPy产品介绍。
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python中向量的结构
、、、、
如何在Python中标识向量？比如它是一维的还是n维的，当我试图在NumPy中理解这一点时，我真的很困惑。
另外，在向量中静态内存分配和动态内存分配有什么不同？
浏览 23提问于2020-06-03得票数 0
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2回答
为了从list中获得一个numpy数组，我做了以下操作：
np.array([i for i in range(0, 12)])
并得到：
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
然后，我想从这个数组中生成一个(4,3)矩阵：
np.array([i for i in range(0, 12)]).reshape(4, 3)
我得到了以下矩阵：
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
但是，如果
浏览 0提问于2018-06-07得票数 4
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我试图从存储数据返回动态结构数组，类似于我们如何从MVC中的DB数据返回ViewModel。在坚实的环境下，什么是最好的方法？
尝试创建动态内存数组，但无法使用push。
尝试创建一个动态存储数组，但它说，Uninitialized storage pointer。
如果我在契约级别上声明输出数组，它将不允许我使用push，因为它会修改数组。
浏览 0提问于2021-01-17得票数 0
1回答
在阅读c ++中有关多维数组动态内存分配的几篇文章时，我看到了以下代码片段：( )
#define COLS 5
int (*rptr)[COLS];
int main(void)
{
int nrows = 10;
int row, col;
rptr = malloc(nrows * COLS * sizeof(int));
for (row = 0; row < nrows; row++)
for (col = 0; col <
浏览 4提问于2012-01-04得票数 2
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3回答
我正在学习“编程语言原理”，并且有很多关于构成编程语言的东西的信息。不幸的是，到目前为止，我遇到的每一种材料都涉及大量的技术术语，而且很难理解(至少对于初学者来说，通过阅读材料，真诚地想要理解这个主题)。
有人能解释一下“子脚本绑定和数组类别”吗？分类显示有五种数组-
1.静态阵列
2.固定堆栈-动态数组
3.堆栈动态数组
4.固定堆动态数组
5.堆动态数组
这就是我从定义中所能理解的(几乎在我遇到的关于这个主题的每一篇文章中)。
静态数组-下标范围是静态绑定的，存储分配是静态的。
我知道数组的空间是在编译时(运行时之前)在内存中分配的。
固定的堆栈-动态数组下标范围是静态绑定的，
浏览 0提问于2012-03-15得票数 4
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2回答
我有一个函数签名，它使用一个参数值来动态分配一个大小正确的数组。
void print(int rows, int cols, char arr[rows][cols])
我目前正在中工作。它似乎有一个问题，不知道参数是什么，因此不知道要分配多少内存。这是一个语法错误，甚至不会编译。是否存在忽略错误/编译器警告的方法。我以前有一个scanf编译器警告，但是在这个之后禁用了它。我能给出这样的定义吗
#define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE
为了这个问题？谢谢
浏览 4提问于2017-02-10得票数 0
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1回答
我的印象是，需要使用ReDim语句来分配动态数组。
例如，在下面的Sub中，我用Dim (即Dim arr() as String)声明一个动态数组，然后用ReDim (即ReDim arr(1 to 4))分配空间。
Sub test_with_ReDim()
Dim s As String
s = "Red,Yellow,Green,Blue"
Dim arr() As String
ReDim arr(1 To 4)
arr = Split(s, ",")
Dim i As Varia
浏览 3提问于2022-11-01得票数 0
我有一个形状为(128，8)的numpy数组，我想添加一个额外的维数，使其形状为(128,168，8)，并从另一个形状为(128,168，8)的数组中添加168维的内容。我总是可以置换维度的位置，如果我能以某种方式添加它的话。这是不是有可能呢？我见过append和concatenation方法，但没有成功。
浏览 44提问于2020-05-02得票数 1
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C指针数组
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为了举例说明，可以声明像int* x[][4]这样的C中的二维指针数组，其中第一个索引可以在运行时固定为动态的，然后我可以说动态一维数组的动态声明可以以某种方式实现，方法是将第二个索引替换为值1(如int*[][1] )，对于int*[][][1]的二维数组动态二维数组，int*[][][1]在calloc() malloc()内部使用它们的逻辑是完全正确的，这是在C语言程序的函数内部使用动态数组声明的简化情况下应用的。
浏览 2提问于2018-01-23得票数 0
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我是Python/Pytorch用户。首先，在numpy中，假设我有一个大小为LxL的数组M，我想要下面的数组: A=(M，...，M)大小，比方说NxLxL，有没有比这更优雅和内存效率更高的方法：
A=np.array([M]*N) ?
火炬张量也有同样的问题！现在，如果M是一个变量(torch.tensor)，我必须这样做：
A=torch.autograd.Variable(torch.tensor(np.array([M]*N)))
这是丑陋的！
浏览 0提问于2017-06-16得票数 4
[['fake' 'fake' 'fake' 'fake' 'fake']
['real' 'real' 'real' 'real' 'real']
['real' 'real' 'fake' 'fake' 'real']
...
['real' 'real' 'real' 'real'
浏览 0提问于2020-11-25得票数 0
1回答
我有一个问题，它不存在(在Eclipse上没有错误显示)。我尝试声明二维字符串，然后动态地用数据填充它们。
主修班：
public String[][] lista;
在onCreate中：
lista[0][0] = "55";
lista[0][1] = "jacek";
lista[0][2] = "miecz";
lista[0][3] = "12";
不幸的是，应用程序在启动时崩溃，直到我只留下第一个声明。我看不出任何错误。
浏览 5提问于2013-11-22得票数 0
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尽管这个问题非常简单，但我在与这个问题的斗争中却感到非常困惑：
我有一个numpy数组a，其中a.shape == (16,4,1000,60)
我真的不喜欢a[:,:,:,5] == x
我想删除上述所有内容，以生成b其中的b.shape == (16,4,k,60)，其中k是一个未知但常量的数字。
a[0,0,:,5] == x的索引不一定与a[0,1,:,5] == x的索引相同，但总是有它们的k。
有什么想法吗？谢谢!
编辑:我刚刚发现如果我这样做了：
b = a[a[:,:,:,5] == x]
k = b.size / (16*4*60)
b = b.reshape([16,4,k
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
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我正面临着numpy数组的异常行为，同时试图从一些numpy数组创建numpy 2D数组。下面是示例代码-
x = []
x.append(x1)
x.append(x2)
x.append(x3)
x = np.array(x)
print x1.shape, type(x1)
print x2.shape, type(x2)
print x3.shape, type(x3)
print x.shape, type(x)
print x[0].shape, type(x[0])
(1318,) <type 'numpy.ndarray'>
(1352,) &
浏览 4提问于2017-01-19得票数 2
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2回答
假设我有一个数字数组，我想要创建一个新的数组，这是连续元素之间的区别。(我希望这个问题的答案能推广到除差异之外的其他功能！)
有简明扼要的方法吗？对于常规Python移植和Numpy/Pandas支持的移植的解决方案将不胜感激！
不那么简洁的方式：
for index in range(len(array)):
if index < len(array) - 1:
differences.append(array[index+1]-array[index])
浏览 1提问于2015-09-30得票数 0
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1回答
根据蒸汽的压力，我使用阵列来存储蒸汽的特性。现在，我有精确的9压力特性，所以我使用静态数组。我希望更灵活，所以我想切换到动态数组。
当我在循环中使用ReDim foo(1 to i, 1 to 10)时，除了最后一行之外，我完全松散了所有数据。
当我使用ReDim Preserve foo(1 to i, 1 to 10)或ReDim Preserve(i,10)程序时，抛出“运行时错误‘9:超出范围”的错误。i从1到9。
如何在不丢失数据的情况下向数组中添加行/列？
浏览 2提问于2011-06-08得票数 3
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4回答
使用可变长度数组会有一些开销吗？是否可以在运行时通过命令行参数传递数组的大小？与自动和动态分配数组相比，为什么要引入它？
浏览 0提问于2010-01-10得票数 49
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我是VBScript的新手。我正在尝试使用VBScript中的动态数组概念，下面是我的代码。代码：
dim arr()
For i = 0 To 3
Redim arr(i+1,2)
arr(i,0)=i
arr(i,1)=i+1
MsgBox arr(i,0)&"-"&arr(i,1)
Next
For i = 0 To UBound(arr)
MsgBox arr(i,0)&" "&arr(i,1)
Next
一旦控件进入第二个循环，存储在arr中的所有值都会丢失。我不明白为什么和如何？
浏览 1提问于2015-04-08得票数 1
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3回答
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]])
浏览 16提问于2012-06-24得票数 26
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1回答
numpy中有动态数组吗？
、、、、
假设我创建了2个numpy数组，其中一个是空数组，一个大小为1000x1000，由零组成：
import numpy as np;
A1 = np.array([])
A2 = np.zeros([1000,1000])
当我想在A2中更改一个值时，这似乎很好：
A2[n,m] = 17
上述代码将将A2中的位置n的值更改为17。
当我在A1中尝试上面的内容时，我得到了以下错误：
A1[n,m] = 17
IndexError:对于大小为0的轴0，索引n超出了界限
我知道为什么会发生这种情况，因为在A1中没有定义位置n，m，这是有意义的，但我的问题如下：
如果当n或m或两者都大于数组A的界
浏览 2提问于2020-02-20得票数 1
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我不知道该怎么说。我确信有一个操作描述了我想要做的事情，我只是没有太多的操作图像数组的经验。
我有一个1s和0的2D数组(矩阵)，它指定一组像素是颜色255,255,255还是rbg中的颜色0,0,0。看起来这应该是一个简单的乘法。我应该能够用我的1s和0的矩阵来复制我的颜色，但是我尝试过的所有点积和矩阵乘法都失败了。
下面是一个简单的例子，我的2D numpy数组和
# 2D pixels array
[[0,1],
[1, 1]]
# rbg array
[[255,255,255]]
我想要的是下面的3D数组
[[[0,0,0],[255,255,255]],
[[255,255,
浏览 4提问于2021-03-12得票数 1
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2回答
我有一个函数gen()，它返回nElements数量的浮点数的numpy数组。我在找更多的Pythonic (一条线？)如何做以下工作：
a = zeros((nSamples, nElements))
for i in xrange(nSamples):
a[i,:] = gen()
这是一种方法：
a = array([gen() for i in xrange(nSamples)]).reshape((nSamples, nElements))
但可以理解的是，由于没有预先分配numpy数组，所以速度有点慢：
import time
from numpy import *
n
浏览 0提问于2011-03-22得票数 1
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假设我有一个清单的清单：
import numpy as np
ab=np.array([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[3,4,5,3,6]])
现在假设我想要子矩阵，前两行和第1和第3列，我将这样做。
print(ab[0:2,[1,3]])
现在，如果我想要第0行和第2行以及第1和第3列，我会尝试：
print(ab[np.array([0,2]),np.array([1,3])])
但我得到了：
[3 6]
这是条目的明智搜索，而不是行和列的子矩阵。
你是怎么做到的？
浏览 10提问于2020-04-25得票数 0
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2回答
我正在阅读教程：
其中有一个名为generator的网络，其架构如下：
generator = Sequential()
generator.add(Dense(256, input_dim=64, kernel_initializer=initializers.RandomNormal(stddev=0.02)))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Dense(512))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Dense(1024))
generator.add(LeakyReLU(
浏览 0提问于2018-08-03得票数 3
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1回答
尺寸和通道的差异
、、
我有一个图像存储为一个numpy数组：
image = np.array([
[[ 11, 12],
[ 13, 14],
[ 15, 16]],
[[ 21, 22],
[ 23, 24],
[ 25, 26]],
[[ 31, 32],
[ 33, 34],
[ 35, 36]]])
我打印的形状和尺寸：
>>> print('image shape', image.shape, 'image dimensions', image.ndim
浏览 2提问于2019-10-29得票数 1
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我可以使用numpy.sum对沿特定轴的所有元素执行sum操作，即
>>> a = numpy.array([[1,2], [3,4]])
>>> numpy.sum(a, 1)
array([3, 7])
这就是sum along row，它逐个添加每列的元素。
如果只有2或3个轴，我可以在C/C++中使用if...elif或swith...case实现它，但如果有100个轴呢？如何实现它？
浏览 1提问于2013-06-26得票数 4
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说
Ellipsis扩展到与x.ndim长度相同的选择元组所需的:对象数。
然而，这似乎只适用于其他索引参数是ints和片对象时。例如，为了实现None的目的，Ellipsis似乎不考虑选择元组长度
>>> import numpy
>>> numpy.zeros([2, 2]).shape
(2, 2)
>>> numpy.zeros([2, 2])[..., None].shape
(2, 2, 1)
>>> numpy.zeros([2, 2])[:, None].shape
(2, 1, 2)
>&g
浏览 4提问于2017-10-24得票数 0
3回答
我试图递归地定义N维的numpy数组。经过几个小时的研究，我发现了几种可能的工作方式(np.append和np.concatenate)，但是这两种方法都没有给我想要的输出。我得到了任何一个：[-0.6778734 -0.73517866 -0.73517866 0.6778734 ] (一维数组)或[array([-0.6778734 , -0.73517866]), array([-0.73517866, 0.6778734 ])] (数组列表)
我的意见：
[(1.2840277121727839, array([-0.6778734, -0.73517866])),
(
浏览 3提问于2015-08-10得票数 3
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在下面的代码中，转置工作。
b = numpy.arange(4,3)
print(b[1:3,-1:)
print(b[1:3,-1:].shape)
print(b[1:3,-1:].T)
print(b[1:3,-1:].T.shape)
在下面的情况下，transpose不会。
b = numpy.arange(4,3)
print(b[1:3,-1)
print(b[1:3,-1].shape)
print(b[1:3,-1].T)
print(b[1:3,-1].T.shape)
浏览 10提问于2018-01-05得票数 0
这基本上就是我想要做的：
array = np.array() #initialize the array. This is where the error code described below is thrown
for i in xrange(?): #in the full version of this code, this loop goes through the length of a file. I won't know the length until I go through it. The point of the question is t
浏览 5提问于2016-02-28得票数 5
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我是C++的新手。我正在处理课堂上的一个问题。我们必须使用动态数组从文件中读取单词。
这是我的简单问题。
动态数组是否意味着使用指针？这意味着我们指向我们的新数组。
在Java中，可以创建ArrayList并动态更改大小。但是对于C++中的我来说，使用动态数组是否意味着将数组的大小设置为一个大的数目，然后动态地分配该数组？
有没有办法从动态数组中砍掉多余的索引？那么，最后删除数组是我在C++中唯一的选择吗？
谢谢，指针和动态数组只能使用。谢谢。
浏览 7提问于2014-01-21得票数 2
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1回答
我想要定义我自己的加法运算符，它取一个Nx1向量(称为A)和一个1xN向量( B )，使得I^第一行和j^th列中的元素是A中的i^th元素和B中的j^th元素之和。
我能够为函数编写以下代码(据我所知，它是正确的)。
def test_fn(a, b):
a_len = a.shape[0]
b_len = b.shape[1]
prod = np.array([[0]*a_len]*b_len)
for i in range(a_len):
for j in range(b_len):
prod[i, j] =
浏览 0提问于2018-04-17得票数 0
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1回答
这可能是一个非常基本的问题，但我很难正确的数学。我有一个包含不同大小数组的列表。形状看起来是这样的：
(30, 300)
(7, 300)
(16, 300)
(10, 300)
(12, 300)
(33, 300)
(5, 300)
(11, 300)
(18, 300)
(31, 300)
(11, 300)
我想使用它们作为文本分类的一个特性，这就是为什么我需要将它们连接到一个大矩阵中，这是不可能的，因为形状不同。我的想法是填充with 0，这样它们都具有形状(33,300)，但我不知道如何做到这一点。我试过这个：
padded_arrays = []
for p in np_post
浏览 1提问于2021-01-14得票数 1
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2回答
是否有方法将numpy memmap数组保存到.npy文件中？显然，有一种方法可以从.npy文件中加载这样的数组，如下所示
data = numpy.load("input.npy", mmap_mode='r')
但是，刷新文件并不等同于以.npy格式存储文件。
如果冲洗是唯一的方法，那么是否有办法推断存储数组的形状？我更喜欢在另一个脚本中自动存储和检索动态形状(可能再次作为memmap )。
关于这件事，我找了很多地方，但没有得到任何结果。我现在存储到.npy中的方法是
numpy.save(output.filename, output.copy())
这
浏览 5提问于2016-04-21得票数 8
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我必须创建一个函数，该函数将所提供的数据帧分割成所需大小的块。例如，如果dataframe包含1111行，我希望能够指定400行的块大小，并获得三个较小的dataframe，大小分别为400、400和311。有没有方便的函数来做这项工作？存储和迭代切片数据帧的最佳方式是什么？
示例DataFrame
import numpy as np
import pandas as pd
test = pd.concat([pd.Series(np.random.rand(1111)), pd.Series(np.random.rand(1111))], axis = 1)
浏览 0提问于2015-10-27得票数 35
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2回答
我通常使用MATLAB和Octave，最近我改用python numpy。在numpy中，当我定义这样的数组时
>>> a = np.array([[2,3],[4,5]])
它工作得很好，数组的大小是
>>> a.shape
(2, 2)
这也与MATLAB相同，但当我提取第一整列并查看其大小时
>>> b = a[:,0]
>>> b.shape
(2,)
我得到的尺寸是(2,)，这是什么？我希望大小是(2,1)。也许我误解了基本概念。有人能告诉我这件事吗？？
浏览 0提问于2013-06-17得票数 2
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我需要将2个numpy数组(相同的长度)组合成一个大数组，然后将数组解耦回原始数组。我知道如何组合数组，但不确定如何将其解耦。
所以，组合数组
x=np.random.randint(5, size=(100000, 3))
y=np.random.randint(5, size=(100000, 1))
a=np.hstack((x,y))
现在，我不知道如何再次得到x和y。我试过了
(_x,_y)=a.shape
_x=-_x
nx=a[:,0]
ny=a[:,_x:,]
不管出于什么原因，我没有得到正确的，x和y。
有更好的方法吗？
浏览 0提问于2015-11-03得票数 0
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boost::multi_array的秩(或boost::multi_array)参数是std::size_t模板参数。
有没有办法给数组一个动态的等级而不是静态的？我认为没有，看看代码，但我可能遗漏了什么。
浏览 1提问于2018-02-15得票数 1
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1回答
在不使用循环的情况下，下面代码的等效numpy实现是什么？
dt = np.dtype(np.float32)
a=[[12,3],
[2,4],
[2,4],]
b=[[12,3,2,3],
[2,4,4,5]]
a=np.asarray(a,dtype=dt)
b=np.asarray(b,dtype=dt)
print(a.shape)
print(b.shape)
ainvb=np.zeros((3,2,4))
for i in range(4):
ainvb[:,:,i]=a/b[:,i].T
我需要做的是将"a“的列除以"b”的每一行。
浏览 2提问于2015-12-03得票数 0
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在python中，如果x,y是向量，我期望x @ y.T给出x和y的外积，即匹配np.outer(x,y)的结果。然而，令我惊讶的是，x @ y.T返回一个标量。为什么？向量(即一维数组)不被numpy认为是列向量吗？
例如，代码
import numpy as np
x=np.array([1,2])
y=np.array([3,4])
wrong_answer = x @ y.T
right_answer = np.outer(x,y)
给出(交互式)输出。
In [1]: wrong_answer
Out[1]: 11
In [2]: right_answer
Out[2]:
浏览 16提问于2022-11-02得票数 0
8回答
如何最好地编写一个函数，既可以接受标量浮点数，也可以接受numpy向量(一维数组)，并根据输入返回标量、一维数组或二维数组？
这个函数的开销很大，而且经常被调用，而且我不想给调用者带来负担，让他们对参数或返回值进行特殊的强制转换。它只需要处理数字(而不是列表或其他可迭代的东西)。
np.vectorize可能很慢()和其他答案()和np.asarray ()在获取输出数组所需的维数方面没有帮助。
这种类型的代码可以在Matlab、Javascript和其他语言中工作：
import numpy as np
def func( xa, ya ):
# naively, I though
浏览 1提问于2015-03-28得票数 23
4回答
动态分配的二维数组
、、、
我正在尝试通过动态分配来构建二维数组。我的问题是，有没有可能它的第一个维度会有100个值，然后第二个维度会有不同数量的值，取决于我的问题？如果可能，那么我将如何访问它？我怎么知道第二维的边界呢？
浏览 1提问于2013-11-12得票数 5
1回答
所以，我在做一些数值计算。我只计算了一个函数(return_times)的大约100000点，现在我想使用numpy.gradient来获取它的导数。据我所理解()，对于f(X)，我可以给出以下参数：numpy.gradient(arr_of_fx_datapoints, arr_of_their_x_values)使其工作。这就是我(打算)做的。
只是它不起作用。其结果几乎(但不是确切地)为零。下面的代码摘要(sin^2(x)具有与我原来函数相似的形状)再现了这个bug：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def find
浏览 0提问于2017-08-19得票数 3
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1回答
我的目标是使用SWIG与C和Python一起创建一个函数，该函数以NumPy数组作为输入，并返回不同的NumPy数组。返回的数组具有某些未指定的大小，取决于输入数组。不幸的是，当我试图运行我的代码时，会返回一个空数组。下面是一个显示问题的“最小”示例。我通过以下方法运行此代码：
python setup.py build_ext --inplace
python test.py
感兴趣的文件复制如下。如果您知道如何使这段代码返回一个非空的NumPy数组，请告诉我。谢谢!
取消。c：
#include "cancelterms.h"
void cancel(double comp
浏览 4提问于2015-11-13得票数 3
3回答
在Excel宏(VBA)中，我想对一个数组进行维度化，其中每个维度的数量和边界在运行时确定。我允许用户通过为每种选项类型创建一列并填充下面的可能性来指定一系列组合选项。列数和选项数在运行时通过检查工作表来确定。
有些代码需要在每个组合中运行(从每个列中选择一个选项)，我希望将结果存储在多维数组中。
维度的数量可能在2到6之间，所以如果有必要的话，我总是可以返回到其他块，但是感觉应该有一个更好的方法。
我在想，如果我能够在运行时将Redim语句构造为一个字符串并执行该字符串，这是可能的，但这似乎是不可能的。
是否有任何方法可以动态地使用不同维度的Redim？
浏览 3提问于2015-07-08得票数 6
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我有一个二维numpy数组(Arr)，它只有0和1。 例如，形状为(h，w)的2dnumpy数组。 我想要调整数组的大小以形成形状(h // scale，w // scale)，并且我需要保留所有的1。 # arr is a 2d numpy array
h, w = arr.shape
h_new, w_new = h // scale, w // scale
arr_new = np.zeros((h_new, w_new))
for i in range(h):
for j in range(w):
if arr[i, j] == 1:
浏览 15提问于2020-06-18得票数 0
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我是Python和Numpy的新手。
我有这样的代码：
one_array.shape
当我运行它时，我得到了这个输出：
(20, 48, 240, 240)
one_array是一个有20个图像的Numpy数组。
形状输出的其他三个数字(48,240,240)是什么意思？
浏览 4提问于2019-12-19得票数 1
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我需要将一个二维数组传递给下面的方法：
int pipeChild_1(int pipedes[], char *argsArray[][]);
但是编译器会给出这个错误：
array has incomplete element type 'char *[]'
浏览 0提问于2011-09-01得票数 0
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如何使用Numpy矩阵运算一次计算多个向量样本？
请看下面我想出的代码，'d‘是我想得到的结果。但这只是一个样本。如何计算输出，而不对每个示例重复代码或遍历每个示例？
a = np.array([[1, 2, 3]])
b = np.array([[1, 2, 3]])
c = np.array([[1, 2, 3]])
d = ((a.T * b).flatten() * c.T)
a1 = np.array([[2, 3, 4]])
b1 = np.array([[2, 3, 4]])
c1 = np.array([[2, 3, 4]])
d1 = ((a1.T * b1).fl
浏览 1提问于2018-04-10得票数 2
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我有：
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> type(l), l # list of scalers
(<type 'list'>, [0, 1])
>>> type(i), i # a numpy array
(<type 'numpy.ndarray'>, array([0, 1]))
>>> type(j), j # list of numpy arrays
(<type 'list'&g
浏览 1提问于2017-12-15得票数 7
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