我有一个名为d2_sum的列表,它包含了numpy数组和python列表,我正在尝试将它们全部转换为python列表,这样我就可以执行一些切片操作。我有过,
d2_sum_list = [i.tolist() if type(i) == 'numpy.ndarray' else i for i in d2_sum]
这没有错误地执行,但不会将任何numpy数组转换为python列表。这里我漏掉了什么?
对于numpy ndarray,没有append和insert,就像原生python列表一样。
a = np.array([1, 2, 3])
a.append(5) # this does not work
a = np.append(a, 5) # this is the only way
而对于本地python列表,
a = [1, 2, 3]
a.append(4) # this modifies a
a # [1, 2, 3, 4]
为什么numpy ndarray被设计成这样?我正在写ndarray的一个子类,有没有办法像原生python数组一样实现"append“
我正在用Sphinx记录一些具有多层继承的Python代码。结构大致如下:
class _foo(np.ndarray):
#do _foo stuff
class bar(_foo):
#do bar stuff
class baz(_foo):
#do baz stuff
使用:继承成员:在我的.rst文件中,我从_foo获得作为bar和baz的一部分的文档,但我也从np.ndarray获得了所有文档,这是我不想要的。
狮身人面像文档()说:
例如,;如果您的类Foo派生于list类,并且不想记录list.__len__(),则应该指定一个选项:inherite
在Python中,我有一个列表作为输入:
input = [[0,1,2],[0,3,4,5],[0,6]]
在现实中,分名单的数量是数万个.每个子列表的长度可能有很大差异,从零或一个值到数百个。
我希望将输入数据作为某种2D结构传递给将处理它的Cython模块。我希望在多个核上处理数据,因此我使用prange和nogil=True。
from cython.parallel import prange
cpdef int my_func(long[:,:] arr):
cdef int i,j
for i in prange(arr.shape[0], nogil=True
在python中,我有一个名为a的numpy.ndarray和一个名为b的索引列表。我想得到一个列表,列出所有不在b索引周围-10..10位内的a的值。这是我当前的代码,由于数据的分配(a非常大),它需要很多时间才能运行:
aa=a
# Remove all ranges backwards
for bb in b[::-1]:
aa=np.delete(aa, range(bb-10,bb+10))
有没有更有效的方法呢?优选地,具有很少的存储器分配。
我在python中有一个列表X,每个列表包含20000个维度为(100,100,3)的图像。每个图像的类型都是numpy.ndarray。我希望使用Tensorflow中的model.fit(X)输入这组图像作为CNN模型的训练向量。但是,这样做会产生以下错误: ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'list'> containing values of types {"<class 'numpy.ndarray'>"
我为C++ OpenCv提供了Boost-Python接口。当我从python调用C++方法时,我得到了这个错误:
Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in
Vision.process(Vision, numpy.ndarray, numpy.ndarray)
did not match C++ signature:
process(python::vision::PythonVision {lvalue}, cv::Mat {lvalue}, cv::Mat {lvalue})
我使用pythoncv2.so模
Python函数对可变和不可变都有效,它返回新的可迭代对象(用于python3.x)。
然而,我只想改变(可变对象的)值。列表,np.ndarray),以类似于map()的良好和一致的方式。
赋予以下职能:
def perturbation_bin(x, prob):
'''
Perturbation operation for binary representation. Decide independently for each bit, if it will be inverted or not.
:param x: binary chr
具体地说:
如何将numpy.ndarray作为函数提供输出数据类型和
如何使用cimport numpy而不是import numpy来创建一个没有Python开销的数组?
如果从行numpy.ndarray中删除cdef numpy.ndarray array(int start, int end):,下面的代码就能工作。根据注释,它仍然有大量的Python开销(不包括range(start, end)初始化C++向量)。
%%cython -a
# distutils: language = c++
import numpy
from libcpp.vector cim
现在我有了python代码来创建一个ndarray列表,并且这些数组的长度并不相等。如下所示的代码片段:
import numpy as np
from mymodule import list_size, array_length # list_size and array_length are two lists of ints, and the len(array_length) == list_size
ndarray_list = []
for i in range(list_size):
ndarray_list.append(np.zeros(array_length
我有一个类Container,它有一个属性type,它存储存储在其中的元素的类型:
class Container
def initialize(@type = Class)
end
end
我想像这样使用它:
array = Container.new(Int32)
# or
array = Container.new(String)
然而,当运行这个时,我得到:can't use Class as the type of instance variable @dtype of Crystalla::Ndarray, use a more specific type
我第一次尝试使用Librosa库(Python3.x)从wav格式的多个音频文件中提取功能。我面临一个问题,它说数据应该是numpy.ndarray类型的,即使是那种类型的数据。这是我的代码:
mylist是我目录中所有wav音频文件的列表。
import os
import librosa
mylist= os.listdir('RawData/')
for y in mylist:
X, sample_rate = librosa.load('RawData/'+y, res_type='kaiser_fast')
print(
我正在尝试在我的Ubuntu Server12.04上的一个虚拟环境中安装OpenCV。我找到了,但没有从中提取任何信息。
我尝试使用pip install pyopencv,但失败了。
...
package/extras/core/ndarray.cpp:598:1: instantiated from here
package/extras/core/ndarray.cpp:546:9: warning: format ‘%d’ expects argument of type ‘int’, but argument 4 has type ‘Py_intptr_t {aka lon
如果我有一个1D的numpy.ndarray b和一个我想矢量化的Python function f,使用numpy.vectorize函数很容易:
c = numpy.vectorize(f)(a)。
但是,如果f返回1D numpy.ndarray而不是标量,我如何构建2D numpy.ndarray呢?(也就是说,我希望从f返回的每个1D numpy.ndarray都成为新2D numpy.ndarray中的一行。)
示例:
def f(x):
return x * x
a = numpy.array([1,2,3])
c = numpy.vectorize(f)(a)
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