我有一个形状为(N, N, K)的数组A,我想计算另一个形状相同的数组B,其中B[:, :, i] = np.linalg.inv(A[:, :, i])。作为解决方案,我看到了map和for循环,但我想知道numpy是否提供了这样的函数(我尝试过np.apply_over_axes,但它似乎只能处理一维数组)。使用for循环:for i in range(A.shape[2]
我有一个包含n2d数组的3d数组,无论如何,我可以将每个2d数组映射到某个值,而不需要使用python映射中的凸起,或者循环(我被要求只使用numpy函数)。例如,我想做这样的事情:
def map2d_arr(arr2d): #this is for the exampe only can be any condition on the 2d arraysomething like that only in num
我搞不懂为什么我在下面的代码中没有得到axis =3的错误 import numpy as np
b = np.arange(27)
b = b.reshape((3,3,3))
c = np.mean([a,b],axis=3) 我使用上面的代码来理解numpy中的axis是如何工作的。来自this article,它显示了2D情况: ? 我计算出对于多维
我想要计算掩码数组的中位数。计算平均值没有问题,但当我想要计算中位数时,会出现错误,但我不知道为什么: ValueError: The truth value of an array with more than one elementUse a.any() or a.all() 下面是一个重现问题的最小示例: import numpy as np
test = ma.masked_array提前感谢您的</em