有没有比循环索引更有效的方法将2D numpy数组data[n,m]加载到三个一维数组( X[n*m]、Y[n*m]和Z[n*m] )中?我所做的是:
n = len(data[:,0])
m = len(data[0,:])
X = zeros(n*m)
Y = zeros(n*m)
Z = zeros(n*m)
c = 0
for i in range(n):
for j in range(m):
X[c] = i
Y[c] = j
Z[c] = data[i,j]
c += 1
如何使用numpy的切片和矢量化(自动循环)计算来加速纯python代码
def foo(x, i, j):
return x + i + j % 255
h, w = img.shape[:2] # img is a numpy array of shape (100,100,1)
out_img = img.copy()
for i in xrange(h):
for j in xrange(w):
out_img[i][j] = foo(img[i][j], i, j)
如果foo的形式是'foo(imgi)‘(没有循环变量作为params),下面的工作对我
在Julia中,根据索引过滤数组的最自然方法是什么?最简单的例子是关闭kth元素:
A = [1,2,3,4,5,6,7,8]
k = 4
[getindex(A, i) for i = 1:8 if i != k]
上面的方法虽然有效,但与R中提供的简单的R相比却显得冗长。执行这个简单任务的最干净的方法是什么?
我在numpy中有两个数组。第一个是一个二维数组,可以看作是一个向量列表。第二个是一个一维数组,它可以被认为是一个索引列表到二维数组中。
我想使用一维数组的索引来选择二维数组的元素。现在我一直在做
z=rnd.rand(2,10) # a list of 2d vectors of length 10
z_idx=rnd.randint(2,size=z.shape[1]) #indices selecting a dimension of the 2d vector
result=np.array([z[z_idx[i],i] for i i
我需要将一个函数应用于一个给定的numpy数组的所有索引值的转换结果。下面的代码是这样做的:
import numpy as np
from matplotlib.transforms import IdentityTransform
# some 2D array
a = np.empty((2,3))
# some affine transformation, identity is just an example here
trans = IdentityTransform()
# some function taking a 2D index and returning some v
我有一个(X,Y,Z) numpy数组,它描述了框中的每个点。我想做一个这个数据的3D图,其中x,y,z处的点的颜色是数组中该点的值,我到目前为止已经尝试了如下的方法:
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
data = np.random.rand(3,4,5)
xs = np.arange(0,data.shape[0])
ys = np.arange(0,data.shape[1])
zs = np.arange(0,data.shape[2])
for x in xs:
for y in ys:
我有一个数组,我想通过忽略中间的几个来处理它的特定索引。也许这是最糟糕的做法:
import numpy as np
a=np.arange(15)
b=np.append(np.append(a[0:6],a[9:10]),a[13:15])
print b
是否有一种智能的方法来为数组寻址索引的间隔?
我想知道Julia中是否有numpy.linalg.lstsq()的替代功能。该函数返回线性矩阵方程的最小二乘解。从NumPy堆栈访问元素的正确语法是什么? Python示例: import numpy as np
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
m, c = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]
m, c
(1.0 -0.95) # may vary 输出图表: ? Python参考:https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linal
我有下面的代码,因为对于更大的l,它非常慢,所以我问自己,是否有一种简单的可能性来并行化这个循环。我也试着用我自己的方式来并列它,但是因为我以前从来没有做过,所以我不能管理它。如果你能帮我,我会很高兴的
print('Create 2.0L%.3frec%.3f.npy' % (l, r))
for x1 in range(a**l):
for x2 in range(a**l):
for x3 in range(a**l):
f11 = 0
if numpy.ndarray.sum(numpy.absol
我想使用numpy.ix_为二维值空间生成多维索引。但是,我需要使用一个子索引来查找一维索引。例如,
assert subindex.shape == (ny, nx)
data = np.random.random(size=(ny,nx))
# Generator returning the index tuples
def get_idx(ny,nx,subindex):
for y in range(ny):
for x in range(nx):
yi = y # This
我在变量seg1 (图像中的底线)和seg2 (图像中的上线)中存储了两条分割线作为一维numpy数组。我试图创建一个图像,其中除了那两条线->白色内的区域外,所有地方都是黑色的。我正在做的是以下不起作用的事情: binaryim = np.zeros_like(im)
for col in range(0, im.shape[1]):
for row in range(0, im.shape[0]):
if row < seg1[col] or row > seg2[col]:
binaryim[row][col] = 0
我对朱莉娅有点陌生,但我在Python方面有一些知识。我现在正在学习朱莉娅,我想知道如何从朱莉娅的Numpy中表示Python函数"zeros_like“。python代码如下:
import numpy as np
a = [3] #vector of one number
b = np.zeros_like(a)
在Python中,我可以使用维数为(2,3,2)的numpy数组a和具有(3)和do的b数组 c = a[:, :, :] + b[None, :, None] 我不知道如何使用Julia broadcast做到这一点,因为我不知道如何选择中间维度。 c = broadcast(+, a, b) 这样做的正确方法是什么?
我想在Python脚本中运行Julia文件。Julia文件是 func1.jl using LowRankApprox
using LinearAlgebra
function f(A)
F = pqrfact(A)
M = A * F[:P]
return M
end
function k(A)
F = pqrfact(A)
k = F[:k]
return k
end 这段代码在Atom中工作得很好。但我需要它在Python脚本中工作。我的Python脚本是: import numpy as np
import ju