基于数据更改numpy数组大小
是指在使用numpy库进行数组操作时，需要改变数组的大小。numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。
在numpy中，可以使用reshape()函数来改变数组的大小。reshape()函数接受一个元组作为参数，指定新数组的形状。该函数会返回一个新的数组，而不会改变原始数组。
改变数组大小的优势是可以根据需要灵活地调整数组的形状，以适应不同的计算需求。通过改变数组大小，可以实现数据的重组、重塑和重排，方便进行数据分析、处理和建模。
应用场景：
- 数据预处理：在机器学习和深度学习中，常常需要将数据整理成特定的形状，以便输入到模型中进行训练和预测。
- 图像处理：对图像进行缩放、裁剪、旋转等操作时，可以改变数组大小来调整图像的尺寸。
- 数值计算：在进行矩阵运算、向量化计算等数值计算任务时，改变数组大小可以方便地进行数据重组和维度变换。
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- 对象存储（COS）：提供安全、可靠的云端存储服务，适用于存储和管理大规模的非结构化数据。
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1回答
关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
数据迁移、tcp/ip、windows
事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
1、对网站数据进行迁移腾讯云支不支持？
2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 278提问于2022-03-08
2回答
如何重塑3Dnumpy表？
python、numpy
我有一个带有shape=(2,3,4)的3d numpy表，如下所示： a = np.array([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[5., 6., 7., 8.],
[5., 6., 7., 8.],
[5., 6., 7., 8.]]]) 并且想要以这样的方式重塑它，其中每个维度中的列被堆叠到2d矩阵中的新列中。 1 5
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浏览 24提问于2021-10-28得票数 2
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创建没有固定二维的三维numpy.ndarray
python、numpy
有时，诸如语音数据等数据具有已知数量的观察(n)、未知持续时间和已知数量的测量(k)。
在NumPy中的2D情况中，很明显，具有已知数目的观测(n)和未知持续时间的数据是如何用形状为(n, )的ndarray表示的。例如：
import numpy as np
x = np.array([ [ 1, 2 ],
[ 1, 2, 3 ]
])
print(x.shape) ### Returns: (2, )
对于NumPy中的3D案例，我们可以有一个形状为(n, , k)的ndarray，这与此等价吗？对此，我能想到的最好的选择是拥有一
浏览 0提问于2019-04-07得票数 0
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numpy中结构化数组的元素求和
python、numpy、numpy-ndarray、numpy-ufunc
我想知道是否有可能对两个形状相同的结构化numpy数组执行逐个元素求和(或其他操作)。 arr1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4]], dtype=[("x", "f8"),("y", "f8")])
arr2 = np.array([[5,4,3],[9,6,4]], dtype=[("x", "f8"),("y", "f8")])
arr3 = np.sum(arr1, arr2) 表示"ufunc 'add‘不包含具有签名
浏览 25提问于2019-02-04得票数 5
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1回答
如何在numpy中实现从高分辨率到低分辨率的映射
python、numpy、multidimensional-array
我需要建立一个函数，它接受高分辨率指数的向量，例如hr，并在低分辨率lr采样时输出相应的索引。
我的想法是建立一个翻译矩阵如下：
在以下矩阵中，其高分辨率为(6, 12)，低分辨率为(2, 4)
如果输入向量是
v = [0, 1, 4, 24, 36, 42]
我会实现我的翻译
w = m[v]，我希望它能输出[0,0,1,0,4,6]
问题：
走这条路对吗？
如果是这样，我如何在numpy中创建m ndarray？
此外，如果这个问题有一个更好的名称，请告诉我，以便我可以改变它。
浏览 0提问于2018-12-23得票数 2
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无降维的numpy阵列定向均值
python、arrays、numpy
我将如何做以下工作：
对于三维numpy数组，我想取一维的平均值，并将值赋值给具有相同形状的3D数组，并在导出它们的方向上重复均值值。
我正在努力想出一个3D的例子，但在2D (4x4)中，它看起来有点像这样，我想
array[[1, 1, 2, 2]
[2, 2, 1, 0]
[1, 1, 2, 2]
[4, 8, 3, 0]]
变成了
array[[2, 3, 2, 1]
[2, 3, 2, 1]
[2, 3, 2, 1]
[2, 3, 2, 1]]
当取平均值时，我正在与n
浏览 4提问于2014-12-17得票数 3
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1回答
是否有更快的方法使bin文件到numpy数组？
python、numpy、list-comprehension、binaryfiles、python-itertools
我使用以下代码将数据从.bin文件导入到numpy数组：
dt = np.dtype([('ShotNum', np.uint32), ('X', np.float32), ('Y', np.float32),\
('Z', np.float32),('inten', np.float32), ('refl', np.float32),\
('dopp', np.float32),('range', np.float32),('
浏览 1提问于2017-12-01得票数 2
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将两个NumPy数组组合成一个结构化数组，以附加到PyTables表中
python、numpy、numpy-ndarray、pytables
我有两个非结构化的NumPy数组，a和b，形状分别是(N,)和(N, 256, 2)，以及dtype np.float。我希望将它们组合成一个具有形状的结构化数组(N,)和dtype [('field1', np.float), ('field2', np.float, (256, 2))] )。
令人惊讶的是，缺乏有关这方面的文档。我已经找到了像np.lib.recfunctions.merge_arrays这样的方法，但是还没有找到这样做所需的特性的精确组合。
为了避免，我将阐述我的更广泛的目标。
我有一个带有布局PyTables的{"field1
浏览 10提问于2020-05-30得票数 0
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2回答
如何有效地利用numpy进行迭代求和？
python、numpy、cython
问题的定义
我可以这样表达我想要解决的问题：
考虑到A Nx1，nNx1和xMx1，我想进行这次手术
S = sum([A[i]*x**n[i] for i in range(len(n))])
使用了numpy。我想我可以用类似于在numpy中广播之类的方法来完成这个任务，但是我对numpy文档没有任何意义。有人能帮我找出如何有效地解决这个问题吗？
下面我为这个问题提供了一个实用的cython解决方案，这个解决方案非常快速，我想知道我是否可以更容易地使用numpy并完全避免cython。
Cython溶液
下面是这个问题的一个工作实现，使用cython来演示这个问题：
cimport cyt
浏览 3提问于2014-01-23得票数 1
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腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库？
数据库、sql
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1720提问于2018-09-26
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将一维结构化数组转换为二维numpy数组
python、arrays、numpy
我有一个一维结构化数组，例如( (1,2)，( 3,4 ) )，并希望将其转换为2D numpy数组([ 1,2，3，4 ])。现在我使用的是列表理解，然后是np.asarray()
list_of_lists = [list(elem) for elem in array_of_tuples]
array2D = np.asarray(list_of_lists)
这看起来不太有效-有更好的方法吗？谢谢。
注意:这个问题的最初版本是提到"numpy元组数组“，而不是一维结构化数组。对于像我这样困惑的python新手来说，这可能是有用的。
浏览 3提问于2015-09-24得票数 1
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3回答
如何在二维数组上求平均？
python、arrays、numpy、multidimensional-array、indexing
我有一个二维Numpy数组，形状为(256,128)，我想对256行中的每8行求平均，所以我最终得到了一个形状为(32,128)的numpy数组，有没有办法只取一维的平均值？
浏览 0提问于2013-07-10得票数 1
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2回答
用第二个数组的两个值替换数组的数据
python、arrays、numpy
我有两个numpy数组“元素”和“节点”。我的目的是收集这些数组的一些数据。我需要根据“节点”数组中的两个坐标包含的最后两列的“元素”数据进行重构。这两个数组很大，我得把它自动化。
举个例子：
import numpy as np
Elements = np.array([[1.,11.,14.],[2.,12.,13.]])
nodes = np.array([[11.,0.,0.],[12.,1.,1.],[13.,2.,2.],[14.,3.,3.]])
results = np.array([[1., 0., 0., 3., 3.],
[2., 1., 1., 2., 2.]])
浏览 5提问于2015-11-14得票数 2
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1回答
将generic_filter限制在特定的轴上
python、numpy、image-processing、scipy、vectorization
假设我有一个形状为的(n,m)数组。如何将应用于该数组的每3行，从而最终得到一个形状(n,)数组
问题在于
scipy.ndimage.generic_filter(input, function, size=3)
它返回一个形状(n,m)数组，因为过滤器将应用于第二个轴的每个元素，而不是对每一行应用一次。我可以用它恢复我想要的结果
scipy.ndimage.generic_filter(input, function, size=(3,m))[:,0]
但是这会导致性能损失，因为每一列都重复工作。如何使generic_filter在第一轴而不是第二轴上工作？
浏览 0提问于2017-08-28得票数 0
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如何在两个不同的二维数组上进行广播(Python / numpy)
python、arrays、numpy
如果有2个numpy数组，则两个2-D形状都不同: x.shape = (2,2) y.shape = (3,2)
如何使用numpy执行广播，以便执行以下操作:x* y，x-y
谢谢。
浏览 18提问于2020-02-23得票数 1
2回答
矩阵有np.arange函数吗？
python-3.x、numpy
我试图找到一种方法来创建一个与np.arange类似的numpy数组(start，stop，step)，但是将允许我创建一个选定的2D形状，比如数组的线条将是从‘开始’到‘停止’的元素，并且列将是该行元素的重复。因为这样做不是最优的；
import numpy as np
x=np.array([0,0,0,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5]).reshape(6,3)
浏览 0提问于2019-08-21得票数 5
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沿轴的粗分度
numpy、vector、divide
是否有一个numpy函数将沿轴的数组与来自另一个数组的元素分开？例如，假设我有一个具有形状(l，m，n)的数组a和一个具有shape (m，)的数组b；我正在寻找类似于以下内容的东西：
def divide_along_axis(a,b,axis=None):
if axis is None:
return a/b
c = a.copy()
for i, x in enumerate(c.swapaxes(0,axis)):
x /= b[i]
return c
例如，当对向量数组进行规范化时，这是有用的：
>>>
浏览 1提问于2011-08-21得票数 31
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从numpy recarray创建单个记录的可更新视图
python、numpy
假设我有以下节点和元素数据类型，以及定义了一组节点的记录数组： In [1]: import numpy as np
In [2]: node=np.dtype([('x', np.float32), ('y', np.float32)])
In [3]: element=np.dtype([('i', node), ('j', node), ('k', node), ('l', node)])
In [4]: nodes = np.rec.array([(1,2), (3,4)], dty
浏览 12提问于2021-09-29得票数 1
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