如何使用NumPy以矢量化的方式通过2D数组缩放一组2D数组(3D数组)？_Numpy:使用2d数组沿3d数组的轴线选择_使用2D索引数组的3D数组值的Numpy赋值 - 腾讯云开发者社区

一、meshgrid函数meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上。它适用于生成网格型数据，可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵，对应两个数组中所有的(x,y)对。示例展示：??...由上面的示例展示可以看出，meshgrid的作用是：根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表。...那么生成的第一个二维数组是以xarray为行，共ydimesion行的向量；而第二个二维数组是以yarray的转置为列，共xdimesion列的向量。...二、 mgrid函数用法：返回多维结构，常见的如2D图形，3D图形。...（分布以矩阵形式呈现）例如np.mgrid[X , Y] 样本（i，j）的坐标为（X[i，j] ,Y[i，j]）,X代表第1维，Y代表第2维，在此例中分别为横纵坐标。

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NumPy的广播机制

而在NumPy中，通过广播可以完成这项操作。...广播(Boardcasting)是NumPy中用于在不同大小的阵列（包括标量与向量，标量与二维数组，向量与二维数组，二维数组与高维数组等）之间进行逐元素运算（例如，逐元素加法，减法，乘法，赋值等）的一组规则...NumPy在广播的时候实际上并没有复制较小的数组; 相反，它使存储器和计算上有效地使用存储器中的现有结构，实际上实现了相同的结果。...二、广播(Broadcasting)的机制让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为...1时，这个数组能够用来计算，否则出错当输入数组的某个轴的长度为1时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值简单来说，我总结为两条规则：两个array的shape长度与shape的每个对应值都相等的时候，那么结果就是对应元素逐元素运算

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NumPy之:理解广播

简介广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用。基础广播正常情况下，两个数组需要进行运算，那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以。...但是如果使用Numpy的广播特性，那么就不必须元素的个数准确对应。...下面的例子和上面的例子是等价的，Numpy会自动将b进行扩展。 NumPy足够聪明，可以使用原始标量值而无需实际制作副本，从而使广播操作尽可能地节省内存并提高计算效率。...广播规则如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算：维度中的元素个数是相同的其中一个维数是

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NumPy之:理解广播

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NumPy之:理解广播

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NumPy 1.26 中文官方指南（一）

NumPy 包的核心是ndarray对象。这个对象封装了* n *维同种数据类型的数组，许多操作是通过编译的代码执行以提高性能。...换句话说，为了有效地使用当今大部分科学/数学基于 Python 的软件，仅仅了解如何使用 Python 的内置序列类型是不够的 - 还需要知道如何使用 NumPy 数组。..., numpy.random.Generator.randn, fromfunction, fromfile 打印数组当您打印一个数组时，NumPy 以类似嵌套列表的方式显示它，但布局如下：最后一个轴从左到右打印...NumPy 通常创建以这种顺序存储的数组，因此ravel通常不需要复制其参数，但如果数组是通过对另一个数组取片或使用不寻常的选项创建的，则可能需要复制。...数组中，乘积运算符*以元素方式操作。

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二维已经 OUT 了？3DPose 实现三维人体姿态识别真香 | 代码干货

在实际应用中，由于3D姿态估计在2D姿态估计的基础上加入了深度信息，其对于人体姿态的表述比2D更为精准，因此其应用范围和研究价值都要高于2D人体姿态估计，但是3D姿态估计的难度也更高，存在着遮挡，单视角...2D到3D的映射中固有的深度模糊性、不适定性，缺少大型的室外数据集等挑战。...传统三维人体姿态估计和基于深度学习的姿态估计之间最明显的特征在于是否使用了多层神经网络的学习方法，因为建模方式不同，在估计精确性、计算复杂度等方面也有着较大的差别。...其使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有Opencv数组结构都转换为Numpy数组。...通过找到第j个关节的28个特征图，并找到最大值的索引来获取个点坐标。并把坐标按照一定比例缩放。使得图像变形较为符合人体规律。

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Matplotlib 中文用户指南 1 简介

简介原文：Introduction 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库。...虽然它起源于模仿 MATLAB®[1] 图形命令，但它独立于 MATLAB，可以以 Pythonic 和面向对象的方式使用。...虽然 Matplotlib 主要是在纯 Python 中编写的，但它大量使用 NumPy 和其他扩展代码，即使对于大型数组也能提供良好的性能。...Python 作为一种编程语言，弥补了 MATLAB 的所有缺陷，但我很难找到一个 2D 绘图包（3D VTK 则超过了我的所有需求）。...一些人在 Windows™ 上的 Tkinter 的 Python shell 中以交互方式使用 Matplotlib。

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卧谈会之numpy

下面一起来，深入研究今日文章的干文，在日常学习当中所碰到的numpy深度函数~~~ 1.访问数组普通访问 import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8...上述等价于 np.array生成一维度数组，一维数组的元素通过上述的普通法访问得到。...布尔型数组访问布尔型数组访问可以选择数组中任意元素。这种访问方式用于选取数组中满足某些条件的元素。还是以上述二维数组为例：我们筛选所有大于3的数，并输出。...axis: 0 1 2 a (3d array): 256 x 256 x 3 b (2d array): 256 x 3 a + b (2d array...axis: 0 1 2 a (3d array): 256 x 256 x 1 b (2d array): 1 x 3 a + b (2d array

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numpy在cs231n中的应用

numpy在cs231n中的应用做一个简单的梳理，下面一起来看看，numpy的强大所在！...上述等价于 np.array生成一维度数组，一维数组的元素通过上述的普通法访问得到。...布尔型数组访问布尔型数组访问可以选择数组中任意元素。这种访问方式用于选取数组中满足某些条件的元素。还是以上述二维数组为例：我们筛选所有大于3的数，并输出。...axis: 0 1 2 a (3d array): 256 x 256 x 3 b (2d array): 256 x 3 a + b (2d array...axis: 0 1 2 a (3d array): 256 x 256 x 1 b (2d array): 1 x 3 a + b (2d array

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30行Python代码实现3D数据可视化

之前我们基本都是用它来绘制二维的数据图表。而今天文章中，我们将教大家如何用不到 30 行代码绘制 Matplotlib 3D 图形。回顾 2D 作图用赛贝尔曲线作 2d 图。...绘制 3D 图可以通过创建子图，然后指定 projection 参数为 3d 即可，返回的 ax 为 Axes3D 对象。...y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D 数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z..., **kwargs]) 参数详解：参数描述 xs 一维数组，点的 x 轴坐标 ys 一维数组，点的 y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D...数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z 轴平面上，默认为 ‘z’ s 标量或数组类型，可选项，标记的大小，默认 20 c 标记的颜色，

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【NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】

检查数组是否拥有数据如上所述，副本拥有数据，而视图不拥有数据，但是我们如何检查呢？每个 NumPy 数组都有一个属性 base，如果该数组拥有数据，则这个 base 属性返回 None。...实例将 8 个元素的 1D 数组转换为 2x2 元素的 3D 数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr...它解决了我们在迭代中面临的一些基本问题，让我们通过例子进行介绍。...(arr): print(x) 迭代不同数据类型的数组我们可以使用 op_dtypes 参数，并传递期望的数据类型，以在迭代时更改元素的数据类型。...'], op_dtypes=['S']): print(x) 以不同的步长迭代我们可以使用过滤，然后进行迭代。

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Matplotlib 基础

Matplotlib 绘图解剖（Plot Anatomy） Plot 工作流程（Workflow）使用 matplotlib 创建绘图的基本步骤 import matplotlib.pyplot as...显示图 plt.show() 准备数据 1D数据 import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.cos(x) z = np.sin(x) 2D...lines = ax.plot(x, y) # 绘制未连接的点，缩放或着色 ax.scatter(x, y) # 绘制垂直矩形（恒定宽度） axes[0, 0].bar([1, 2, 3], [3,...axes2[0].pcolor(data2) # 二维数组的伪彩色图 axes2[0].pcolormesh(data) # 绘制轮廓 CS = plt.contour(Y, X, U) # 绘制填充轮廓...2D 字段 axes[1, 1].quiver(y, z) # 绘制箭头的 2D 字段 axes[0, 1].streamplot(X, Y, U, V) 数据分布 # 绘制直方图 ax1.hist(y

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Numpy实战全集

分割6.1 构造3行4列矩阵6.2 等量分割6.3 不等量分割6.4 其他的分割方式7.Numpy copy与 =7.1 =赋值方式会带有关联性7.2 copy()赋值方式没有关联性8.广播机制9.常用函数...中，想要求出矩阵中各个元素的乘方需要依赖双星符号 **，以二次方举例，即： c = b**2 print(c) # [0 1 4 9] # Numpy中具有很多的数学函数工具 c = np.sin(a)...当axis的值为0的时候，将会以列作为查找单元，当axis的值为1的时候，将会以行作为查找单元。...axis: 0 1 2 a (3d array): 256 x 256 x 3 b (2d array): 256 x 3 a + b (2d array...axis: 0 1 2 a (3d array): 256 x 256 x 1 b (2d array): 1 x 3 a + b (2d array

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TensorFlow2.0（2）：数学运算

不过，我们可以通过其他方式来求取，记得下面这个高中时学过的公式吗：所以有： f = tf.constant([[1., 9.], [16., 100.]]) g = tf.constant([[2.,...): 5 x 4 [ ] B：(1d array): 4 [ ] Result：(2d array): 5 x 4 ---- [ ] A：(3d array): 15 x 3 x 5 [ ] B：(3d...): 3 x 5 [ ] Result：(3d array): 15 x 3 x 5 ---- [ ] A：(3d array): 15 x 3 x 5 [ ] B：(2d array): 3 x 1...---- [ ] A (2d array): 2 x 1 [ ] B (3d array): 8 x 4 x 3 5 范数范数是泛函分析中的概念，指的是一种更宽泛的长度（距离）概念，只要满足非负、...向量的范数可以使用下面公式进行计算：当时分别叫做1范数，2范数。

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Python Base of Scientific Stack（Python基础之科学栈）

Python的科学栈（Scientific Stack） NumPy NumPy提供度多维数组对象，以存储同构或者异构数据；它还提供操作这一数组对象的优化函数/方法。...SciPy SciPy是一组子库和函数，实现科学或者金融中常常需要的重要标准功能； Matplotlib Matplotlib这是最流行的Python绘图和可视化库，提供2D和3D可视化功能...Pandas Pandas在NumPy基础上构建，提供更丰富的时间序列和表格数据管理及分析类；它与Matplotib在绘图上、与PyTables在数据存储和读取上紧密集成。 2....科技在金融中发挥作用的一些领域：金融行业中的科技成本；作为新业务和创新业务引擎的科技；作为金融行业进入门槛的科技；不断提升的速度、频率和数据量；实时分析的兴起。 3....Python的效率、生产效率、高性能泛型，编译Cython和Numba，并行化，端到端。 4. IPython可以使用Markdown渲染和Latex排版语言描述数学公式。 5.

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Numpy 简介

换句话说，为了高效地使用当今科学/数学基于Python的工具（大部分的科学计算工具），你只知道如何使用Python的原生数组类型是不够的 - 还需要知道如何使用NumPy数组。...广播是用来描述操作的隐式逐个元素行为的术语；一般来说，在NumPy中，所有的操作，不仅是算术操作，而且是逻辑的、按位的、功能的等，以这种隐式逐个元素的方式表现，即它们广播。...所有的ndarray都是同质的：每个条目占用相同大小的内存块，并且所有块都以完全相同的方式进行解释。如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的，其中一个对象与每个数组相关联。...一般有6个机制创建数组：从其他Python结构（例如，列表，元组）转换 numpy原生数组的创建（例如，arange、ones、zeros等）从磁盘读取数组，无论是标准格式还是自定义格式通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组...使用特殊库函数（例如，random）复制、join或以其他方式扩展或改变现有数组的方法。

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基于 HTML5 WebGL 的高炉炼铁厂可视化系统

所以在可视化系统的实现上，3D 场景采用以 HT 轻量化 HTML5/WebGL 建模的方案，实现快速建模、运行时轻量化到甚至手机终端浏览器即可 3D 可视化运维的良好效果；而在对应的 2D 图纸上，使用特有的矢量...代码实现一、页面搭建在内容实现上，采用了 HT 轻量化模型以及 web 组态，以 2/3D 结合的方式，通过的 json 反序列化得到 2D 图纸和 3D 场景的完整呈现。...在内容呈现上还需要将组件加入到 body 下，一般 2/3D 结合的项目上，都会使用 2D 组件加入到 3D 组件的根 div 下，然后 3D 组件再加入到 body下的方式实现面板与场景的加载。...其次，在点击 2D 有点到图元像素时，我们希望不触发 3D 的交互，例如在对 2D 面板表格中用滚轮滑动的时候，会触发 3D 场景的缩放，这里通过监听 moudedown、touchstart 和 wheel...在漫游巡视下，为了更全方位地体现场景，我们通过裁剪的方式来显示和隐藏两侧的面板数据，以下以隐藏面板的裁剪动画为例： hidePanel() { // 将左侧数据绑定裁剪的子元素存放进一个数组里

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NumPy 1.26 中文官方指南（二）

数组是 NumPy 库的核心数据结构。数组是一组值的网格，它包含关于原始数据、如何定位元素以及如何解释元素的信息。它有一组可以用各种方式进行索引的元素。...使用 np.newaxis 会在使用一次后将数组的维度增加一维。这意味着1D 数组将成为2D 数组，2D 数组将成为3D 数组，依此类推。...6 5 4 3 2 1] 反转 2D 数组 2D 数组的操作方式基本相同。...什么是数组？数组是 NumPy 库的核心数据结构。数组是一组值的网格，它包含有关原始数据的信息，如何定位元素以及如何解释元素。它有一组可以以各种方式进行索引的元素。...当使用一次 np.newaxis 时，它会将数组的维度增加一个维度。这意味着一个1D数组将变成一个2D数组，一个2D数组将变成一个3D数组，依此类推。

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使用OpenCV实现哈哈镜效果

定义3D表面（镜面），并使用合适的投影矩阵值将其投影到虚拟相机中。使用3D曲面的投影点的图像坐标来应用基于网格的变形以获得有趣的镜子的所需效果。下图可能会帮助我们更好地理解步骤。 ?...图1：创建数字滑稽镜像所涉及的步骤。创建一个3D表面，即镜子（左），在虚拟相机中捕获平面以获取相应的2D点，使用获得的2D点将基于网格的变形应用于图像，从而产生类似于滑稽镜子的效果。...我们将3D坐标存储为numpy数组（W），将相机矩阵存储为numpy数组（P），然后执行矩阵乘法P * W捕获3D点。但是，在编写代码以使用虚拟相机捕获3D表面之前，我们首先需要定义3D表面。...我们可以在其文档中找到使用此库的不同方式的各种插图。它减少了我们每次创建虚拟相机，定义3D点和查找2D投影的工作。此外，该库还负责设置适当的内在和外在参数值，并处理各种异常，从而使其易于使用。...现在，让我们来看一下从投影的2D点提取地图并应用remap函数（基于网格的变形）以生成有趣的镜像效果的代码。

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numpy中mgrid()和meshgrid()函数

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