我有过 int[,,,] arr = new int[5, 6, 7, 8]; // c#
arr = np.zeros((5, 6, 7, 8)) # Python 具有5 * 6 * 7 * 8单元的4d阵列。 我想把它切成c#,就像numpy那样 var mySlice = arr[2:4, 0, :2, :]; // Won't work in C#, but looking for a way to do this. return type should be int[,,] A 3d array with 2 * 1 * 2 * 8 cells.
my_slice = a
我想在python中实现一种非常简单的插入排序算法,在这种算法中,我可以根据行/列的第n个元素按行/列对数组进行排序。
A = [(2,1,2),(1,4,1),(3,2,3)]
变成了
A = [(1,4,1),(2,1,2),(3,2,3)]
当按行排序时,
所以我写了一个函数
import numpy as np
'''
Algorithm to sort array row/columnwise
A : numpy array, x : axis on which to sort (0:=rows, 1:=colums in 2D)
nth : nth elem
如何在numpy数组中加载目录中多个图像的像素。我已经在numpy数组中加载了单个图像。但是不知道如何从一个目录加载多个图像。以下是我到目前为止所做的工作
image = Image.open('bn4.bmp')
nparray=np.array(image)
这将加载一个32*32的矩阵。我想在一个numpy数组中加载100个图像。我想做一个100*32*32大小的数值数组。我该怎么做呢?我知道这个结构会是这样的
for filename in listdir("BengaliBMPConvert"):
if filename.endswith("
我试图使用numpy数组做一个浅拷贝,就像我通常对列表所做的那样。但是,我发现这与列表的行为不一样。我知道我可以使用.copy()方法来解决这个问题。但我只是想了解一下,在这里,蒙皮的引擎盖下发生了什么。有谁能详细说明一下。
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = a[:]
print(id(b) == id(a)) # Ids are different, So different objects right ?
b[3] = 10
print(a, b) # Both a and b got updated
我已经加载了一个巨大的图像作为维度为H x W x 3的Numpy数组。我想将这个图像分割成15 x 15 grid,并将其转换为225 x H/15 x W/15 x 3 NumPy数组,在该数组中,按行或按列进行排序。请注意,H和W是15的完美倍数。
我知道这可以使用两个for循环来完成,如下所示:
for row in range(15):
for col in range(15):
count+=1
subimage[count,:,:,:] = img[h1:h2, w1:w2, :]
但这需要时间(我必须对100,000张非常大的图像重复这个过程)
我已经创建了一个使用numpy的滑动窗口算法,该算法在wav音频文件上滑动,并将其切片提供给tensorflow中的NN,该算法检测音频片中的特性。一旦tensorflow完成了它的工作,它将返回它的输出到numpy land,在那里,我将切片重新组装成一个与原始文件的每个示例位置相匹配的预测数组:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import nn
def slide_predict(layers, X, modelPath):
output = None
graph = tf.Graph()
with gra
使用numpy和matplotlib,函数允许数字(float或int)或numpy数组作为参数(如下所示)似乎很常见:
import numpy as np
print np.sin(0)
# 0
x = np.arange(0,4,0.1)
y = np.sin(x)
在本例中,我使用整数参数调用np.sin一次,使用numpy数组x调用一次。现在,我想编写一个允许类似处理的函数,但我不知道如何实现。例如:
def fun(foo, n):
a = np.zeros(n)
for i in range(n):
a[i] = foo
return
有没有Numpy操作可以做到这一点? a = np.array([1,2,3])
b = np.some_update_method(a, 0, 99) # b is array([99, 2, 3]), a is unchanged. 在J中这叫做“修正”,但我不知道在Numpy中它会叫什么(如果它存在的话)。
我在Python 2.6.5中遇到了一个奇怪的问题: Numpy。我给一个numpy数组赋值,然后将一个新变量赋给它。当我对新数组执行任何操作时,原始数组的值也会发生变化。为什么会这样呢?请参考下面的示例。请多多指教,因为我对Python和一般编程都是相当陌生的。
-Sujan
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b = a
>>> b
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> c = a
>
我试图在我从文本文件中读取的569x462ndarray中查找小于200的值。我想使用numpy.where来查找这些值...我已经尝试了以下代码:
import numpy as np
#Load in text file from Sebago
sebago=np.loadtxt('sebagoWatershedElv.txt',skiprows=6)
#Find where elevation is less than 200
lowElv=np.where(sebago[:]<200)
但是输出显示的值小于200,而有些值大于200...