腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
如何
快速
掩码
我
的
数组
中
的
不同
切片
?
、
我
有一个3d
数组
,其中所有轴
的
长度都相同(例如(5,5,5))。
我
需要屏蔽所有的
数组
,并按照下面的代码保持
数组
中
的
某些片段不被屏蔽。
我
设法使用for循环实现了这一点,但我想知道是否有更快
的
解决方案。range(array.shape[0]): array[i, j, :].mask[i:j] = False 这允许
我</e
浏览 20
提问于2019-03-21
得票数 3
回答已采纳
2
回答
对“稀疏”numpy
数组
的
部分进行有效
的
数学运算
、
、
、
、
potential_steepness)) 在这段代码
中
,'height_r_t‘是一个真正
的
Numpy
数组
,而'potential_steepness’是一个标量。'repelling_force_prefactor‘也是一个Numpy
数组
,它大部分是零,但在预先计算
的
位置上是一个,在运行期间不会改变(即
掩码
)。显然,代码
的
效率很低,因为只计算'repelling_force_prefactor‘非零
的
位置<e
浏览 0
提问于2011-03-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在Numpy中
切片
蒙面
数组
时,
如何
保存
掩码
?
、
、
当我创建Numpy蒙面
数组
的
视图(通过
切片
)时,
掩码
将被复制到视图中--这样,对视图
的
更新不会更改原始
数组
中
的
掩码
(而是会更改原始
数组
中
的
数据)。
我
想要
的
是在更新视图时更改()、原始数据()和原始
掩码
()。来自 当访问片时,输出是一个蒙面
数组
,其数据属性是原始数据
的
视图,其
掩码</e
浏览 9
提问于2015-12-11
得票数 4
回答已采纳
1
回答
将一维蒙面
数组
表示为
切片
列表
、
、
我
有一个带有布尔值(mask)
的
一维numpy
数组
,
我
想将其转换为一个
掩码
为真的
切片
列表,例如:
我
想要得到numpy
掩码
数组
操作(特别是np.ma.clump_masked())可以做到这一点,但我发现使用它
的
唯一方法是执
浏览 11
提问于2022-02-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么
我
创建
的
NETcdf数据被屏蔽了?
、
、
我
创建了一个包含一些数据
的
netcdf文件,当我在另一个脚本中导入数据时,它被屏蔽了: <class 'numpy.ma.core.MaskedArray'> # Put in a grid tempAve
浏览 0
提问于2018-10-10
得票数 1
1
回答
numpy:
如何
在numpy矩阵
的
切片
上廉价地应用布尔索引
数组
、
、
、
我
正在尝试将一个布尔
掩码
数组
应用到我
的
numpy矩阵
的
一个
切片
上。
我
只想出以下方法来实现这一点,首先将这个
切片
复制到一个单独
的
数组
中
,然后在这个临时
数组
上应用布尔
掩码
,并将其复制回矩阵
中
。
我
想知道是否存在(当然存在!但是
我
找不到)一种更便宜
的
方式来实现它?也就是,没有复制
的
成
浏览 2
提问于2018-07-07
得票数 0
1
回答
不同
视野下非各向同性CT扫描
的
配准
、
、
、
、
我
对医学图像配准非常陌生。以便使用它们之间
的
重叠区域来创建超分辨率并获得各向同性扫描。所以问题是体积有
不同
的
方向,以及
不同
的
视野。也就是说,矢状扫描
中
的
轴向
切片
只包含轴向扫描
中
存在
的
一小部分,换句话说,
我
需要裁剪轴向扫描
中
的
轴向
切片
以匹配矢状
切片
的
视场,依此类推,以便为simpleitk刚性配
浏览 4
提问于2018-07-13
得票数 1
1
回答
如何
将布尔
掩码
和
切片
对象组合为
切片
数据?
我
有一个大型
的
dataframe和一个对dataframe执行一些操作
的
函数。函数
的
一个参数是
掩码
。low_val = (df.val <= 100) & mask当
掩码
为None (没有
掩码
)时,
我
上面复制
的
代码不工作。当没有人传入时,
我<
浏览 0
提问于2019-04-23
得票数 0
回答已采纳
2
回答
基于二维索引和一维值向量
的
Numpy三维
数组
沿z轴方向
的
替换方法
、
、
我
似乎很难理解
数组
索引。所提供
的
内容:a_3d = np.zeros((3,3,3))a_2d_index = np.array([[0,0,1], [0,0,0], [0,1,1]]).astype('bool')a_1d_fill = np.array([10,20,30]) 现在,
我</
浏览 0
提问于2017-03-18
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何
创建numpy
数组
的
不规则间隔片
的
视图?
、
、
、
a[some_ind] # or a[np.where(some_ind)]这样
的
过程是什么,av2将是与索引some_ind对应
的
a
切片
的
视图?
我
考虑创建一个
掩码
数组
,但在文档中发现副本是使用
掩码
数组
创建
的
。 换句话说,如果可能的话,
我
的
目标是能够创建一个
浏览 3
提问于2017-05-13
得票数 3
回答已采纳
2
回答
python dask包是否像
掩码
数组
一样支持numpy?
、
、
有没有一种方法可以使用Python包来模拟
掩码
数组
,并考虑
掩码
进行计算,就像在Numpy中一样:value = 9999result = (mdata * 2 + 10) 在软件包文档
中
,
我
只找到了dask.arrays,它等同于Numpy ndarray,并且没有
掩码
。
浏览 0
提问于2016-12-06
得票数 1
2
回答
用链式
掩码
替换numpy
数组
元素
、
、
、
考虑一些
数组
arr和高级索引
掩码
maskmask = A < 2submask = [False, True] arr[mask][submask] = -1 # chain
浏览 4
提问于2021-02-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
使用一维布尔阵列从三维RGB图像中提取
掩码
、
、
、
我
有一个三维图像,它是一个粗大
的
形状
数组
(1314,489,3),看起来如下:现在
我
要计算
掩码
的
平均RGB颜色值(没有黑色背景
的
cob )。]
我
尝试对
掩码
<
浏览 5
提问于2020-03-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于掩模从三维阵列中提取
切片
的
pythonic方法
、
、
、
我
有一个MxNxD
数组
I和一个二进制MxN
掩码
M。 假设M中有k 1s,
我
想要
的
是提取一个kxD
数组
,该
数组
包含与
掩码
中
的
1s对应
的
所有D长度向量。
我
可以通过调用numpy.nonzero()在
我
中
得到这些向量
的
索引,但是
我
找不到一种很好
的
紧凑
的
方法来获得
我
浏览 0
提问于2018-05-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
缩小
数组
范围
、
假设
我
有一系列
的
数字
我
想计算
切片
列表上
的
和给予有什么好
的
方法可以在裸皮里这样做吗?寻找类似的东西 np.array(list(np.sum(a[low:high]) for (low, high) in ranges)) 不过,似乎有一些很好<e
浏览 3
提问于2015-03-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在二维numpy MaskedArray
中
通过赋值解除元素
的
掩蔽
、
使用一维numpy MaskedArray,
我
可以将其赋值给一个元素,该元素解除了
数组
的
掩码
:In [186]: x = np.ma.MaskedArray(data=np.zeros((2,2),dtype=float),mask=True) [-- --]], [
浏览 3
提问于2015-06-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
逐列从numpy
数组
中提取特定元素
、
、
、
我
想按索引从2d
数组
中提取特定
的
元素。索引指定列
中
的
元素。44, 76, 65
我
不想使用任何循环,只是numpy函数和
切片
之类
的
。
我
考虑了掩蔽,但我不知道
如何
从没有直接循环
的
索引
数组
中生成一个
浏览 4
提问于2014-10-26
得票数 1
回答已采纳
3
回答
Numpy/Python:不带for循环
的
数组
迭代
、
、
、
、
所以这是另一个n维
数组
的
问题:
我
希望能够将n维
数组
中
的
每个值与它
的
邻居进行比较。例如,如果a是2维
的
数组
,
我
希望能够检查:用于所有元素。所以基本上检查所有维度
的
所有邻居。现在,
我
通过以下方式来实现: do.something(a[x]) 使用了
数组
浏览 2
提问于2012-12-11
得票数 2
回答已采纳
2
回答
对
数组
子集使用numpy 'where‘
、
、
我
使用python 2.7.13,
我
对使用numpy
的
数组
切片
时所看到
的
行为感到困惑。npprint aprint a[1:] > 3
我
期望看到最后
的
输出2,3,4,5,6,7,8,也就是
切片
中找到
的
数组
的
索引。
我
浏览 2
提问于2017-08-16
得票数 0
回答已采纳
2
回答
numpy ndarray
的
身份
掩码
、
、
我
本来希望True在用作
掩码
时保留一个ndarray,但是它添加了一个维度,就像None一样。因为这就是
切片
的
工作原理。然而,通过: 自版本1.15.0以来被弃用:为了保持向后兼容在数字
中
的
常见用法,如果选择对象是包含片对象、Ellipsis对象或newaxis对象
的
任何非ndarray和非元组序列(例如列表),则还启动基本
切片
,但不用于整数
数组
或其他嵌入式序列。
我
浏览 8
提问于2020-10-08
得票数 0
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
从零开始学习 Go 语言的切片
Pandas:Series和DataFrame数据选择方法
如何为机器学习索引,切片,调整 NumPy 数组
NumPy高效使用逻辑,11个角度理顺它!
《快学 Go 语言》第 4课——低调的数组
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券