如何转换numpy数组的维数？
要转换numpy数组的维数，可以使用numpy的reshape()函数。reshape()函数可以改变数组的形状，即改变数组的维数。
具体步骤如下：
- 导入numpy库：
import numpy as np - 创建一个numpy数组：
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) - 使用reshape()函数转换数组的维数：
new_arr = arr.reshape((3, 2))- reshape()函数的参数是一个元组，表示新数组的形状。在上面的例子中，将原数组转换为3行2列的新数组。
- 注意，reshape()函数返回的是一个新的数组，原数组的形状不会改变。
- 打印新数组：
print(new_arr)
转换维数的优势是可以根据需求灵活地改变数组的形状，适应不同的数据处理需求。例如，可以将一维数组转换为二维数组，或者将多维数组转换为一维数组。
应用场景：
- 数据预处理：在机器学习和深度学习中，经常需要将数据转换为特定的形状，以满足模型的输入要求。
- 图像处理：在图像处理中，可以使用reshape()函数改变图像的维数，如将彩色图像转换为灰度图像。
- 数值计算：在科学计算和数据分析中，可能需要对数组进行维度转换，以便进行矩阵运算或统计分析。
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这两个数组：
a = numpy.array([[2,3,2],[5,6,1]])
b = numpy.array([3,5])
c = a * b
我想要的是：
c = [[6,9,6],
[25,30,5]]
但是，我发现了一个错误：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (2)
如何将乘以nD数组与一维数组，其中len(1D-array) == len(nD array)
浏览 5提问于2013-04-26得票数 33
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我想将Numpy数组的列表保存到一个文件中。该列表的形状如下：
my_list = [np.ones((2, 515, 3)), np.ones((2, 853, 3))]
但是，当我尝试使用np.savez保存它时，该列表尝试转换为Numpy数组。执行np.array(my_list, dtype='object')时会出现以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Trac
浏览 3提问于2017-06-23得票数 0
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我想做这样的事情： 我给出了一个二维numpy数组： [[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9]] 我想得到一个3Dnumpy数组： [[[1, 1, 1],
[2, 2, 2],
[3, 3, 3]],
[[4, 4, 4],
[5, 5, 5],
[6, 6, 6]],
[[7, 7, 7],
[8, 8, 8],
[9, 9, 9]]] numpy有没有可以进行这种转换的函数？
浏览 8提问于2021-04-11得票数 0
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我正在用Pythons NumPy模块进行编码。如果三维空间中的一个点的坐标被描述为[1, 2, 1]，那不是三维空间，三维，三维空间，三维空间吗？或者，如果这是一个维度，那么它不应该是点(复数)，而不是点？
以下是文件：
在Numpy中，尺寸被称为轴。轴的数目是秩。例如，3D空间1，2，1中一个点的坐标是1级数组，因为它有一个轴。那个轴的长度是3。
来源：
浏览 6提问于2013-10-15得票数 88
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1回答
不同维数矩阵的二项式实现
、、、
本文试图对维数n_2的两个矩阵x和维数m_2的y实现(x-y)^2，我认为可以用二项式公式(x.T)^2=x^2-2x.Ty+y^2=X.Tx-2x.Ty+Y.T_y。
我的初稿如下：
tmp1 = numpy.square(input1)
tmp2 = numpy.square(input2)
res = numpy.dot(input1, input2.T)
res *= -2
res += temp1.reshape(-1, 1)
res += temp2
return np.exp(res)
不幸的是，经过几个小时的尝试，我的时间变量的维数仍然有问题。这将很好地得到一些进一步的帮助，如
浏览 2提问于2021-03-28得票数 0
1回答
a = [1, 2, 3]
b = [10, 10, 10]
np.matmul(a，b)给出的结果是60。
numpy如何乘(3，)和(3，)维，并返回点乘积而不是外部乘积(3 * 3)，或者抛出一个错误“维不匹配”？
浏览 1提问于2018-10-09得票数 4
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1回答
numba.jit()允许输入类型签名，但我不知道零维数组的签名是什么。
例如：
numba.jit('void(float32, float32[:])')
表示函数返回无效，输入参数为float32标量和float32一维数组。
但是什么不是标量，我想传递给一个0维数组。什么类型的签名？我尝试了明显的float32[]，但这似乎行不通。
如果您想知道在numpy中如何获得一个0-D数组，您可以这样做：
a = numpy.array(2)
这与
a = numpy.array([2])
后者是一个一维数组.
浏览 0提问于2019-03-05得票数 4
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来自Matlab/Octave的背景，我一直在努力学习numpy。一件让我一次又一次地被绊倒的事情是向量和多维数组之间的区别。对于这个问题，我会给出一个具体的问题，但是如果有人也能解释一下numpy中一维数组背后的更一般的图片，为什么你首先想要它们，如何避免在混合单维数组和多维数组时遇到麻烦，等等，我会非常感激。总之，问题是：
我有一个叫做X的二维数组：
X = numpy.arange(10).reshape(2,5)
我想把X的最后一列存储成另一个二维数组(也就是一个列向量)，叫做Y。我唯一能想到的方法是：
Y = numpy.atleast_2d(X[:,4]).T
但我不喜欢这样有几个
浏览 4提问于2013-03-01得票数 14
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1回答
我有一个2D数组A，我在这里表示为[v_1, v_2, v_3, ..., v_n]。
我有一个三维张量B，我在这里表示为[m_1, m_2, m_3, ...n m_n].
A.type = numpy.ndarray
A.shape = (300, 4)
B.type = numpy.ndarray
B.shape = (300, 4, 2)
我想得到一维数组C = A*B，这样C = [u_1, u_2, u_3, ..., u_n]就可以在其中使用u_i = np.dot(v_i, m_i)
我如何做到这一点，而不迭代1到n，并使用numpy.tensordot()之上的A和B
浏览 1提问于2014-07-04得票数 2
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我对numpy不熟悉。
我从学到了秩1数组和一维向量之间的区别
我还被告知在机器学习任务中尽可能使用向量，而不是rank1数组。(来自的时间是4:35)
我正在尝试使用numpy.convolve，但我看不到它需要一维向量。
有没有办法将一维向量传递给numpy.convolve，或者我应该使用(N，)形数组？
浏览 3提问于2017-12-24得票数 0
3回答
我正在使用numpy数组，我遇到了一个障碍，也许你可以帮助我。所以我有一个二维numpy数组，这个二维数组中的每个数组都有一个最大值，我需要的是获取最大值的索引，而不是二维数组的索引，而是像一维数组一样使用索引，我知道我可以使用numpy.argmax来找到索引，但索引是根据二维数组而不是一维数组来计算的，也许举个例子会更好： import numpy as np
arr = np.array([[512, 523, 491],
[512, 531, 495]])
index = np.argmax(arr, axis = 1)
index2 = n
浏览 51提问于2020-08-13得票数 1
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我对数组和向量的NumPy概念感到困惑，假设我们有一个如下所示的一维数组。从“形状”方法中，我可以看到维数。(10,)指的是包含10个元素的一维。
a = np.arange(10)
print(a)
a.shape
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
现在，我了解了一个名为np.newaxis的方法，它将数组转换为行向量。所以我在想，在NumPy中，我们假设一个行或列向量总是有二维的吗？(我认为在线性代数中，向量可以存在于任意维数中，或者当我们提到“维数”时，NumPy和线性代数在概念上有差异。)由于向量是通过调用np.newaxis添加1维来转换的。
print(a[
浏览 3提问于2020-01-25得票数 3
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考虑：
import numpy as np
>>> a=np.array([1, 2, 3, 4])
>>> a
array([1, 2, 3, 4])
>>> a.ndim
1
维数1如何？我给出了一个三个变量的方程。它意味着它是三维的，但是它把维度表示为1。
浏览 0提问于2015-01-16得票数 4
是一种内置类型，对于某些数字任务，它看起来比list高效得多。
在numpy中，我可以很容易地创建一个二维数组，例如：a = numpy.asarray([[1,2][3,4]], dtype='int')
但是我找不到如何使用array.array创建一个二维数组，是吗？
浏览 1提问于2016-03-29得票数 5
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1回答
轴消除
、
我在理解numpy中的Axis消除概念时遇到了问题。假设我有以下2D矩阵：
A =
1 2 3
3 4 5
6 7 8
好的，我知道sum(A，axis=0)会将每一列相加，并给出一个包含3个元素的一维数组。我还理解sum(A，axis=1)将对每一行求和。
但我的麻烦是，当我读到axis=0消除了第0轴，axis=1消除了第1轴。另外，有时人们会提到"reduce“而不是”reduce“。我不能理解这消除了什么。例如sum(A，axis=0)将从上到下对每一列求和，但我在这里看不到消除或减少。这有什么意义呢？sum(A，axis=1)也是如此。
对于更高的维度，它是如何实现的
浏览 2提问于2014-03-02得票数 1
numpy提供了三个方便的例程来将数组转换为至少一维、二维或三维数组，例如通过
我需要另一个维度的等价物：atleast_4d。我可以想到使用嵌套if语句的各种方法，但我想知道是否有更有效和更快的方法来返回所讨论的数组。在你的回答中，如果可以的话，我希望看到执行速度的估计(O(n))。
浏览 2提问于2013-04-11得票数 5
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我有一个N维数组。我想将它扩展为一个(N+1)-dimensional数组，方法是将最终维数的值放在对角线上。
例如，使用显式循环：
In [197]: M = arange(5*3).reshape(5, 3)
In [198]: numpy.dstack([numpy.diag(M[i, :]) for i in range(M.shape[0])]).T
Out[198]:
array([[[ 0, 0, 0],
[ 0, 1, 0],
[ 0, 0, 2]],
[[ 3, 0, 0],
[ 0, 4,
浏览 15提问于2018-02-06得票数 5
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3回答
我正在从YouTube教程中学习numpy。在一段视频中，他证明了
wine_data_arr[:, 0].shape
其中wine_data_arr是从sklearn导入的二维numpy数组。结果是(178,)，他说“这是一个一维数组”。但以数学为例
[1,2,3]
可以表示具有维数2的1×3矩阵。所以我的问题是为什么wine_data_arr[:, 0]是一个一维数组？我想这个定义在某些情况下一定是有用的。那是什么情况？
尝试更具体一些:在编写wine_data_arr[:, 0]时，我提供了两个参数，即:和0，结果是one维度。在编写wine_data_arr[:, (0,4)]时，仍然
浏览 2提问于2022-03-05得票数 -1
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1回答
我对Python & Numpy有点陌生，但我注意到，当您在numpy数组A上调用运算符A时，如果它是使用的单个索引(例如，A[1])，则生成的子数组要小1维，但是如果它是一系列索引(例如，A[1:])，则子数组的维数保持不变，即使索引范围仅涵盖单个索引，例如，在上述情况下，如果A是2x2，那么A[1:]实际上只是一个索引，但是产生的大小与A[1]不一样。
我的问题是:如果在提取子数组时提供一系列索引，那么维度不变，而单个索引总是将维数减少1，这是否总是正确的？有边缘案件吗？
浏览 5提问于2022-01-10得票数 0
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2回答
如何分割1维元组
、、、、
如下图所示，给出一个一维的numpy ndarray：
形状是：(9,)类类型是：<class 'numpy.ndarray'>
如何分割这个数据结构，以便获得第3列和第4列(松散地使用术语列)，如下图所示：
请注意，我本可以使用转换到pandas数据格式来处理这个问题，但我的核心问题是，如何使用numpy或任何内置的python切片函数将其切片呢？
浏览 2提问于2022-04-10得票数 0
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1回答
我有3个文件A，B和C组成不同的形状数据。如何使用NumPy连接数据。我对文件B有问题，因为它只包含一行。
以前，当数据超过两行时，我没有问题。
这是我的Python程序：
import numpy as np
import glob
files3=glob.glob(path2+'File*.dat')
arrays3 = [np.loadtxt(name3) for name3 in files3]
combined3 = np.concatenate(arrays3)
np.savetxt(path2+'30-Data.dat'
浏览 4提问于2021-01-18得票数 0
我有一个三维的numpy数组，看起来像这样
A = np.random.randin(0, 10, (23, 23, 39)) # H, W, D
并希望从深度随机取样，以达到只含H和W的2d阵列。
Note…这不管用
B = A[np.random.randint(0, 39, (23,23))]
浏览 3提问于2021-05-30得票数 0
我有一个2D列表，类似于
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
我想把它转换成二维numpy数组。我们可以在不分配内存的情况下这样做吗
numpy.zeros((3,3))
然后将值存储到其中？
浏览 2提问于2011-10-11得票数 87
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我有下面的代码，其中w是一个兼容维的一维numpy数组，而M是一个4D数组，
i = 0
for weight in w:
M[:, :, i, :] *= weight
i += 1
是否有更好的方法来达到同样的效果？
浏览 3提问于2016-02-08得票数 3
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4回答
我需要创建一个多维数组的零。
对于二维(D=2)或三维(D=3)维度，这很容易，我将使用：
a = numpy.zeros(shape=(n,n))
或
a = numpy.zeros(shape=(n,n,n))
对于更高的D，如何制作长度为n的数组？
浏览 5提问于2013-03-14得票数 9
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1回答
我的问题与有关。我试图从一个包含1位灰度像素信息(0到255)的一维数组中读取图像，用于28x28图像。因此，数组是从0到783，其中每个像素被编码为x=i* 28 + j。
转换成二维28x28矩阵如下：
000 001 002 003 ... 026 027
028 029 030 031 ... 054 055
056 057 058 059 ... 082 083
| | | | ... | |
728 729 730 731 ... 754 755
756 757 758 759 ... 782 783
由于图像处理(调整大小，倾斜)的原因，我想将该数组读入内存
浏览 5提问于2016-08-15得票数 2
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设A是一个任意维数的数组(在我的例子中是2或3)。我如何在事先不知道维数的情况下展平(重塑到1D)这个数组？
如果我知道维数，我可以很容易地获得元素的总数(通过使用"Array Size“函数的组合)，然后使用这个数字将A重塑为1D。不幸的是，"Array Size“函数本身返回一个元素数等于维数的数组，这将我们带回到最初的问题。
我已经通过创建一个函数(VI)来“解决”这个问题，该函数返回3D数组(我期望处理的最常见的数组类型)的元素总数，这样我就可以将其作为参数提供给重塑函数。问题:它不接受二维数组，即使算法可以处理这样的数组！(在Labview中，数组控件似乎对它们接受的
浏览 6提问于2012-01-13得票数 6
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我有一个名为M的二维numpy整数数组，我想将所有的int转换成返回相同形状的二维numpy数组的字符串。你怎么能这样做呢？ 我尝试过map(str, M)，但这不起作用，因为它将单个行转换为字符串。
浏览 518提问于2021-01-17得票数 0
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我正在编写python中的一个小程序，并使用numpy库。这只是为了教育目的和乐趣。我的数学背景很差，我试着理解点函数是怎么回事。
我知道什么是数组，明白矩阵是N维数组，我也知道如何制作这两种类型的乘积，但是当我制作两个N维数组的乘积时还不清楚。
我正在终端里做一些测试，下面是我得到的信息：
>>> a = [[2, 4], [3, 7], [5, 1]]
>>> b = [[1, 6, 7], [3, 9, 2]]
>>> numpy.dot(a, b)
array([[14, 48, 22],
[24, 81, 35],
浏览 0提问于2018-01-01得票数 1
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4回答
我刚开始使用NumPy并尝试使用数组，尝试构建一维、二维和现在的三维数组。但是我不确定为什么ndim认为这是一个2D数组，尽管它有3行
In [26]: c= array ([[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]])
In [27]: c
Out[27]:
array([[1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2],
[3, 3, 3, 3]])
In [28]: c.ndim
Out[28]: 2
这个显示为3D数组。3D数组中的分组是如何工作的？
In [30]: d= array([[[1], [2]], [[3], [4]
浏览 0提问于2014-01-27得票数 0
我想创建2D numpy.array知道在一开始只知道它的形状，即shape=2。现在，我想在for循环中创建一维numpy.arrays，并将它们添加到shape=2的主矩阵中，所以我会得到类似这样的结果：
matrix=
[numpy.array 1]
[numpy.array 2]
...
[numpy.array n]
我怎样才能做到这一点呢？我试着使用：
matrix = np.empty(shape=2)
for i in np.arange(100):
array = np.zeros(random_value)
matrix = np.append(matrix
浏览 4提问于2015-05-08得票数 0
2回答
Numpy zip函数
、、、
如果我有两个numpy一维数组，例如
x=np.array([1,2,3])
y=np.array([11,22,33])
如何将它们压缩到Numpy 2D坐标数组中？如果我这样做了：
x1,x2,x3=zip(*(x,y))
结果是list类型，而不是Numpy数组。所以我不得不这么做
x1=np.asarray(x1)
以此类推..有没有更简单的方法，我不需要在每个坐标上调用np.asarray？有返回Numpy数组的Numpy zip函数吗？
浏览 3提问于2014-10-04得票数 8
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我已经用numpy.genfromtxt在python中加载了一个.csv文件。现在它返回一个包含在数组中的一维numpy.ndarray，numpy.void对象实际上就是整数数组。但是，我想将它们从numpy.void类型转换为numpy.array。澄清一下：
>>> print(train_data.shape)
(42000,)
>>> print(type(train_data[0]))
<class 'numpy.void'>
>>> print(train_data[0])
(9, 0, 0)
所
浏览 3提问于2018-10-30得票数 6
我有一个34000,18维的numpy数组，我有一个34000,1数组，需要在第一个数组的末尾追加。
X_train.shape =(34189，18)
type(X_train) = numpy.ndarray
y_train.shape = (34189，)
我的尝试：
Data = np.append(X_train，y_train)，现在返回一个(649591，) np数组。
有什么帮助吗？
此外，我将如何从numpy.ndarray中删除一列？也就是说，在我将它们放在一起并对我的数据进行排序之后，我将如何将(34189,19)维数组转换成两个数组- (34189，18)和(34189
浏览 6提问于2022-03-26得票数 1
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1回答
在ndarray上操作的有效方法
、、、、
存在一个形状为[100,50, 5]的numpy ndarry A，我想按如下方式展开A。A将被追加一个形状为(50, )的一维数组。生成的A将具有形状[100,50,6]。 该一维数组的元素基于原始ndarray中的数组，即，根据给定公式的A[:,:,4]，即，A[:,i,5]=A[:,i,4]*B[i]+5 for i = 0:49这里的A[:,:,5]对应于相加的一维数组。B是另一个用作权重的数组。除了使用for循环编写此函数外，如何利用numpy操作以矢量化/高效的方式完成此任务
浏览 7提问于2021-08-23得票数 0
1回答
我正在尝试理解numpy的nonzero函数。以下是一个示例应用程序：
import numpy
arr = numpy.array([[1,0],[1,1]])
arr.nonzero()
--> (array([0, 1, 1]), array([0, 0, 1]))
我可以看到，因为arr是二维的，所以nonzero()的输出是一个二元组。但是，我不明白为什么元组中每个元素的索引数超过了数组的行数/列数。我看得出来
arr[arr.nonzero()]
--> array([1, 1, 1])
但是如何...？
浏览 10提问于2011-10-28得票数 32
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假设我知道函数f返回一个未知维数的向量。函数返回表单：np.array(list)的值。我可以得到返回值的维数，而不需要计算函数？
例如，考虑这一职能：
def f(x):
f1 = x**2
f2 = x
return np.array([f1,f2]);
我想要一些东西，比如:给出答案的dim(f)。
现在，我通过对一个随机数的函数求值来绕过这个问题，然后找到维数：len(f(np.random.rand()))，但是我想避免对函数的求值。
np偏离了航线numpy
浏览 0提问于2019-04-23得票数 2
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我正在尝试使用np.newaxis将带有一列的二维数组转换为一维矢量。到目前为止，我得到的结果是三维数组，而不是一维矢量或一维数组。
2D数组y1是：
y1.shape
(506, 1)
y1
array([[0.42 ],
[0.36666667],
[0.66 ],
[0.63333333],
[0.69333333],
... ])
现在我想把它转换成一维数组
import numpy as np
y2=y1[np.newaxis,:]
y2.shape
(1, 506, 1)
你可以看到在使用n
浏览 4提问于2021-07-31得票数 0
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1回答
我有一个包含一维数组/列表的Pandas系列。我想把它提取到一个2D NumPy数组中。
s=pd.Series([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
使用to_numpy()，我得到了一个一维数组，如下所示
array([list([1, 2, 3, 4]), list([5, 6, 7, 8])], dtype=object)
但是，我想要像array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])这样的东西。
浏览 12提问于2020-05-19得票数 0
我有一个包含整数值的一维数组：
a = np.array([1,2,3,3,2,2,3,2,3])
a
array([1, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 2, 3])
我想要创建一个2D数组，其中第一个维度保存了一维数组中整数值的索引：
idx = [np.where(a == (i+1)) for i in range(a.max())]
但是它返回一个列表(duh)：
type(idx)
list
第一个维度是一系列元组：
type(idx[0])
tuple
如何使用where子句从一维数组返回值的二维numpy数组？
编辑：
预期产出：
array([[0],[1,4,5,7],
浏览 5提问于2014-08-01得票数 1
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我的数据集有2000个属性和200个样本。我需要减少它的维数。为了做到这一点，我尝试使用傅里叶变换作为维数约简。当我把数据作为输入时，傅里叶变换返回离散傅里叶变换。但我不知道如何使用它进行维数缩减。
from scipy.fftpack import fft
import panda as pd
price = pd.read_csv(priceFile(), sep=",")
transformed = fft(price )
你能帮帮我吗？
浏览 4提问于2018-10-11得票数 2
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5回答
我有一个十六进制的字符串"89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49"，这将包含一个图像的数据。 我想要将它转换为一个块数组，或者可能从上述数据重建一个OpenCV图像。 还将提供宽度和高度，以便知道Numpy数组的维数。 如何从上面的字符串构造一个Numpy数组？
浏览 94提问于2020-04-01得票数 4
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在我的自定义dataset中，我希望对NumPy数组应用transforms.Compose()。 我的图像是带有shape (num_samples, width, height, channels)的NumPy数组格式。 如何将下面的转换应用于完整的numpy数组？ img_transform = transforms.Compose([ transforms.Scale((224,224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.46, 0.48, 0.51], [0.32, 0.
浏览 15提问于2020-06-17得票数 0
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3回答
我是Python的初学者。我曾经深入地使用matlab。现在我要转向python了。我有一个关于数组维数的问题。
我导入Numpy
我首先创建一个数组X，然后使用一些嵌入式函数，比如sum，来处理我的数组。最后，当我尝试检查数组X的维数时，结果变成: X.shape，outputs (81，)。数字81是我所期望的，但我也期望第二维是1，而不是直接省略。这让我感到非常不舒服，即使当我直接输入X时，它的输出也是正确的，即X中的一列和数字都是预期的。
然后，当我使用另一个数组Y时，它的字面意思是Y.shape，输出(81,1)，然后如果我输入X*Y，我希望看到一个维数为(81,1)的数组，但我看到
浏览 0提问于2016-02-11得票数 5
2回答
我有一个二进制文件，写成
16b-Real (little endian, 2s compliment)
16b-Imag (little endian, 2s compliment)
.....repeating
我需要将其转换为复数的一维数组。我不知道如何将“元组或列表”组合成一个值
import numpy as np
dtype = np.dtype([('i','<i2'), ('q','<i2')])
array = np.fromfile(data_file, dtype=dtype)
print(arr
浏览 15提问于2019-07-18得票数 0
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我有一个二维数组和一个一维数组，我需要将一维数组中的每个元素乘以二维数组列中的每个元素。它基本上是一个矩阵乘法，但是numpy不允许矩阵乘法，因为是一维数组。这是因为矩阵在numpy中本质上是2d的。我怎样才能解决这个问题呢？这是我想要的一个例子：
FrMtx = np.zeros(shape=(24,24)) #2d array
elem = np.zeros(24, dtype=float) #1d array
Result = np.zeros(shape=(24,24), dtype=float) #2d array to store results
some_loop to inc
浏览 3提问于2012-07-13得票数 0
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我有一个维数为(22,2)的矩阵，我想用SVD分解它。不过，numpy中的SVD没有返回正确的维度，我希望像(22,22), (22),(22,2)这样的维度
浏览 4提问于2020-10-21得票数 1
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我有一个3d NumPy数组，我想从中取许多切片。这些切片在第一和第二维度中将有一个或多个长度，而第三个将被完整地返回。切片应该始终是三维的。
我的尝试是：
import numpy as np
a = np.zeros((1000, 10, 100))
row_sets = ([19, 20], [21])
col_sets = ([6], [7, 8])
for rows in row_sets:
for cols in col_sets:
b = a[[rows], [cols]]
print(rows, cols, b.shape)
结果：
浏览 3提问于2017-05-11得票数 1
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我对python/numpy很陌生。我需要将n个波段的数据(~125)从多波段图像导入到n维数组中.每个值都是一个16位有符号整数.目前，我有如下所示的python代码：
stream = bytearray()
mbImage = open(filename, mode='rb');
while curr <= filesize:
mbImage.seek(curr)
b = mbImage.read(samples * 2)
stream += b
curr += (2 * bands * samples)
如何将此代码转换
浏览 4提问于2017-04-28得票数 1
我使用ImageIO从PNG加载了一个形状为(128,128,3)的numpy数组。 维度3似乎表示RGB值。在本例中，Dimension 3的所有值都是[255,255,255]或[0,0,0] (即白色或黑色)。 我想去掉第三维，用一个包含0代表黑色，1代表白色的一维数组来代替它。所以最终结果形状应该是(128,128,1)。 我曾尝试使用numpy.reshape和numpy.transpose的组合，但我真的很难理解如何做到这一点。我是numpy和Python的初学者，所以我可能会错过一些非常简单的东西。
浏览 23提问于2019-05-08得票数 0
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