我想使用numpy.ix_为二维值空间生成多维索引。但是,我需要使用一个子索引来查找一维索引。例如,
assert subindex.shape == (ny, nx)
data = np.random.random(size=(ny,nx))
# Generator returning the index tuples
def get_idx(ny,nx,subindex):
for y in range(ny):
for x in range(nx):
yi = y # This
我目前有一个numpy多维数组(类型为float)和一个numpy列数组(类型为int)。我想把它们组合成一个多维的numpy数组。
import numpy
>> dates.shape
(1251,)
>> data.shape
(1251,10)
>> test = numpy.hstack((dates, data))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
要显示数组类型不同,请执行以下操作:
>> type(dates[0])
<
目前,我的代码完全是使用numpy数组np.array编写的。
将m定义为100个值的np.array,m.shape = (100,)。还有一个多维数组,C.shape = (100,100).
我想计算的运算是
m^T * C * m
其中m^T应为形状(1,100),m为形状(100,1),C应为形状(100,100)。
我不知道该怎么继续下去。如果我坚持数据类型必须保持为np.arrays,那么我可能需要您numpy.dot()或numpy.tensordot()并指定轴。那就像是
import numpy as np
result = np.dot(C, m)
final = np
假设我有一些物理计算。我想知道初始化数组来存储的最佳实践是什么,例如,位置和速度数据,我在循环中附加了值。我的问题是,是为每个信息(位置、速度、加速度)初始化单个列表/numpy数组,还是初始化一个多维列表/numpy数组或熊猫数据数组来存储这些数据并标记这些列。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
position = []
velocity = []
acceleration = []
for t in np.arange(0, 100):
#some calculations which
我喜欢使用来自numpy的numpy,因为它是一种资源懒惰的方式来构建np.array对象。但是,它似乎不支持多维数组,而多维数组也非常有用。
import numpy as np
def fun(i):
""" A function returning 4 values of the same type.
"""
return tuple(4*i + j for j in range(4))
# Trying to create a 2-dimensional array from it:
a = np.fromit
我想存储多维数组,它存储类似python的内容。目前,它看起来像是:
a = [[{'col':i,'row':j} for i in range(9)] for j in range(9)]
我知道,numpy是完美的,如果你想做数学,比如处理矩阵。我想快点做的事:
多维索引访问
使用多维索引更改值
我不知道如何处理普通的Python列表。因为就像
idx = [2,3]
print(a[idx])
根本不存在,对吧?它应该打印出{'row':2,'col':3}
谢谢您的想法,如果numpy是更好的选择:如何
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
当我在numpy多维数组中进行索引时,我有一个奇怪的问题。所以,我有一个形状数组(4,882)。我有另一个名为形状匹配(276,2)的数组。此匹配数组包含原始多维数组中有效条目的索引。我要做的是选择前2行和匹配匹配数组中的索引的所有列。因此,我所做的事情如下:
import numpy as np
k = get_array() # This has shape (4, 882)
m = get_match() # This has shape (276, 2)
s = k[[1, 0], m[:, 0]]
这会引发错误:
ValueError: shape mismatch: obje
有没有一种纯Python转换的方法?
Python不仅可以表示一个一维的字节块.它们可以表示多维布局、非连续内存、复杂元素类型等。例如,在以下代码中:
In [1]: import numpy
In [2]: x = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
In [3]: y = x.T
In [4]: a = memoryview(x)
In [5]: b = memoryview(y)
a和b是2×2多维内存:
In [6]: a.shape
Out[6]: (2, 2)
In [7]: b.shape
Out[7]: (2, 2)
b表示a的转置,因此a[
有人能告诉我为什么a不适用于ValueError: setting an array element with a sequence吗?说“多维”的原因,但在我的例子中,a和b是一样的。
import numpy as np
a=np.array([[1],2,3])
b=np.array([1,2,[3]])
我想从数据库中读取数据,并将其放入多维数组中.我不知道来自数据库的行数,当我尝试向多维数组中添加新行时,我有以下错误
Warning: array_push() [function.array-push]: First argument should be an array in C:\AppServ\www\web\commands\changeservice.php on line 101
这是我的密码
function preparenewservices()
{
$managername = $_SESSION['managername
我是python的新手。我正在尝试将图像读取到多维numpy数组中,并计算梯度的大小,这应该会产生单通道图像。然而,在我计算星等之后,尺寸是700x900。有没有人可以帮我格式化数据,这样我就可以接收单通道图像了?
a = imread('20091016_tumor_26_18245948_1chop.png')
ndimage.gaussian_gradient_magnitude(a, 0.4, a)