有没有一种方法可以将数组重塑成特定的形状，填充缺失的维度？x = np.arange(10)
现在我们想将它重塑为(1, 1, 1, 10, 1)。
浏览 13提问于2020-05-09得票数 2
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我正在处理netcdf文件中的数据，多维变量，读取到numpy数组中。我需要扫描所有维度(numpy中的轴)中的所有值，并修改一些值。但是，我不知道任何给定变量的维数。当然，在运行时，我可以获得numpy数组的ndim和形状。如何在不预先知道维度或形状的情况下，通过所有值编写一个循环？如果我知道一个变量正好是二维，我会这样做。
浏览 0提问于2013-10-30得票数 4
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我想沿着另一个数组的维度重复一个1D-array，因为知道这个维度的数量可能会改变。base_array.shape[0])] for j in range(base_array.shape[1])]).T# >>> (10, 24, 60)base_array实际上是形状(10, 24, 60) (如果
浏览 1提问于2020-10-28得票数 0
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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 [198]: numpy.dstack([numpy.diag(M[i, :]) for i尽管numpy.diag适用于构造规则的二维对角矩阵，但它不会扩展到更高的维</e
浏览 15提问于2018-02-06得票数 5
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我有两个numpy数组，a和b，其中a的维数为1，与b的前导维数相同，例如，a = numpy.random.rand(5)b2 = numpy.random.rand(5, 3, 11)a[:, None, None]
浏览 2提问于2017-03-16得票数 1
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我的情况与以下情况相似：b = np.random.rand(55, 626, 3)我想将a和b叠加到一个具有55, 627, 3形状的数组中。一个人怎样才能在裸体中实现这一点？如有任何
浏览 0提问于2018-10-18得票数 0
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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<e
浏览 7提问于2021-08-23得票数 0
我正在尝试将形状为(253,223)的图像的张量转换为相同大小的numpy数组，以便我可以绘制图像。这里类型(Img1)是<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>，形状是(253,223)。如何将给定的张量转换为相同维数的numpy数组？
浏览 24提问于2019-05-28得票数 0
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假设我想使用线性插值将一个形状数组(100,100,100)调整为一个形状数组(57,57,57)。基本上我需要一个函数a，它接受一个形状为S的n维数组，并使用插值将其毫无错误地转换为具有相同维数但具有不同形状S‘的数组。
对于numpy和scipy，有没有简单快速的方法呢？我找到了像一维插值，二维插值，网格插值之类的东西，但它
浏览 2提问于2014-03-14得票数 3
我正在尝试对坐标列表运行聚类分析。我想用scipy.cluster.hierarchy.fclusterdata。如何从我的坐标创建一个合适的n*m数据矩阵？list=[[1,2],[3,4],[5,6]]
浏览 1提问于2013-05-01得票数 1
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获取两个不同numpy数组的形状将返回元组 a.shapeOut[132]: (3, 3) 根据元组，一个是一维数组(维数= 1)，另一个是二维。我如何检测与type(A)告诉我其中一个是numpy.ndarray类似的维度数量？我应该只使用len(a.shape)吗？
浏览 20提问于2021-01-17得票数 0
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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)a.shape
(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</e
浏览 3提问于2020-01-25得票数 3
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熊猫/野熊中的媒介与射线
、、、
我知道，对于一个4D向量，形状应该是(4，1)，它实际上是在4D空间中表示的，而ndim是2，对于某些ndarray来说，它的形状应该是(2，3，4，5)。那么，向量和矩阵(或数组)之间的维概念不同吗？我正试图从数学的角度来理解它是如何衍生于熊猫编程的。
浏览 2提问于2020-06-10得票数 1
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import numpy
[6.5, 3.2, 5.1], [6.6, 3., 4.4],print(X.shape)
浏览 19提问于2020-04-30得票数 0
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我有一个形状(10, 100000)数组和一个函数f，它将形状(100000,)数组转换为形状(200,200)数组。将f应用于10行中的每一行以获得形状(10,200,200)数组的最简单方法是什么？我本来希望使用apply_along_axis，但它似乎行不通，因为f输出的维数高于输入的维数。(更一般地，给定一个形状a的(x
浏览 4提问于2016-10-21得票数 3
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