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
在网格上进行BFS (例如,两个单元之间的最短距离)。可以使用两个数据结构来承载visited信息:
1)列表,即data = [[False for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]。稍后,我们可以通过data[r][c]访问某个单元格中的数据。
2) Dict,即data = dict()。稍后,我们可以通过data[(r, c)]访问某个单元格中的数据。
我的问题是:在这样的BFS场景中,哪一个计算效率更高?
从编码的角度来看,dict方法似乎节省了更多的字符/行。就内存而言,dict方法可能会为未触及的单元格节省一些空间,但也会浪费一些空间
我有一个numpy数组,其中特定行的每个单元格表示一个特征值。我把它们都存储在一个100*4的矩阵中。
A B C
1000 10 0.5
765 5 0.35
800 7 0.09
知道如何规范化这个numpy.array中每个值都在0到1之间的行吗?
我想要的输出是:
A B C
1 1 1
0.765 0.5 0.7
0.8 0.7 0.18(which is 0.09/0.5)
提前感谢:)
我想从MATLAB调用一些python代码,为了做到这一点,我需要通过MATLAB函数NumPy ndarray将一个矩阵对象转换为py.numpy.array。但是,简单地将矩阵对象传递给函数不起作用。目前,我解决了将矩阵转换为包含矩阵行的单元格对象的问题。例如
function ndarray = convert(mat)
% This conversion fails
ndarray = py.numpy.array(mat)
% This conversion works
cstr = cell(1, size(mat, 1));
for ro
我正在为一个QGIS插件填充一个新的栅格层。为了重新创建栅格,我使用了Numpy数组。在一个循环中,我用新值填充单元格。在本例中,我使用的是占位符的值,但该部分工作正常。代码末尾的索引就是我的问题所在。在这种情况下,只有最后一个单元格填充了我想要的值...
for x1, y1 in np.ndenumerate(rast_int_newLU):
for x2, y2 in np.ndenumerate(rast_int_oldLU):
if x1 == x2:
valueB = rast_int_oldLU[x1]
我被要求在二维数组/矩阵(行、列)中试验numpy计算值,其中这些值依赖于相邻的值。我承认,这不仅仅是将矩阵与标量或诸如此类的矩阵相乘,即使它可能被简化为一系列这样的步骤。
尽管这是家庭作业,但我的问题所涉及的范围比仅仅向我提出解决办法的范围更广。
我已经阅读了广播,即向量化,在numpy,我可以想象一种方式是实现这作为一个新的ufunc,并运行它的矩阵。但是,对于我可能面临的限制,我有点担心--与当前迭代期间计算的元素相比,numpy ufunc可以访问相邻元素吗?概念上:
for x in columns:
for y in rows:
a[x, y] = a[x,
我遵循,但有一个关于将numpy数组转换为张量的问题。教程示例。
这段代码:
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
收益率
2.2.2.2。
张量(2,2,2,2,2,dtype=torch.float64)
然而,
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
a = a + 1 #the diff is here
print(a)
print(b)
收益率
我正在尝试获得获得第一个头部所需的抛出次数。我运行了10次循环,但结果只存储在n的第一个单元格中。n的所有其他单元格都采用存储在count中的默认值1。如何修改循环,使其在n的所有10个空格中存储值。
import random
import numpy as np
Coin = [0,1]
array = np.zeros(10)
i = random.choice(Coin) # 0 for Heads
n = [0]*10
for j in range(10):
count = 1
while (i != 0):
i = random.choice(Coi
我正在使用pandas readcsv()读取csv文件的两列,然后将这些值分配给一个字典。列包含由数字和字母组成的字符串。偶尔也会出现单元格为空的情况。在我看来,读取到该字典条目的值应该是None,而不是赋值为nan。当然,None更能描述一个空单元格,因为它有一个null值,而nan只是说读取的值不是一个数字。
我的理解是正确的吗?None和nan有什么区别?为什么要分配nan而不是None
此外,我的字典检查是否有空单元格一直使用numpy.isnan()
for k, v in my_dict.iteritems():
if np.isnan(v):
但是这会给我一个错误,告诉
我正在尝试在python 3中创建一个不使用numpy的随机空白矩阵。代码看起来很完美,但是当我更改单个单元格的值(例如平方)时,它会更改所有的平方x值。
#!/usr/bin/env python3
# Creating a random n*n blank matrix
#for example 6*6
#I'll just create coloumns
def one():
square = []
for x in range(6):
square.append(None)
Square = []
for x in ran