我有一台466 x 700的numpy.ndarry。对于466x700 ndarray中的每个ndarray,我希望按索引删除一个元素。到目前为止是这样的:
normalized_img = numpy.atleast_3d(img).astype(numpy.float) / 255.
for x, y in seam:
numpy.delete(normalized_img[y], x)
seam由坐标元组(x, y)组成,img是带有dtype=uint8的466x700ndarray
我想从normalized_img中删除(x, y)。我该怎么做呢?使用pdb.set_trac
在numpy中,有没有一种快速的方法将向量添加到矩阵的每一行或每一列。
最近,我一直在将向量平铺到矩阵的大小,这可能会占用大量内存。例如
mat=np.arange(15)
mat.shape=(5,3)
vec=np.ones(3)
mat+=np.tile(vec, (5,1))
我能想到的另一种方法是使用python循环,但循环速度很慢:
for i in xrange(len(mat)):
mat[i,:]+=vec
在numpy中有没有一种快速的方法来做到这一点,而不用求助于C扩展?
如果能够虚拟平铺一个矢量,就像广播的一个更
我有两个数组,我想把它们组合起来
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
c = np.array([[13,14,15],[16,17,18]])
要获得以下信息:
array([1,2,3,7,8,9,13,14,15, 4,5,6,10,11,12,16,17,18])
它的功能是什么?
谢谢:)
使用numpy数组,您可以使用切片检查特定的列,即array[:, 0]。对于列表,检查2D元素是否在其中就像["one", "two"] in some_list一样简单。然而,仅仅查看是否存在"one"就需要遍历元素,即["one" == item[0] for item in some_list]。 我在很大程度上更喜欢numpy数组,除非我的数组需要修改(在末尾添加和移除值)。我喜欢使用list,因为它们使用起来非常简单。我正在考虑数据帧,但我觉得我应该能够找到一些聪明而有效的方法来使用列表进行这种操作。
当我用scipy.io.loadmat加载一个.mat文件时,我得到了一个很难处理的数据结构,因为我必须猜测该数据包含在结构中的哪个级别。numpy或scipy表示将所有内容包装在深层列表中。打印它通常不会有什么帮助,因为它包含大量数据。例如:
from scipy.io import loadmat
mat = loadmat("data.mat")
val = mat["someattribute"] # not what I want, the data I can iterate over is one layer deeper (len(val) ==
我想在我的User中重用我的UserViewModel类,因为它太大了,属性太多了。
public class User
{
[DataType(DataType.EmailAddress)]
public string Email { get; set; }
[DataType(DataType.Password)]
public string Password { get; set; }
/* ... many other properties */
}
我的UserViewModel具有属性User以及ConfirmEmail和ConfirmP
我想要计算掩码数组的中位数。计算平均值没有问题,但当我想要计算中位数时,会出现错误,但我不知道为什么: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 下面是一个重现问题的最小示例: import numpy as np
import numpy.mask as ma
test = ma.masked_array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]], mask = [[False,False,False,False],[Fa
我正在尝试使用python通过主成分分析(PCA)来实现人脸识别。我遵循本教程中的步骤:
下面是我的代码:
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import glob
import numpy.linalg as linalg
#Step1: put database images into a 2D array
filenames = glob.glob('C:\\Users\\Karim\\Downloads\\att_faces\\New folder/*.pgm')
filenames.sort()
我想从控制台将小波系数放到.csv行中。
下面的代码只能将一个数字放到.csv文件中
def waveletdbbiorone(self): #function for Wavelets computation
for filename in glob.iglob ('*.tif'):
imgwbior = mahotas.imread (filename) #read the image
arraywbior = numpy.array([imgwbior])#make an array for pywt module
c