numpy广播是如何工作的?
我的理解是:
两个阵列
one = np.random.rand(3,2)
two = np.random.rand(5,10)
为了通过数组one two减去数组one的每个条目,必须首先将数组one的每个条目转换为2d数组,如下所示
one_expanded = one[...,None,None]
然后,one_expanded可以直接减去two,得到预期的结果。
然而,基于我的理解,我无法理解numpy在下面两个示例中是如何工作的。
示例1
one = np.random.rand(3,2,1)
two = np.random.rand(2,10)
(on
我有以下代码:
if ($selectInput.data('propagate-title') === 'yes') {
var m = this.id.match(/^modal_TempRowKey_(\d+)$/);
if (m) {
$("#modal_Title_" + m[1]).val(title);
}
}
有人能解释一下返回和放入m中的是什么吗?我能不能把代码改成下面的代码,让它像以前一样工作?
if ($selectInput.d
我有两个numpy.arrays,我想要高效地得到以下结果
1.将b元素添加到a的子数组中
a=numpy.array([(1,2,3),(1,2,3)])
b=numpy.array([0,0])
->
c=[(0,1,2,3),(0,1,2,3)]
循环中的代码
a=numpy.array([(1,2,3),(1,2,3)])
b=numpy.array([(0,0)])
c=numpy.zeros(2 , 4)
idx=0
for x in a:
c[idx]=(a[idx][0],a[idx][1],a[idx][2], b[idx])
id
注:我不确定这是否重复--请告诉我是否是(并结束问题)。
如果有一个一维NumPy数组vector,那么如果您编写表单的for循环:
for element in vector :
print(element)
结果将打印NumPy数组的每个元素。
如果有一个二维NumPy数组matrix,那么如果您编写表单的for循环:
for vector in matrix :
print(vector)
结果将打印二维NumPy数组的每一行,即打印一维NumPy数组,而不是单独打印数组的每个元素。
但是,如果将for循环写为:
import numpy
for element in n
我很难理解Numpy的阵列广播规则。
显然,如果你在两个尺寸和形状相同的数组上执行元素乘法,那么一切都很好。此外,如果你把多维数组乘以一个标量,它就能工作。这我能理解。
但是如果你有两个不同形状的N维数组,我不清楚广播规则到底是什么。这个解释说:为了广播,一个操作中两个数组的尾轴的大小必须是相同的,或者其中一个必须是一个。
好的,我假设尾轴是指N数组中的M x N。因此,这意味着如果我试图用相同的列数乘两个二维数组(矩阵),它应该能工作吗?只是它不..。
>>> from numpy import *
>>> A = array([[1,2],[3,4]])
在SQL中,您可以像这样使用In:
SELECT name, continent
FROM world
WHERE continent IN (
SELECT continent
FROM world
WHERE name IN ('Belize', 'Thailand') );
但是,我习惯于看到的是这样使用的IN:
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name IN ('Happy','Happened','Fish')
我想合并多个具有唯一编号类型的二维数组,因为我想合并它们(并且有唯一的结果),如果数组唯一编号存在,我会在"retArr“中进行搜索。
Array1: retArr
Array2: arg (multiple 2dim Arrays)
// before here is an additional "for each"-loop which gives me in every iteration a "new" arg-Array.
for (var p:uint = 0; p<arg.length; p++){
if(retArr.len
我知道有一个解释了如何做这件事,但我认为我遵循了文章中列出的步骤,仍然有一个维度错误。
这就是我试过的:
import numpy as np
from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator
x = np.linspace(0,1,100)
y = x ** 2
f = RegularGridInterpolator(x,y)
我所做的,与联系邮政所做的完全相同。然而,我仍然得到相同的错误:
有100个点阵,但值有二维。
是因为我在处理一维数据吗?非常感谢,如果我能得到一个指针,这一点。
我正在努力改变灰度图像的亮度。但是,当我尝试向每个像素值添加100,并在值超过255时将其设置为255时,我在使用numpy数组时遇到问题。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc
for i in range(0, img.shape[0]):
for j in range(0, img.shape[1]):
im2[i,j] = img[i,j] + 100
if im2[i,j] > 255:
im2[i,j]
我刚刚开始修改Google电子表格的脚本,我有一个问题:
如何测试函数参数的类型是否为单元格的范围?
我想做这样的事情:
if(typeof intput != "range") {
throw "input must be a range";
}
来自谷歌的示例 (页面中间):
if (typeof inNum != "number") { // check to make sure input is a number
throw "input must be a number"; // throw an excep
考虑三个numpy数组。每个数字数组都是三维的。我们有数组X,数组Y,数组Z。所有这些数组都是相同的形状。将X、Y和Z的三个匹配元素在同一位置组合在一起,给出一个坐标。我有一个函数(不是python函数,数学函数),它必须运行在这些位置向量之一上,并将输出放置到另一个名为s的三维数组中。因此,如果数组定义如下:
X = [[[1,2],[3,4]] Y = [[[1,2],[3,4]] Z = [[[1,2],[3,4]]
[[5,6],[7,8]]] [[5,6],[7,8]]] [[5,6],[7,8]]]
然后要测