我有一个形状为(1000L,1L)的变量,但其结构会导致后续分析的一些错误。它需要转换为具有形状(1000L,)的形状。让我说得更具体些。
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([[1],[2],[3]])
我想把b转换成a,有什么快速的方法吗?
我试着使用sklearn来使用一个简单的决策树分类器,它抱怨说现在不支持使用一维数组,必须使用X.reshape(1,-1)。我确实这样做了,但它已经将我的标签列表转换为只有一个元素的列表列表,因此现在标签和样本的数量不匹配。我的labels=0,0,1,1列表中的另一个单词变成了[0 0 11]。谢谢
这是我使用的简单代码:
from sklearn import tree
import numpy as np
features =[[140,1],[130,1],[150,0],[170,0]]
labels=[0,0,1,1]
labels = np.array(labels).resh
下面的代码与预期的一样工作,但我很好奇是否可以用本机numpy函数/方法替换循环,以获得更好的性能。我拥有的是一个包含RGB值(用作查找表)的数组和两个保存灰度值(0-255)的2d数组。这两个数组的每个值对应于查找表的一个轴的值。
如前所述,真正好的是摆脱python中的(slow)循环,并使用更快的numpy方法。
#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image
import numpy as np
dim = (2000, 2000)
rows, cols = dim
# holding a 256x256 RGB color lookup
对于numpy数组,我发现
x = numpy.array([]).reshape(0,4)
很好,并且允许我将(0,4)数组追加到x,而不会丢失数组的结构(例如,它不仅仅是一个数字列表)。然而,当我尝试
x = numpy.array([]).reshape(2,3)
它会抛出一个错误。为什么会这样呢?
我在https://www.youtube.com/watch?v=lbFEZAXzk0g的youtube上关注一段机器学习视频。该教程是python2格式的,因此我需要将其转换为python3。下面是我遇到错误的代码部分: def load_mnist_images(filename):
if not os.path.exists(filename):
download(filename)
with gzip.open(filename,'rb') as file:
data = numpy.frombuffer(file.r
我从一个文件中读取了一个4D数组,该文件以2D形式i,j,k,x,y,z给出。我使用numpy.reshape将2D数组重塑为它的3-D形式。对此进行更改后,我希望以与读取时完全相同的顺序/格式写入文件。我不明白如何“反转”numpy.reshape以将其放回相同的格式。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import read_csv
header = read_csv("Input/Grid1_test.csv", nrows=1,skipinitialspace=True)
print h
输入:I有一个大小为3N的一维numpy数组。3N大小数组的每三个元素都可以表示为xi、yi、zi,其中i=1.N.
output :以这个数组作为输入,我想返回一个大小为N的输出数组,它为每三个元素(即xi、yi、zi)执行numpy操作。这意味着输出数组的ith元素的值是numpy_operation(xi, yi, zi)。
解释:这里有一个图来说明这个问题:
这里,输入数组的大小为99 (= 3x33)。输出数组的大小为33。例如,我对输入数组的每三个元素执行numpy.argmin(...)操作。
有什么诡计可以让我避免这样的循环吗?
for i in range(len(o
下面是来自.ipynb文件的代码片段。 for image_path in TEST_IMAGE_PATHS:
print(image_path)
image = Image.open(image_path)
print('yooo')
# the array based representation of the image will be used later in order to prepare the
# result image with boxes and labels on it.
image_np = load_image_i
可以使用根据条件从两个数组中选择值:
import numpy
a = numpy.random.rand(5)
b = numpy.random.rand(5)
c = numpy.where(a > 0.5, a, b) # okay
但是,如果数组的维数更多,这将不再起作用:
import numpy
a = numpy.random.rand(5, 2)
b = numpy.random.rand(5, 2)
c = numpy.where(a[:, 0] > 0.5, a, b) # !
Traceback (most recent call last):
F
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
假设我有一个数组
A = array([[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])
索引数组为
B = array([[1], # want [0, 1] element of A
[0], # want [1, 0], element of A
[1]]) # want [2, 1] elemtn of A
通过这个索引数组B,我想要一个3-by-1数组,它的元素取自数组A,即
C = array([[2],
[4],
[8]])
我尝试过num
import rasterio as rio
from rasterio.plot import show
from sklearn import cluster
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import glob
for filepath in glob.iglob('./dengue3/*.tiff'):
elhas_raster = rio.open(filepath)
elhas_arr = elhas_raster.read() # read the opened image