我搜索堆叠溢出,但找不到这个具体问题的答案。对不起,如果这是一个天真的问题,我是一个新手,蟒蛇。
我有几个2d数组(或列表),我想把它们读入python中的3d数组(列表)中。在Matlab中,我可以简单地完成
for i=1:N
# read 2d array "a"
newarray(:,:,i)=a(:,:)
end
因此,newarray是一个三维阵列,"a“是沿三维排列的2d切片。
在python中有简单的方法可以做到这一点吗?
编辑:我目前正在尝试以下内容:
for file in files:
img=mpimg.i
假设你有两个numpy矩阵:
import numpy as np
n = 800
m = 16
A = np.zeros((n, 4)) #np.random.rand(n,4) if you wish
B = np.zeros(m) #np.random.rand(m) if you wish
在我的代码中,我需要将B中找到的每个值减去A的所有值,然后计算该平方,并获得给出新矩阵的最小值的索引。因此,我将有m个最小值。从这些中,我需要最小的。为了做到这一点,我现在使用了一个循环:
min_C = np.zeros(m)
for j in range(m):
C = A
我有一个3D数组,其中包含一些2D数组。我也有一个二维数组。我想从3D数组的每个元素中减去这个2D数组。我做到了(BT_19是三维数组,Avg_19是2D数组。A是我创建的新数组)
A=[]
for i in len(range(BT_19)):
ref = BT_19[i]-Avg_19
A = np.concatenate((A,[ref]),axis=0)
print A
然后我得到了这个错误,
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipytho
下面这段简单代码在Matlab中的pythonic实现是等价的。
Matlab:
B = 2D array of integers as indices [1...100]
A = 2D array of numbers: [10x10]
A[B] = 0
其工作得很好,例如对于B[i]=42,它找到要设置的列5的位置2。在Python中,它会导致错误: out of bound is logical。然而,为了将上面的Matlab代码转换成Python,我们正在寻找Python的方法。还请考虑更高维度的问题,例如:
B = 2D array of integers as indices [1
我有一个函数,它以numpy数组(A)作为输入。根据数学计算,这个数组可以是一个2d的数组,也可以是一个三维的数组。有一个整数m,它可以是任意数,除非数组是2D,否则m的值总是0。我想把A的声音传递给另一个函数。因为A既可以是3D的,也可以是2D的,所以我尝试了3D风格的切片。
def fun(A):
... some code
ans = fun2(A[:,:,m]) #The value of m is 0 if A is 2D
当A是2D时,这给了我一个IndexError
IndexError: too many indices for array
如果A是2D的话,我
我有两个不同坐标集的数据集。我试图找出距离最短的点的指数。为此,我尝试编写两个函数:
def distance(a, b):
"""
Calculates the distance between two GPS points (decimal)
@param a: 2-tuple of point A
@param b: 2-tuple of point B
@return: distance in m
"""
from numpy import sin, cos, sqr
我正在学习Python (来自Java),所以我决定编写KMeans作为语言的一种实践。不过,我想看看如何改进代码,使其更短,更易读。我还是觉得密码很长。此外,如果您对惯例或适当的做法有意见,我将非常感谢。
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
def main():
#data = np.arange(20).reshape( (4,5) )
file_name = "/Users/x/Desktop/tst.csv"
with open(file_name) as f:
我有一组字符串,我正在标记。我将每个字符串发送到word2vec模型中的gensim中。比方说,如果有100个代币(例如:'I','ate',‘比萨’等等),它正在生成一个100 * 100 3D矩阵(list of list in python)。如何将生成的3D令牌嵌入转换为2D向量?
我将这个3D发送到Tensorflow库中的一个模型中。我要做以下几件事
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))
这里,max_features是令牌向量的大小,即100,而input_leng