给定一个df列表,目标是将df_convert_array重塑为2D数组。 下面的代码片段确实满足了目标 alist_df=[pd.DataFrame(np.random.randint(100,size=(4,2))) for _ in range (3)]
arr=np.array(alist_df)
arr_opt=np.array([narr.T.reshape(-1) for narr in arr]) 但是,所提出的解决方案需要首先转置和重塑列表中的每个数组。 我想,这个过程可以简单地简化如下 arr_opt=arr.T.reshape(3,-1) 然而,输出并不像我期望的那样。
我有一个二维numpy数组(Arr),它只有0和1。 例如,形状为(h,w)的2dnumpy数组。 我想要调整数组的大小以形成形状(h // scale,w // scale),并且我需要保留所有的1。 # arr is a 2d numpy array
h, w = arr.shape
h_new, w_new = h // scale, w // scale
arr_new = np.zeros((h_new, w_new))
for i in range(h):
for j in range(w):
if arr[i, j] == 1: