Python3:将2d [i，j] (1000x1000)数组整形为i j z数组(1000x1000,3) [i，j，z]
Python3:将2d [i，j] (1000x1000)数组整形为i j z数组(1000x1000,3) [i，j，z]
答案： 在Python中，可以使用numpy库来实现将2D数组整形为3D数组的操作。具体步骤如下：
- 导入numpy库：
import numpy as np- 创建一个2D数组：
array_2d = np.zeros((1000, 1000))- 使用numpy的reshape函数将2D数组整形为3D数组：
array_3d = array_2d.reshape((1000, 1000, 1))这样就将原来的2D数组整形为了3D数组，其中第三个维度的大小为1。如果需要将其扩展为3个维度，可以使用numpy的expand_dims函数：
array_3d = np.expand_dims(array_2d, axis=2)这样就得到了一个形状为(1000, 1000, 3)的3D数组，其中第三个维度的大小为3。
关于numpy库的更多信息和用法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：腾讯云numpy产品介绍
注意：以上答案中提到的腾讯云numpy产品介绍链接地址仅为示例，实际应根据实际情况选择合适的腾讯云产品链接。
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ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-1cfc370a11f2> in <module>()
8 image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
9 # Actual detection.
---> 10 output_dict
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{
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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？
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for file in files:
img=mpimg.i
浏览 5提问于2014-11-08得票数 1
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3d sobel算法在python中的实现
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顺便说一句。我的原始图像是uint8类型的。
preSobel = preSobel.astype('int32')
dx = ndimage.sobel(preSobel, 0) # horizontal derivative
dy = ndimage.sobel(preSobel, 1) # vertical derivative
mag = numpy.hypot(dx, dy) # magnitude
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浏览 0提问于2012-06-30得票数 4
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返回未指定大小的numpy数组
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我的目标是使用SWIG与C和Python一起创建一个函数，该函数以NumPy数组作为输入，并返回不同的NumPy数组。返回的数组具有某些未指定的大小，取决于输入数组。不幸的是，当我试图运行我的代码时，会返回一个空数组。下面是一个显示问题的“最小”示例。我通过以下方法运行此代码：
python setup.py build_ext --inplace
python test.py
感兴趣的文件复制如下。如果您知道如何使这段代码返回一个非空的NumPy数组，请告诉我。谢谢!
取消。c：
#include "cancelterms.h"
void cancel(double comp
浏览 4提问于2015-11-13得票数 3
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使用Cython在numpy网格上计算C函数
python、numpy、cython
中的示例很好地描述了如何在从numpy传递的数组上计算用C编写的函数，并在numpy数组中返回结果。
如何做同样的事情，但返回一个二维数组？也就是说，我想在由两个numpy数组定义的网格上计算一个C函数，并将结果作为numpy 2D数组返回。
它应该是这样的(使用与上面链接中相同的函数)。显然，现在不能使用双z[]，但我不确定如何将2Dnumpy数组传递给C。
/* fc.cpp */
int fc( int N, const double a[], const double b[], double z[] )
{
for( int i = 0; i < N;
浏览 1提问于2011-10-20得票数 1
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有人能帮我检查一下我的代码有什么问题吗？在运行Udemy TensorFlow课程的练习时，我遇到了一些错误
python-3.x、tensorflow2.0、numpy-ndarray
维度似乎是问题所在。输入应该在numpy数组中吗？
import tensorflow as tf
import numpy as np
X = np.array([-7.0, 3.0, 10.0, 20.0, 30.0])
y = np.array([3.0, 13.0, 23.0, 33.0, 43.0])
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model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(100, ac
浏览 10提问于2022-05-03得票数 0
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为什么2D数组的行为像一维指针数组而不是一维整数数组？
arrays、c、pointers、multidimensional-array、implicit-conversion
我一直在研究和测试我的知识在C(我是一个新的计算机工程学生)，并遇到了一个问题，我不知道。
当试图将2D数组传递给函数时，我了解到不能使用动态分配的数组，因为编译器需要知道数组。但是，我了解到一个2D数组是一个一维数组，其中每个新行的元素都跟在前一行的元素后面。当我将数组名称作为指向数组的指针传递给函数时，情况似乎是这样的，我的代码工作得很好。但是，在声明2D数组的函数中，它表现为指针数组。
#include <stdio.h>
void printArray(int *A, int* dimA) {
for(int i = 0; i < dimA[0]; ++i)
浏览 0提问于2017-10-25得票数 2
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稀疏ndarray求和
python、arrays、numpy、multidimensional-array、sparse-matrix
我有一个三维数组(np.ndarray)，其中大部分是0。现在我想在第一个维度上对它们进行总结，但这是相当慢的。我研究过csr_matrix，但是csr不支持三维数组。有没有一种更快的方法来和一个几乎稀疏的和数组？下面是我当前代码的摘录。
相关问题： (创建一个自制的稀疏ndarray类，过火吗？)
r = np.array([ [[1, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0]],
[[0, 1, 0, 0],
[0, 0,
浏览 3提问于2015-02-17得票数 2
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Numpy重塑“反转”
python、numpy、multidimensional-array、reshape
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
浏览 4提问于2018-08-02得票数 3
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python和matlab中填充矩阵的速度
python、performance、matlab、python-2.7、numpy
与Matlab相比，我正在测试Python的速度。我决定转到Python，因为它有许多优点，但我想比较一下速度，看看在这方面有什么不同。
我测试了一些循环以填充1000x1000矩阵，如下所示：
from numpy import *
sizeM = 1000
y = zeros((sizeM,sizeM))
x = 4
tic = time.clock()
for i in range(sizeM):
for j in range(sizeM):
y[i,j] = cos(i*j) + i * sin(x**2);
toc = time.clock()
time
浏览 1提问于2013-12-03得票数 2
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嗨，我正在尝试转换matlab代码在C。在这样做的时候，我必须将一个2d数组重塑成三维数组。我试着写了一个函数，如下所示。我从那里得到了帮助。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define ZALLOC(item, n, type) if ((item = (type *)calloc((n), sizeof(type))) == NULL) \
fatalx("Unable to allocate %d unit(s) for item\n&#
浏览 0提问于2018-01-30得票数 0
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