我有三个numpy数组,它们的形状都是(10,1)。我想合并所有并导出到csv。
对于2个数组,我有以下代码:
import numpy as np
import pandas as pd
L = np.append(x, y, axis=1)
pd.DataFrame(L).to_csv('test.csv', header=False, index=False)
但是在这里,np.append()不能工作,因为我有两个以上的数组。
我有大约100个numpy数组。它们中的每个都具有(100,40000,4)的形状。我想沿着第一轴将这些数组连接起来,也就是说,有效地将axis=0连接成一个大数组。
方法1
我使用了np.concatenate,如下所示:
def concatenate(all_data):
for index, data in enumerate(all_data):
if index == 0:
arr = data.copy()
else:
arr = np.concatenate((arr, data), axi
我读过以下相关的讨论
但是,如果我想要扩展多个矩阵,例如
A = np.matrix([[1,2],[3,4]])
B = np.matrix([[3,4],[5,6]])
C = np.matrix([[7,8],[5,6]])
F = np.append(A,[[B]],0)
然而,python说
ValueError:所有输入数组必须具有相同的维数,但索引0处的数组具有二维,而索引1处的数组具有4维。
我想把B放在矩阵A下面,把C放在矩阵B下面。
所以,F应该是一个6X2矩阵。
怎么做?谢谢!
我试图将这两个矩阵'Y‘和'I’连接起来,但我不明白哪里出了问题。我拍摄了一张黑白图像,得到了矩阵'Y','I‘和'Q',对它们的值做了一些更改,并希望使用’np.concatenate()‘将它们重新组合在一起:
Y = imYIQ[:, :, 0]
I = imYIQ[:, :, 1]
Q = imYIQ[:, :, 2]
normalized_Y = np.true_divide(Y, np.max(Y))
# Normalizes to [0, 1], stretches to [0, 2] and moves to the
假设我有两个列表,a1 a2 = [1,2,3,4,4], [4,4,1,2,3]。我希望“部分连接”这些与重叠,其中重叠的值求和(或一般的功能是应用元素)。因此,在本例中,结果将是[1,2,3,8,8,1,2,3]。
我可以走简单的路:
def partial_concat(a1, a2, overlap):
"""Takes 'overlap' many elements from the end of a1 and
the 'overlap' many elements from a2 and sums them,
我在使用已定义数据帧的某些功能来显示雷达图时遇到了问题。当我运行代码时,我得到了一条错误消息。 我如何解决这个问题? 下面是我的dataframe列名,如下所示。 Name PrimaryRole Manufacturer Country Number ActiveSince LastBuilt Retired State Crew Length Wingspan Height WingArea MaxSpeed Country_Flag_URL 这是我的绘制雷达图的函数,定义如下。 def radar_chart(values=[], ti
我有两个具有相同键和数据类型的结构化数组。
import numpy as np
# Define a dtype with x and y integers
arr1 = np.empty(6, dtype=[('x', int), ('y', int)])
arr2 = np.empty(8, dtype=[('x', int), ('y', int)])
# Add the data to the structured array
arr1['x'] = np.array([ 32, 32,
我有生成B和I的代码部分:
import numpy as np
import scipy.sparse.linalg as sc
size = 10
#1. create the matrix B and I
def matrix(size):
dx = size / (size - 1)
B = np.identity(size ) * (-4)
counter = 0
sizeCounter = size
for i in range(1, size):
B[i, counter] = 1
B[counter,