如果我使用b生成np.random.uniform()数组,那么我可以在没有问题的情况下重新构造它(因此我可以将它乘以更大的数组a)。但是,如果我尝试使用b生成np.bincount()的同一行,我将得到一个
ValueError: cannot reshape array of size 7 into shape (20,)
甚至认为a和b数组在两个块中都具有完全相同的形状。
import numpy as np
a = np.random.uniform(0., 1., 20)
# Works
b = np.random.uniform(0., 1., 7)
b.resize(a.sh
我有一个形象,我想让它的正确形状,以适应我的keras模型。 我想使用来自scipy的imread,imresize,imshow,但现在它们似乎被弃用了。 我正在尝试模拟的功能的旧代码是: x = imread('output.png',mode='L')
x = np.invert(x)
x = imresize(x,(28,28))
imshow(x)
x = x.reshape(1,28,28,1) 我的新代码如下: import numpy as np
from PIL import Image
import cv2
def load_image(
我正在处理netcdf文件中的数据,多维变量,读取到numpy数组中。我需要扫描所有维度(numpy中的轴)中的所有值,并修改一些值。但是,我不知道任何给定变量的维数。当然,在运行时,我可以获得numpy数组的ndim和形状。如何在不预先知道维度或形状的情况下,通过所有值编写一个循环?如果我知道一个变量正好是二维,我会这样做。
shp=myarray.shape
for i in range(shp[0]):
for j in range(shp[1]):
do_something(myarray[i][j])