numpy堆栈转换为2维数组，按索引从另一个堆栈选择
numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在numpy中，可以通过堆栈转换将多个一维数组转换为一个二维数组，并按照索引从另一个堆栈中选择元素。
具体操作可以使用numpy的函数来实现。首先，需要导入numpy库：
import numpy as np然后，假设有两个一维数组a和b，可以使用numpy的stack函数将它们堆叠起来：
stacked_array = np.stack((a, b))这将生成一个二维数组stacked_array，其中第一行是数组a的元素，第二行是数组b的元素。
接下来，可以使用numpy的索引操作来选择特定索引位置的元素。假设要选择第一个堆栈中的第3个元素和第二个堆栈中的第1个元素，可以使用以下代码：
selected_element = stacked_array[2, 0]这将选择第三行（索引为2）第一列（索引为0）的元素。
numpy的堆栈转换和索引选择功能在数据分析、机器学习、图像处理等领域有广泛的应用。例如，在图像处理中，可以将多个图像的像素值堆叠为一个二维数组，并通过索引选择特定位置的像素进行处理。
腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中与numpy相关的产品包括云服务器、云数据库、云存储等。您可以访问腾讯云的官方网站了解更多关于这些产品的详细信息和使用方法。
- 腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
- 云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
请注意，以上答案仅供参考，具体的技术实现和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
相关·内容
1回答
numpy数组子设置误差
、、、
我有一个类型为numpy稀疏矩阵的A1
scipy.sparse.dok.dok_matrix
带整数值。我试图用它来子集另一个类型的整数矩阵A2
numpy.matrixlib.defmatrix.matrix
通过
A2[A1>0]
它们都有形状(1,10000)。虽然它使用起来很好
A1[A1>0]
我得到以下错误：
>> A2[A1>0]
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-250-19959d659dc5>", line 1, in <
浏览 5提问于2017-10-30得票数 0
回答已采纳
1回答
根据的说法，numpy的默认行为是先按行索引数组，然后按列索引：
a = numpy.arange(6).reshape(3,2)
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]
print a[0][1] # is 1
我希望使用面向几何的约定a[x][y]对数组进行索引，就像在x轴和y轴上一样。如何在不修改数组形状的情况下更改索引顺序，使a[0][1]返回2？
浏览 2提问于2011-03-03得票数 5
回答已采纳
2回答
与Matlab中一样，返回按列排序的索引。在NumPy中，返回的索引似乎是按行排序的(对于2D矩阵)。但这一点并没有在它的中表达出来。
那么，假设这是安全的吗？
举个例子：
test = np.array([[0,2], [3,0]])
test[test.nonzero()]
给出array([2, 3])而不是array([3, 2])。
浏览 2提问于2015-08-16得票数 1
回答已采纳
这似乎是一个非常基本的问题，但我没有在堆栈中找到任何与它相关的内容。如果我错过了一个现存的问题，很抱歉。
我已经看到了一些数学/线性代数的原因，为什么人们想要使用“适当”的numpy向量(即ndim 1)，而不是行/列向量(即ndim 2)。
但是现在我想知道:是否有任何(重要的)效率的原因，其中一个可能会选择一个而另一个？还是这方面的选择太武断了？
(编辑)澄清:我的意思是，将包含数字3和4的向量表示为：
np.array(3，4) # ndim 1
np.array([3，4]) # ndim 2
numpy文档似乎倾向于第一种情况作为默认情况，但正如我所说，我想知道是否存
浏览 9提问于2016-09-20得票数 3
回答已采纳
我有一个numpy像素数组( 0或255)，我使用.where提取其所在位置的元组。现在，我想使用这些元组将1添加到单独的2D numpy数组中。是使用如下所示的for循环的最佳方式，还是有更好的类似于numpy的方式？
changedtuples = np.where(imageasarray > 0)
#If there's too much movement change nothing.
if frame_size[0]*frame_size[1]/2 < changedtuples[0].size:
print "No change- too m
浏览 4提问于2014-08-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图从元素匹配的两个数组中获取元素和索引。我想我想得太多了，但是我已经尝试了where函数和交集，但是不能让它工作。我的实际数组要长得多，但这里有两个简单的数组来演示我想要的： import numpy as np
arr1 = np.array([0.00, 0.016, 0.033, 0.050, 0.067])
arr2 = np.array([0.016, 0.033, 0.050, 0.067, 0.083])
ind = np.intersect1d(np.where(arr1 >= 0.01), np.where(arr2 >= 0.01)) 打印ind显示a
浏览 11提问于2020-04-15得票数 2
回答已采纳
3回答
按列解压缩NumPy数组
、、、
如果我有一个NumPy数组，例如5x3，有没有一种方法可以一次一列地解压它，以传递给一个函数，而不是像这样：my_func(arr[:, 0], arr[:, 1], arr[:, 2])？
有点像列表解包的*args，但是是按列的。
浏览 32提问于2014-11-21得票数 28
回答已采纳
1回答
我感兴趣的是根据使用numpy的匹配布尔掩码为特定的轴从全局2D数组生成np.arrays列表(或np.arrays)。我想知道是否可以使用np.ma.mask()或类似的.
举个例子也许更好：
number= 10
x = np.linspace(0,number,num=number+1,dtype=int)
B = np.vstack((x%3==0, x%2==0, x%1==0))
X = np.vstack((x//3, x//2, x-1))
list_ = []
for i in range(1,number+1):
pointer = X[:,i][B[:,i]]
浏览 0提问于2016-04-28得票数 2
回答已采纳
1回答
假设我有一个多维数组
a = np.array([(1,2,3,4), (11,21,31,41), (3,3,3,3), (12, 24, 15, 100)])
我想知道是否有一种使用numpy列堆栈的方法，以便当我使用numpy.savetxt将其输出到另一个文件时，就可以得到下面显示的内容。
1 11 3 12
2 21 3 24
3 31 3 15
4 41 3 100
浏览 2提问于2014-02-27得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个具有形状(100,3)的numpy数组X和一个带shape (100 )的numpy数组sub_res。如何将sub_res元素按方向与X相乘，从而得到结果形状(100,3)？我想避免循环使用。
浏览 1提问于2020-04-24得票数 0
1回答
我有一个多维NumPy数组：
In [1]: m = np.arange(1,26).reshape((5,5))
In [2]: m
Out[2]:
array([[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24, 25]])
和另一个数组p = np.asarray([[1,1],[3,3]])。我希望p充当m的索引数组，即：
m[p]
array([7, 19])
然而，我得
浏览 1提问于2013-04-28得票数 3
回答已采纳
1回答
Img是一种dtype=float64 numpy数据类型。当我运行这段代码时：
Img2 = np.array(Img, np.uint8)
我的照片背景变白了。我如何才能避免这种情况，并得到一个8位的图像？
编辑：
当然，我可以提供更多的信息。单个图像是从400幅图像的堆栈中编译的。它们都来自一个.avi视频文件，每个图像被转换成一个NumPy数组，如下所示：
gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
在整个堆栈上执行一个更复杂的操作，但不涉及创建新映像。它只是简单地对每个一维数组进行计算，得到一个像素。
插值
浏览 3提问于2015-01-13得票数 3
回答已采纳
架构ARM9.编程语言C.
我们有一个第三方堆栈，其中一个调用接受指向内存位置的指针(pBuffer)。在堆栈中，它们可以自由地在传递的指针周围移动并按自己的意愿访问它。不幸的是，它们抵消了传入的指针，并将其传递到另一个函数，该函数试图从奇数/未关联的内存位置执行此操作。
((uint16 *)pBuffer)[index] = value;
在value类型为uint16和index的情况下，将检查边界并索引pBuffer。这将导致未对齐内存访问异常。pBuffer指向堆上的char *。
如前所述，即使我们可以查看第三方堆栈，也不能正式更新代码。因此，我们通知提供者，他们
浏览 3提问于2009-03-23得票数 4
回答已采纳
1回答
我有一个索引元组的数组，我想用它从一个多维的numpy数组中挑选出值，
import numpy
a = numpy.random.rand(10, 10, 10)
idx = [[1, 1, 2], [0, 3, 7], [9, 8, 4], [9, 9, 9]]
只有在知道a.ndim的情况下，理解[a[i, j, k] for i, j, k in idx]才能工作。
有什么提示吗？
浏览 10提问于2017-02-27得票数 2
回答已采纳
是否可以从1而不是0开始索引？例如，var cars = ["toyota","mazda","suzuki"]
我使用console.log(cars[1])，我的预期产量应该是丰田。下面是我尝试这样做的尝试，但是当我按0时它会返回未定义的值。
document.addEventListener('keydown', function(event){
const dataClasses = ["toyota", "mazda", "suzuki"]
浏览 3提问于2022-07-05得票数 -1
1回答
索引一个numpy数组和另一个-两者都定义为dtype='uint32‘。使用numpy.take索引并得到一个不安全的强制转换错误。以前没遇到过这种情况。知道这是怎么回事吗？
Python 2.7.8 |Anaconda 2.1.0 (32-bit)| (default, Jul 2 2014, 15:13:35) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>
浏览 1提问于2015-03-04得票数 8
回答已采纳
在的启发下，我试图将我的注意力集中在中的NumPy中，并对它的工作原理建立更直观的理解。
我发现了一个有趣的案子。下面是一个数组：
>>> y = np.arange(10)
>>> y
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
如果我用标量索引它，我当然会得到一个标量：
>>> y[4]
4
对于一个一维整数数组，我得到另一个一维数组：
>>> idx = [4, 3, 2, 1]
>>> y[idx]
array([4, 3, 2, 1])
所以如果我用二维整数数组索
浏览 2提问于2017-09-08得票数 6
回答已采纳
1回答
numpy多维数组索引
、、、
当我在numpy多维数组中进行索引时，我有一个奇怪的问题。所以，我有一个形状数组(4,882)。我有另一个名为形状匹配(276，2)的数组。此匹配数组包含原始多维数组中有效条目的索引。我要做的是选择前2行和匹配匹配数组中的索引的所有列。因此，我所做的事情如下：
import numpy as np
k = get_array() # This has shape (4, 882)
m = get_match() # This has shape (276, 2)
s = k[[1, 0], m[:, 0]]
这会引发错误：
ValueError: shape mismatch: obje
浏览 1提问于2015-02-18得票数 3
回答已采纳
在前面的一个问题上，我问到如何使用opencv (BGR格式)更改上传到numpy.array上的图像的颜色。目标是将任何红色通道值< 255转换为255。
最好的答案是：
img[img[:, :, 2] < 255] = 255
关键是我不明白发生了什么(这是一个不同的问题，因为上一个问题得到了完美的回答)。我明白这部分：
img[:, :, 2] < 255
在红色通道上分割y，x像素，并将其与255值进行比较。
但是，我不明白为什么这会嵌入到另一个数组中：
img[...] = 255
必须读取如下内容：if (img:，:，2< 255)，然后使这个像素红
浏览 9提问于2017-03-27得票数 2
回答已采纳
由于我对整个"python“都很陌生，所以我面临以下问题：
我有一个.npy形状的数据文件(77,77,20)。我想从这个文件中提取25行& 25列，并得到一个形状类似于(25,25,20)的新矩阵。行和列既不是前25行，也不是后25行。我创建了两个变量"col_idx“和"row_idx”，其中包含25行和列的数目，但无法从数据中提取它们。对如何进行有任何建议吗？
我想使用numpy.savetxt将这个(25,25,20)矩阵保存在csv中，这样它就可以被读取。在堆栈溢出方面，我可能发现这个部分有些棘手，但是当我刚开始使用python时，我并不真正理
浏览 5提问于2017-05-06得票数 1
回答已采纳
我试图通过条件选择从Pandas DataFrame返回一个特定的项(并且不需要引用索引)。
下面是一个示例：
我有以下数据：
Code Colour Fruit
0 1 red apple
1 2 orange orange
2 3 yellow banana
3 4 green pear
4 5 blue blueberry
我输入以下代码来搜索蓝莓的代码：
df[df['Fruit'] == 'blueberry']['Code']
这将返回：
4 5
Name:
浏览 0提问于2018-03-14得票数 7
回答已采纳
2回答
我试图在我从文本文件中读取的569x462ndarray中查找小于200的值。我想使用numpy.where来查找这些值...我已经尝试了以下代码：
import numpy as np
#Load in text file from Sebago
sebago=np.loadtxt('sebagoWatershedElv.txt',skiprows=6)
#Find where elevation is less than 200
lowElv=np.where(sebago[:]<200)
但是输出显示的值小于200，而有些值大于200...
浏览 1提问于2015-11-04得票数 1
我试图用等于2和3的标签来索引testdata。然而，当我运行这段代码时，它会将我的数组从2D (100 X 100)转换为3D (100 X 1 X 100)。
有人能解释它为什么要这样做吗？代码中的最后一行是罪魁祸首，但我不知道为什么会发生这种情况。
labels = testdata[:,0]
num2 = numpy.nonzero(labels == 2)
num2 = numpy.transpose(num2)
num3 = numpy.nonzero(labels == 3)
num3 = numpy.transpose(num3)
num = numpy.vstack([num
浏览 3提问于2016-08-28得票数 2
回答已采纳
我正在和一只熊猫DataFrame一起工作，它代表了一个图表。数据文件由指示节点端点的MultiIndex索引。
设置：
import pandas as pd
import numpy as np
import itertools as it
edges = list(it.combinations([1, 2, 3, 4], 2))
# Define a dataframe to represent a graph
index = pd.MultiIndex.from_tuples(edges, names=['u', 'v'])
df = pd.Data
浏览 1提问于2017-01-05得票数 9
假设我有以下数组： a = np.array([1,1,1,2,2,2])
b = np.array([4,6,1,8,2,1]) 是否可以执行以下操作： a[np.where(b>3)[0]]
#array([1, 1, 2]) 因此，根据满足b中的条件的索引从a中选择值，但只使用np.where或类似的numpy函数？ 换句话说，当条件为True时，是否可以使用np.where指定要从中获取值的数组？或者，是否有另一个numpy函数可以在一个步骤中完成此操作？
浏览 59提问于2019-01-08得票数 2
回答已采纳
1回答
使用索引数组的高效循环
、、、
如果我有一个具有所有唯一顺序值的索引数组，如：
index_array = array([0, 4, 2, 5, 6, 1, 3, 7, 8])
具有相应的值数组：
value_array = array([0, 400, 200, 500 600, 100, 300, 700, 800])
是否可以按顺序遍历索引数组，这样我就可以得到
array([0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800])
我需要按顺序遍历索引数组(即0，1，2，3，4.)具有相应的值(即0,100,200,300,400)。这些值不符合顺序的原因是我细分了边，这意味着新的边是在
浏览 0提问于2017-11-10得票数 1
回答已采纳
是否可以将一个numpy数组的特定行的引用存储在另一个numpy数组中？
我有一个2D节点数组，例如
nodes = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
现在我只想选择其中的几个，并将一个引用存储在另一个numpy数组中：
nn = np.array([nodes[0], nodes[3]])
如果我修改nn中的条目，数组nodes保持不变。有没有办法在ndarray nn中存储对nodes的引用？
浏览 0提问于2017-12-23得票数 2
我想用科学的表示法将numpy.linspace(1,10,1)创建的数组转换为数组od字符串。怎么做？
浏览 3提问于2016-08-09得票数 0
回答已采纳
1回答
考虑下面的numpy数组。
a = np.random.randn(10, 3, 20)
当我按如下方式索引数组时，它会生成另一个具有预期形状的数组
b = a[0, :, 0:5]
b.shape = (3, 5)
但是，当我用另一个numpy数组但使用类似的元素对它进行索引时，它会产生一个不同的数组，这与上面的结果相反。
j = np.arange(0, 5, 1)
b = a[0, :, j]
b.shape = (5, 3)
我不明白为什么会这样。
浏览 2提问于2022-03-15得票数 2
回答已采纳
假设我们有一个多维数组。
import numpy as np
foo = np.random.random((2,4,3,5))
每个轴都与数据的特定特征相关，我对数据的一个子集感兴趣。
我可以在轴2上使用逻辑索引，在轴0和3上使用元素索引。
mask = np.array([1, 1, 0], dtype=bool)
bar = foo[0,:,mask,0]
我期望bar有形状(4,2)。相反，它具有形状(2,4)。每个轴中的数据与预期一致。然而，轴与我所期望的是颠倒的。
我怀疑这与广播口罩有关，但我想不出解决办法。
Python 3.6.4
Numpy 1.14.0
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
我们拥有的数据集在这里。
a=np.array([2,6,9,5])
b =np.array([0.5,3,1,4])
我要找的是(按a排序的数据点)
a=np.array([2,5,6,9])
b =np.array([0.5,4,3,1])
我一直在尝试的代码给了我一个错误
如果你能教我这个错误，那将是非常感激的。我为这个寻找答案，但我找不到答案。提前谢谢你。
import numpy as np
a=np.array([2,6,9,5])
b =np.array([0.5,3,1,4])
#transpose data points
datatemp = np.array([a, b]
浏览 0提问于2018-02-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我希望对同一数据有两个不同的视图，并按不同的顺序排列行，这样通过一个视图所做的更改将反映在另一个视图中。具体来说，以下代码
# Create original array
A = numpy.array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
B = A.view()[[0, 2, 1], :] # Permute the rows
print("(before) B =\n", B)
# Change a value in A
A[1, 2] = 143
print("
浏览 6提问于2021-01-07得票数 0
2回答
我正在制作一个react原生移动应用程序，上面有一个带有注销按钮的导航抽屉。我知道如何使用props.navigation.navigate('Login')从那里导航到登录屏幕，但问题是，如果用户这样做了，他们仍然可以从登录屏幕打开抽屉，导航回其他屏幕之一，或者在安卓系统上按后退按钮。
如果用户来自另一个页面，我想我可以在登录屏幕上做一个检查，然后禁用打开抽屉按钮，但这似乎有点老套。我想知道是否有一种正确的方法来做这件事，也许是在登录时重置堆栈，我不确定。
浏览 0提问于2019-03-11得票数 2
2回答
将numpy数组元素包装为整数
、、、、
我有一个试图在循环中访问的子图列表：
index=[5,3,4,1,1,3,4,2,3,4,2,2,3,3,2,4]
subgraph=[[subgraph1],[subgraph2],[subgraph3],[subgraph4],[subgraph5]]
for i in range(len(index)):
for j in range(i+1,len(index)):
if index[j]==index[i]
continue
testgraphi=copy.copy(subgraph[index[
浏览 8提问于2015-06-26得票数 1
回答已采纳
我使用numpy.dtype=object在numpy数组中输入高值(大于2^70)：
numpy.array([1], dtype=numpy.object) << 70
array([1180591620717411303424], dtype=object)
我在这里使用dtype=numpy.object的唯一原因是，当您试图在其中输入高值时，numpy.int的极限就被超越了。
numpy.array([1]) << 70
>>> array([64], dtype=int32) #the result should have been ar
浏览 0提问于2018-09-12得票数 0
回答已采纳
有没有更好的方法从"input_array“和"select_id”中获取"output_array“？
我们能摆脱range( input_array.shape[0] )吗？
>>> input_array = numpy.array( [ [3,14], [12, 5], [75, 50] ] )
>>> select_id = [0, 1, 1]
>>> print input_array
[[ 3 14]
[12 5]
[75 50]]
>>> output_array = inp
浏览 1提问于2013-06-13得票数 34
回答已采纳
4回答
在python/numpy中执行以下操作的最简单的方法是什么？
从随机数组x开始
滤除元素x < .5
按大小对剩余值进行排序
对应于这些值的(原始) x的返回索引
浏览 4提问于2015-09-30得票数 7
回答已采纳
我正在尝试使用scipy.sparse.bmat从较小的csr矩阵创建一个矩阵-我的函数调用在这里：sparse.bmat(HList, format='csr')。得到的矩阵将是一个大约有26亿列/行的正方形矩阵。然而，当我尝试构造这个矩阵时，我遇到了以下错误： Traceback (most recent call last):
[...]/lib/python3.7/site-packages/scipy/sparse/construct.py", line 623, in bmat
return coo_matrix((da
浏览 257提问于2021-08-19得票数 2
回答已采纳
3回答
堆栈数据存储顺序
、、
在谈到计算或“现实”生活中的堆栈时，我们通常假设是“先开后关”类型的功能。
因为堆栈的概念是基于物理世界中的某些东西，所以堆栈中的数据是如何存储的很重要吗？
我注意到在许多示例中，堆栈数据的存储通常是使用数组完成的，添加到堆栈的最新项放在数组的底部。(就像将一个新的盘子添加到现有的一堆盘子中，只是把它放在其他盘子的下面而不是上面)。
作为一种范例，只要堆栈的操作按预期运行，数据在堆栈中的存储顺序是否重要？
浏览 0提问于2010-06-14得票数 0
回答已采纳
假设我有下面的(3,2) Numpy数组A
A = np.array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
多亏了numpy array B中提供的索引，我想按列对此数组A进行索引：
B = np.array([[1,0],[2,0]])
因此，我想将第0列中的第1行和第0行以及第1列中的第2行和第0行获取：
C = np.array([[3,1],[6,2]])
要做到这一点，有效的方法是什么？
浏览 0提问于2017-11-20得票数 1
1回答
在numpy数组中做几个循环是不是有一个特定的顺序，以便更快？我的意思是，让我们用A = A(i,j,k) A一个numpy数组。
如果我必须做循环，我应该按什么顺序做for序列？谢谢
浏览 0提问于2015-11-11得票数 1
我有以下矩阵：
A.toarray()
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=int64)
type(A)
scipy.sparse.csr.csr_matrix
A.shape
(878049, 942)
浏览 1提问于2016-07-21得票数 4
回答已采纳
我正在使用Pillow和numpy，但在Pillow Image对象和numpy数组之间的转换有问题。
当我执行下面的代码时，结果很奇怪。
im = Image.open(os.path.join(self.img_path, ifname))
print im.size
in_data = np.asarray(im, dtype=np.uint8)
print in_data.shape
结果是
(1024, 768)
(768, 1024)
为什么维度会发生变化？
浏览 1提问于2013-09-26得票数 24
回答已采纳
当我以下列方式编写代码时：
from numpy import *
H = array([1,1])
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了与H相同的矩阵，而不是H的转置。
但是，当我以如下方式改变矩阵H时：
from numpy import *
H = array(([1,1],[2,3]))
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了H的转位。
我不明白这里发生了什么。它是使用转置函数的方式，还是定义矩阵的方式？
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
回答已采纳
我正在使用PythonVersion2.6，并正在学习 1.3版本。
下面我尝试了几个NumPy数组初始化和列拼接示例，最后添加了一些内联问题作为注释和发现列表。希望有人能向我解释行为差异背后的原因。许多相互关联的问题和一个相当长的帖子，但每个例子都是小的，请随意回答一个或一对。
import numpy as np
print "Initializing a number of numpy arrays:\n"
( a)从元组列表中初始化
a = np.zeros((3,),dtype=('i4,i4,a1'))
a[:] = [(1, 2, 'A&
浏览 7提问于2013-07-11得票数 5
回答已采纳
2回答
在NumPy中，您可以按值筛选数组中的数组数据，例如： L = [[str(j) + str (i) for i in range(5)] for j in range(5)]
# [['00' '01' '02']
# ['10' '11' '12']
# ['20' '21' '22']] 要找出第三列中包含值"22“的行的第一列中的值是什么，必须执行以下操作： print(A1[A1[:,2] == '22', 3
浏览 22提问于2020-03-21得票数 0
回答已采纳
尝试在矩阵中使用numpy高级索引-
这按预期工作，返回整个矩阵，v
import numpy as np
v = np.reshape(np.arange(0,9), (3,3))
v[np.asarray([0,1,2])[:,np.newaxis], np.asarray([0,1,2])]
使用逻辑索引也如预期的那样工作：
v[np.asarray([0,1,2])[:,np.newaxis], np.asarray([True, True, True])]
令人惊讶的是(至少对我来说)，当切换索引向量的顺序时，这个错误？
v[np.asarray([True, True, True
浏览 16提问于2019-11-08得票数 0
回答已采纳
2回答
我想迭代从最高值到最低值的索引开始的numpy数组。
import numpy as np #imports numpy package
elevation_array = np.random.rand(5,5) #creates a random array 5 by 5
print elevation_array # prints the array out
ravel_array = np.ravel(elevation_array)
sorted_array_x = np.argsort(ravel_array)
sorted_array_y = np.argsort(sorte
浏览 0提问于2013-07-26得票数 1
回答已采纳
2回答
我正试图从熊猫数据帧中为"label“列创建一个NumPy数组。
我的df：
label vector
0 0 1:0.044509422 2:-0.03092437 3:0.054365806 4:-...
1 0 1:-0.007471546 2:-0.062329583 3:0.012314787 4...
2 0 1:-0.009525825 2:0.0028720177 3:0.0029517233 ...
3
浏览 6提问于2020-04-19得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在迭代一个NumPy (nd)数组的OpenCV行。我想删除所有8度垂直的线。我意识到numpy数组是不可变的，我在代码中所做的是不对的，但它展示了我所要做的事情的想法；
index = 0
for line in self.lines[0]:
if (line[1]*180)/np.pi > 8:
self.lines[0] = np.delete(self.lines[0], index, axis=0)
index+=1
如何删除这些NumPy数组索引？
谢谢!
浏览 2提问于2014-12-22得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
