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!
我有一个大小为4的一维空numpy数组(b),我想在其中堆叠列。列中包含的值依赖于包含真/假布尔值的另一个一维数值数组(a)。
我已经设法用for循环的方式填充了它,但我认为使用切片可以更有效地完成它。
下面是给出正确结果的工作代码:
import numpy as np
import random
b = np.empty(4, dtype=object) # The array we are trying to fill
for i in range (5):
# a contains 4 random True/False values
a = np.random.r
我执行以下操作:
from numpy import genfromtxt
x = genfromtxt('foo.csv',delimiter=',',usecols=(0,1))
y = genfromtxt('foo.csv',delimiter=',',usecols=(2),dtype=str)
然后我进入:
x[y=='y1Out',0] # assume the set of "y" is 'y1Out' and 'y2Out'
该命令打印"
我想从一个大约有一百万个条目的numpy数组中删除一些条目。
这段代码可以做到这一点,但需要很长时间:
a = np.array([1,45,23,23,1234,3432,-1232,-34,233])
for element in a:
if element<(-100) or element>100:
some delete command.
我可以用其他方式来做这个吗?
我希望从一个函数创建一个矩阵,这样,如果行索引小于给定的阈值k,则(3,3)矩阵C的值等于1。
import numpy as np
k = 3
C = np.fromfunction(lambda i,j: 1 if i < k else 0, (3,3))
但是,这段代码会引发一个错误。
“包含多个元素的数组的真值是不明确的。请使用a.any()或a.all()”,我不太明白为什么。
我有一个numpy数组列表,我正在尝试创建一个新列表,其中包含原始列表的所有元素,但一个除外。我有以下代码:
for i in xrange(FOLDS):
#fold_sample_sets and fold_sample_labels are a list of 10 numpy arrays.
training_samples = [s for s in fold_sample_sets if fold_sample_sets.index(s) != i]
training_labels = [l for l in fold_label_sets if fold_
我试图在数组中找到一个名为svmoutput的元素的索引。freq总是1。通过枚举svmoutput,我希望找到所有这些输出的索引,并在cluster0Data数组中找到相关的值。我想在svmoutput上迭代并找到1,然后找到它的索引,然后在cluster0Data中找到具有该索引的相关元素。再次,我继续对svmoutput进行迭代,然后在其中找到下一个1,然后应该找到它的索引,并在cluster0Data中找到具有该索引的相关元素,这是我尝试过的,但它显示了错误:
AttributeError:'numpy.ndarray‘对象没有属性'index’
for t i
如果var(另一个numpy数组)中的元素是>=0和<=.1,我将尝试将rbs的所有元素放入一个新数组中。然而,当我尝试下面的代码时,我会得到以下错误:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
rbs = [ish[4] for ish in realbooks]
for book in realbooks:
var -= float(str(book[0]).replace(":",
我正在尝试使用伯努利分布来生成一个矩阵,其中每个行单元格都有line_id/total_lines为1.0的概率。
这是我的代码:
from scipy.stats import bernoulli
import numpy
img_size = 100
img_number = 100
res = numpy.zeros((img_number+1, 6))
image_files = []
for i in range(1):
image_base = Dt.Data(xd=img_size, yd=img_size)
for p in numpy.arange(0.
从numpy数组中删除元素的最快方法是什么,同时撤回它们的初始位置。以下代码并不返回它应该返回的所有元素:
list = []
for pos,i in enumerate(ARRAY):
if i < some_condition:
list.append(pos) #This is where the loop fails
for _ in list:
ARRAY = np.delete(ARRAY, _)
我有一个值的NumPy数组。我想计算这些值中有多少在特定的范围内,比如x<100和x>25。我读过关于计数器的文章,但它似乎只适用于指定值,而不是值范围。我已经搜索过了,但是没有发现任何关于我的具体问题的东西。如果有人能向我指出适当的文件,我将不胜感激。谢谢
我试过这个
X = array(X)
for X in range(25, 100):
print(X)
但它只是给了我25到99之间的数字。
编辑我正在使用的数据是由另一个程序创建的。然后,我使用脚本读取数据并将其存储为列表。然后,我使用数组(R)将列表提交给数组。
编辑
运行结果
>>
我正在使用numpy 2d数组。我希望将值从一个数组复制到另一个数组,但前提是表达式为true。
例如:
for row in range(len(anImage1)):
for col in range(len(anImage1[0])):
if col > 100:
anImage1[row][col] = min(anImage1[row][col], anImage2[row][col])
或
for row in range(len(anImage1)):
for col in range(len(anImage1[0])):
if anIm
如果检测到数组中的非零数,我希望形成一段给出打印语句的代码。我所作的尝试如下:
if numpy.where(array != 0):
print "NonZero element detected!"
elif numpy.where(array ==0):
print "All elements are zero"
我也知道numpy.nonzero命令,但我真的很想让这种打印语句的样式正常工作,而且我不知道如何正确地结合python逻辑。我更感兴趣的是让逻辑工作,而不是我正在寻找零。我似乎产生了“检测到的NonZero元素!”语句,无论
我从excel文件中读取了一些列,并将其存储在numpy数组中。对于每一个索引i,我想要检查这个值是否是nan,如果是nan,我将删除col中的索引i,以及另一个数组中的x。
workbook = xlrd.open_workbook('well data.xlsx')
sheet=workbook.sheet_by_index(0)
col= sheet.col_values(1,1)
col= np.array (col)
col= col.astype(np.float)
for i in range (col.shape [0]):
我正在尝试矢量化或以其他方式使循环的查找/匹配更快(可能使用numpy)。我研究过np.vectorize、numpy索引和np.where,但是找不到适合我需求的正确的实现/组合。
有关守则:
Sx = np.zeros((Np+1, 2*N+1))
rows, cols = prepped_array.shape[0], prepped_array.shape[1]
for ind1 in range(rows):
for ind2 in range(cols):
if prepped_array[ind1][ind2][0] != -1:
我有一个数组“可移动”,其中包含另一个数组" all“中的几个数字,其中包含从0到k的所有数字。
我想删除A中列出的可移动的所有数字。
All = np.arange(k)
removable = np.ndarray([1, 3, 4 , 7, 9, ..., 200])
for i in removable:
if i in All:
All.remove(i)
ndarray没有remove属性,但是我确信numpy中有一个简单的方法来解决这个问题,但是我在文档中找不到它。