我想要创建一个3d numpy数组,使用2d numpy数组作为循环,我尝试了许多不同的方法从2d创建3d数组,但是每次都会给我带来错误。这就是我所做的,端点数组应该有一个(10,3,3)的维度。
#this is a sample code
arr=[]
for i in range(10):
a=np.random.rand(3,3)
arr=np.stack(a,arr)
#arr=np.append(arr,a)
#arr=np.array([arr,a])
#arr[i]=a
我正在编写一个从数据文件创建数组的方法。该方法如下所示:
import numpy
def readDataFile(fileName):
try:
with open(fileName, 'r') as inputs:
data = None
for line in inputs:
line = line.strip()
items = line.split('\t')
if data == N
我试图通过指定某些条件来创建numpy.array的“掩码”。Python甚至有很好的语法,如下所示:
>> A = numpy.array([1,2,3,4,5])
>> A > 3
array([False, False, False, True, True])
但是如果我有一个标准列表而不是一个范围:
>> A = numpy.array([1,2,3,4,5])
>> crit = [1,3,5]
我不能这么做:
>> A in crit
我必须做一些基于清单理解的事情,比如:
>> [a in crit f
假设我有一些物理计算。我想知道初始化数组来存储的最佳实践是什么,例如,位置和速度数据,我在循环中附加了值。我的问题是,是为每个信息(位置、速度、加速度)初始化单个列表/numpy数组,还是初始化一个多维列表/numpy数组或熊猫数据数组来存储这些数据并标记这些列。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
position = []
velocity = []
acceleration = []
for t in np.arange(0, 100):
#some calculations which
假设我创建了一个3x3 NumPy矩阵。如果可能的话,对矩阵中的所有元素应用函数的最佳方法是什么?
import numpy as np
def myFunction(x):
return (x * 2) + 3
myMatrix = np.matlib.zeros((4, 4))
# What is the best way to apply myFunction to each element in myMatrix?
编辑:当前提出的解决方案在矩阵友好的情况下工作很好,但是如果像这样只处理标量的函数呢?
def randomize():
x = random.ran
我试图使用cython包装一个C++库(如果相关的话是fastText)。C++库类从磁盘加载一个非常大的数组。我的包装器从C++库实例化一个类来加载数组,然后使用cython内存视图和numpy.asarray将数组转换为numpy数组,然后调用torch.from_numpy创建一个张量。
出现的问题是如何处理数组的内存释放。
现在,当程序退出时,我得到了pointer being freed was not allocated。我想这是因为C++代码和numpy/pytorch都试图管理相同的内存块。
我可以简单地注释掉C++库中的析构函数,但这感觉会给我带来一个不同的问题。
我应该如何
我知道这不是一个简单的编码器,但是我有一个非常简单的python示例,我需要帮助将其转换为C++。
grey_image_as_array = numpy.asarray( cv.GetMat( grey_image ) )
non_black_coords_array = numpy.where( grey_image_as_array > 3 )
# Convert from numpy.where()'s two separate lists to one list of (x, y) tuples:
non_black_coords_array = zip( non_
我在动态创建numpy 2D数组时遇到了困难。
所以基本上我有一个for循环,就像这样。
for ele in huge_list_of_lists:
instance = np.array(ele)
创建这个列表的一维numpy数组,现在我想将它附加到numpy数组中,所以基本上是将列表的列表转换为数组的数组?
我已经检查过手册了..以及不起作用的np.append()方法,因为要让np.append()起作用,它需要两个参数才能将它们附加在一起。
有什么线索吗?
我希望优化一些由两个嵌套循环组成的python代码。我对numpy不是很熟悉,但我知道它可以帮助我提高执行此类任务的效率。下面是我写的一段测试代码,它反映了实际代码中发生的事情。目前使用numpy range和迭代器比通常的python要慢。我做错了什么?这个问题的最佳解决方案是什么?
谢谢你的帮忙!
import numpy
import time
# setup a problem analagous to that in the real code
npoints_per_plane = 1000
nplanes = 64
naxis = 1000
npoints3d = naxis
我有一个numpy数组,我想取每行中的3个数字,减去下一行中的数字,然后将这些值存储在另一个数组中。
就像这样
for i in array:
a = i - i+1
我知道这是非常错误的,但至少这给出了我想要的想法。
显然,i+1只会得到+1的值,然后我得到的只是a= 1,1,1
当我说i+1时,我指的是下一个。
例如:
input = np.array([[4,4,5], [2,3,1],[1,2,0]])
output = np.array([2,1,4],[1,1,1]) etc....
在数千行上迭代这样做的最佳方法是什么?
我正在尝试找出numpy数组的长度。但是当我使用len()函数时,它给出了一个类似于"TypeError: len() of unsized object“的错误。当我使用".size”方法时,我得到的值也是“1”。
我的代码如下
for dt in daterange(start_dt, end_dt): dateComplete=np.array((dt.strftime("%Y-%m-%d"))) print(dateComplete) x=len(dateComplete) print(x)
我在python中得到了一种数组,我希望从所有的int中减去一个。例如:
arr = [[2,3,4],
[5,6,7],
[8,9,10]]
#this should become this:
arr = [[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
有几种我尝试过的方法
for i in arr:
for j in i:
j-=1 #doesn't work!
我知道使用numpy会更容易,但这是我正在处理的一个大型项目,所以实现numpy可能需要几个小时,甚至更多。谢谢!
如何从python数组中选择多个元素?我知道这在numpy array中是可能的,但在这种情况下我不能使用numpy array。我想选择与掩码数组用法类似的数组中的某些元素,但在python中得到以下错误
nonzero = numpyarray.nonzero()
pythonarray[nonzero] = numpyarray[nonzero]
*** TypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index
numpyarray[nonzero]工作正常,但我无法访问pythonar
我想运行这样的东西:
For a = 0 To 4
For b = a To 4
For c = b To 4
Console.WriteLine(a & b & c)
Next
Next
Next
但我需要一个接一个地创建n个循环。所以我创建了这个方法:
'iFrom = 0; iTo = 4; Depth = 3(loop count);
Private Sub Iterate(ByVal iFrom As Integer, ByVal iTo As Integer, ByVal Depth As Integer)
我试图让一些东西将一个图像一分为二,并合并两个图像回来。我尝试使用NumPy从图像上的每个点减去一个随机值,并存储该值以使其成为新图像。然后我得到一个‘照片无法打开这个文件,因为格式化当前不受支持,或者文件已损坏。’在第二张图片上。那么,如何创建具有这些值的图像呢?
import numpy
import random
from PIL import Image
a = Image.new('RGB', [1280, 720], (255, 255, 255))
a = numpy.array(a)
value = []
for x in a:
for y in ran
我有一个SQL查询,它创建了一个包含9个条目的数组,我希望创建一个带有Numpy的表,并将数据作为行追加。
下面的代码给出一个错误
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
如何正确初始化numpy数组,并将数组作为行附加到表中,
sql_query = "select top 100 Passed, f.ID, Y