修改多维Numpy数组
多维Numpy数组是指具有多个维度的数组，它是Numpy库中的一个重要数据结构。通过修改多维Numpy数组，可以对数组的元素进行增删改查等操作。
修改多维Numpy数组的方法有多种，下面介绍几种常用的方法：
- 修改数组的形状（reshape）：可以通过reshape函数改变多维Numpy数组的形状，即改变数组的维度和大小。例如，将一个二维数组转换为一维数组可以使用reshape(-1)。
- 修改数组的元素值：可以通过索引的方式直接修改多维Numpy数组中的元素值。例如，对于一个二维数组arr，可以使用arr[0, 0] = 1来修改第一个元素的值为1。
- 修改数组的切片值：可以通过切片的方式批量修改多维Numpy数组中的元素值。例如，对于一个二维数组arr，可以使用arr[:, 1] = 2来将第二列的所有元素值修改为2。
- 修改数组的数据类型（dtype）：可以使用astype函数修改多维Numpy数组的数据类型。例如，将一个整型数组转换为浮点型数组可以使用arr.astype(float)。
- 修改数组的维度（dimension）：可以使用expand_dims函数在指定的维度上增加一个新的维度。例如，对于一个二维数组arr，可以使用np.expand_dims(arr, axis=0)在第一维度上增加一个新的维度。
多维Numpy数组的修改操作在数据分析、科学计算、机器学习等领域中广泛应用。例如，在图像处理中，可以通过修改多维Numpy数组的元素值来实现图像的增强、滤波等操作；在机器学习中，可以通过修改多维Numpy数组的形状和数据类型来满足不同模型的输入要求。
腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中与Numpy数组相关的产品包括云服务器CVM、云数据库CDB、云存储COS等。这些产品可以提供高性能的计算、存储和数据处理能力，满足多维Numpy数组的修改需求。
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Numpy ndarray必须具有相同类型的所有元素，而同一级别上的所有子数组必须具有相同的长度。这些属性也是C多维数组的属性。numpy ndarray之所以拥有这些属性，纯粹是因为它是在C数组之上实现的吗？创建快速多维数组实现真的需要这些属性吗？
浏览 6提问于2022-05-21得票数 3
回答已采纳
我目前有一个numpy多维数组(类型为float)和一个numpy列数组(类型为int)。我想把它们组合成一个多维的numpy数组。
import numpy
>> dates.shape
(1251,)
>> data.shape
(1251,10)
>> test = numpy.hstack((dates, data))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
要显示数组类型不同，请执行以下操作：
>> type(dates[0])
<
浏览 0提问于2011-12-31得票数 5
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我想使用python's multiprocessing模块来利用一个多核的Linux服务器。
我需要所有进程对同一共享内存拥有读/写访问权限。
是否可以使用多维numpy数组作为共享对象，而不是使用list或queue？
浏览 0提问于2011-07-05得票数 11
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2回答
关于Python2中的NumPy模块，我有一个相当基本的问题，特别是关于trinket.io的版本。我不知道如何在多维数组中替换几个层中的值，不管是什么方法。下面是一个示例：
a = numpy.array([1,2,3])
a[0] = 0
print a
a = numpy.array([[1,2,3],[1,2,3]])
a[0][0] = a[1][0] = 0
print a
结果：
array([0, 2, 3], '<class 'int'>')
array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]], '<cla
浏览 3提问于2016-05-04得票数 0
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1回答
我想存储多维数组，它存储类似python的内容。目前，它看起来像是：
a = [[{'col':i,'row':j} for i in range(9)] for j in range(9)]
我知道，numpy是完美的，如果你想做数学，比如处理矩阵。我想快点做的事：
多维索引访问
使用多维索引更改值
我不知道如何处理普通的Python列表。因为就像
idx = [2,3]
print(a[idx])
根本不存在，对吧？它应该打印出{'row':2,'col':3}
谢谢您的想法，如果numpy是更好的选择:如何
浏览 4提问于2017-02-05得票数 0
1回答
是否可以在没有额外副本的情况下使用NumPy多维数组执行min/max就地分配？
比方说，a和b是两个2D numpy数组，我想为所有的i和j提供a[i,j] = min(a[i,j], b[i,j])。
这样做的一种方法是：
a = numpy.minimum(a, b)
但是根据文档，numpy.minimum创建并返回一个新数组：
numpy.minimum(x1，x2，out)
元素-数组元素的最小值。
比较两个数组并返回，一个包含元素级极小值的新数组。
因此，在上面的代码中，它将创建一个新的临时数组( a和b的最小值)，然后将其分配给a并将其释放，对吗？
是否有任何方法来执行
浏览 4提问于2013-01-20得票数 7
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3回答
numpy可以计算多维数组中最大的N个元素吗？可以这样说：
import numpy as np
a=[1,2,3]
b=a.max(num_of_max_elements=2) #I know it won't work, and I want it to be 2 and 3
浏览 1提问于2012-04-14得票数 2
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我正在尝试获取Numpy数组中最大元素的索引。这可以使用numpy.argmax来完成。我的问题是，我想要找到整个数组中最大的元素，并获得它的索引。
numpy.argmax既可以沿着一个轴应用，这不是我想要的，也可以应用在扁平化的数组上，这是我想要的。
我的问题是，当我需要多维索引时，结合使用numpy.argmax和axis=None会返回平面索引。
我可以使用divmod来获得非平坦的索引，但这感觉很难看。有没有更好的方法来做这件事？
浏览 3提问于2012-02-28得票数 113
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我想使用numpy.ix_为二维值空间生成多维索引。但是，我需要使用一个子索引来查找一维索引。例如,
assert subindex.shape == (ny, nx)
data = np.random.random(size=(ny,nx))
# Generator returning the index tuples
def get_idx(ny,nx,subindex):
for y in range(ny):
for x in range(nx):
yi = y # This
浏览 7提问于2014-09-17得票数 1
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10回答
在使用了一段时间后，我真的很喜欢Numpy多维数组。用简洁但可读且相当通用的代码来编写算法是很有帮助的。我希望在Java中也有同样的东西。在我用类似Numpy的API编写多维数组之前，已经有这样的东西了吗？
PS我找了一下，没看到
浏览 0提问于2011-12-04得票数 24
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1回答
我对numpy多维数组还很陌生，而且被困在看起来应该是“容易”的概念上。
在下面的代码中，fakepng表示numpy数组中的RGBA映像。我想将α通道设置为0，用于该图像的每个纯黑色像素的[0,0,0]，以使其透明。我可以使用嵌套的for循环来完成这个任务：
fakepng = np.array([[[0,0,0,255],[0,255,255,255]],[[255,255,0,255],[255,255,255,255]]])
rows, cols, channels = fakepng.shape
for x in range(0, rows):
for y in range(
浏览 2提问于2020-05-24得票数 0
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有没有一种简洁的方法可以在Scala中获得多维数组的形状？我在想一些类似于在Python中使用Numpy的东西：
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a
>> array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
a.shape
>> (2, 3)
浏览 2提问于2018-05-28得票数 2
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2回答
我们都知道："Numpy数组是所有相同类型的对象的多维数组“。
但是，我可以创建一个包含不同数据类型的Numpy数组，如下所示。有人能解释一下吗，怎么可能。
import numpy as np
a = np.array([('a',1),('b',2)],dtype=[('alpha','U11'),('num','i8')])
print(a[0][1]+1)
print(len(a[0][0]))
输出：
2
1
浏览 4提问于2021-08-01得票数 1
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有没有一种纯Python转换的方法？
Python不仅可以表示一个一维的字节块.它们可以表示多维布局、非连续内存、复杂元素类型等。例如，在以下代码中：
In [1]: import numpy
In [2]: x = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
In [3]: y = x.T
In [4]: a = memoryview(x)
In [5]: b = memoryview(y)
a和b是2×2多维内存：
In [6]: a.shape
Out[6]: (2, 2)
In [7]: b.shape
Out[7]: (2, 2)
b表示a的转置，因此a[
浏览 4提问于2020-06-02得票数 3
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我在计算机科学课上学过有关多维数组&数组记录的理论，但我不确定如何在Python中实现它。我在考虑使用记录数组，因为它允许我在一条记录中拥有不同的数据类型，但同时我也在考虑在Python中学习多维数组也会很好。
我用谷歌搜索了一下&我找到了numpy，但我不确定我会使用numpy中的哪个函数。我见过一个带有元组的，但我并不热衷于使用它，因为元组是不能修改的。
我使用的是Python 3.2，但我也不介意使用Python 2.7。
浏览 1提问于2012-05-09得票数 0
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1回答
我喜欢使用来自numpy的numpy，因为它是一种资源懒惰的方式来构建np.array对象。但是，它似乎不支持多维数组，而多维数组也非常有用。
import numpy as np
def fun(i):
""" A function returning 4 values of the same type.
"""
return tuple(4*i + j for j in range(4))
# Trying to create a 2-dimensional array from it:
a = np.fromit
浏览 1提问于2015-12-01得票数 14
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1回答
我想从二进制字符串加载一个多维数组。
multi_dim_arr = convert_bin_to_npy(binary_string)
确定上面的binary_string是多维numpy数组。为了检查函数是否正常工作，我可以通过以下方法进行验证：
with open('data.npy', 'rb') as f:
binary_string = f.read()
multi_dim_arr = convert_bin_to_npy(binary_string)
我知道np.fromstring()方法，但是数组失去了它的维数。我正在寻找一
浏览 13提问于2019-11-09得票数 0
我有一个标准的numpy数组列表，因为每个条目没有相同的维数，我将其转换为uint8 (大量的十六进制值)，然后执行操作来规范每个numpy数组的维数，这样我就可以将它从一个列表转换为多维numpy数组。
为了实现这一点，我需要使用一些方法来使代码可读性，但是当我将一个numpy数组从列表传递到一个方法时，我还必须传递整个列表和迭代器：
def push_bytes(messages, message, start_byte, i):
messages[i] = np.insert(messages[1], start_byte, 0, 0)
我多次调用此方法，因此不需
浏览 4提问于2020-10-31得票数 0
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我想将一个多维Numpy数组转换为一个字符串，然后再将该字符串转换回一个等效的Numpy数组。
我不想将Numpy数组保存到文件中(例如，通过savetxt和loadtxt接口)。
这个是可能的吗？
浏览 3提问于2014-09-15得票数 4
2回答
我还没有理解NumPy中多维数组中的轴之间的区别。你能给我解释一下吗？特别是，我想知道axis0、axis1和axis2在NumPy三维数组中的什么位置。为什么？
浏览 4提问于2014-06-18得票数 8
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numpy中是否有等价的Matlab函数？dot？
dot函数:对于多维数组A和B，点返回A和B的第一个非单元素维数的标量积。A和B的大小必须相同。
在numpy中，以下代码类似，但不是等价的：
dot (A.conj().T, B)
浏览 4提问于2012-07-03得票数 5
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来自Matlab/Octave的背景，我一直在努力学习numpy。一件让我一次又一次地被绊倒的事情是向量和多维数组之间的区别。对于这个问题，我会给出一个具体的问题，但是如果有人也能解释一下numpy中一维数组背后的更一般的图片，为什么你首先想要它们，如何避免在混合单维数组和多维数组时遇到麻烦，等等，我会非常感激。总之，问题是：
我有一个叫做X的二维数组：
X = numpy.arange(10).reshape(2,5)
我想把X的最后一列存储成另一个二维数组(也就是一个列向量)，叫做Y。我唯一能想到的方法是：
Y = numpy.atleast_2d(X[:,4]).T
但我不喜欢这样有几个
浏览 4提问于2013-03-01得票数 14
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1回答
我想在python中创建一个类似numpy的非数字对象的多维数组。我相信Numpy数组只允许数值。列表列表不太方便索引-例如，我希望能够请求myarray1，:,2，它需要从列表列表中进行更复杂的调用。
有没有好的工具来解决这个问题呢？
浏览 1提问于2016-05-21得票数 0
1回答
我正在实现numpy的ndarray子类，我需要修改__getitem__从数组的扁平表示中获取项。问题是，__getitem__既可以用整数索引调用，也可以用多维切片调用。
是否有人知道如何将多维切片转换为扁平数组上的索引列表(或单维切片)？
浏览 1提问于2013-03-28得票数 2
3回答
我使用numpy声明了一个可以接受不同数据类型的多维数组
count_array = numpy.empty((len(list), 2), dtype = numpy.object)
第一个数组有字符串，第二个数组有数字。我想根据数字对这两列进行排序...
有没有像sort()方法这样更简单的方法呢？
浏览 4提问于2013-02-01得票数 2
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4回答
新的Python和Numpy，试图创建263维数组。我需要机器学习模型的很多维度。当然，一种方法是使用numpy.zeros或numpy.ones并编写代码，如下所示：
x=np.zeros((1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)) #and more 1,1,1,1
是否有更容易的方法来创建多个维度的数组？
浏览 3提问于2017-10-31得票数 3
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2回答
多维ndarray集合运算
、、、、
我需要运行两个可能很大的多维numpy.ndarrays的集合差。
我的测试证明，在不抛出以下TypeError的情况下，尝试扩展numpy.setdiff1d以处理多维数组是不成功的
TypeError: Cannot change data-type for object array.
这些数组中的数据是一个长字符串。
我有以下两个数组：
A = [[0L 'a']
[2L 'c']
[1L 'b']
[3L 'b']
[0L 'd']]
B = [[1L 'b
浏览 1提问于2014-04-08得票数 2
多亏了SO用户的巨大贡献，我最近发现了如何使用元组(参见)。然而，我遇到了一个问题，我不能将一个元组添加到存储在元组数组中的另一个元组中。例如，如果我定义：
arrtup=empty((2,2),dtype=('int,int'))
arrtup[0,1]=(3,4)
然后，如果我尝试将另一个元组添加到现有的tupe中，以得到一个多维索引：
arrtup[0,1]+(4,4)
我得到了这个错误：
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.void' and 'tuple'
而不是预期
浏览 0提问于2012-09-06得票数 1
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1回答
矢量化的限度是什么？
、、、
我正在处理多维矩阵(大约100维，参见下面的原因)。我的矩阵是NumPy数组，我主要是把它们相乘。
NumPy是否关心(关于速度或准确性)，我要求它以什么形式来乘以这些矩阵？也就是说，在进行乘法之前，将它们重新组合成一个线性阵列是否有意义？我用随机矩阵做了一些测试，这似乎无关紧要，但我想对此有一些理论上的见解。
在Python缓慢处理矩阵之前，我猜对于矩阵的大小和大小都有一个限制。有办法找到这个极限吗？
我有几个物种(生物学)，并希望这些物种中的每一个都适合。然后，我想看看这些不同的技巧如何影响竞争的结果。我要检查所有物种的所有可能的健身组合。我的矩阵有很多维数，但所有维数都很小。
浏览 0提问于2017-06-22得票数 1
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1回答
希望在这个新冠肺炎大流行的时代，每个人都做得很好！我有一个问题，问题如下： 我有多个numpy多维数组，其中有不同的随机数。现在我需要从所有不同的numpy数组中删除最小的数值。这类似于以某种方式将多个数组中的所有数字存储到一个一维数组中，然后从其中删除最小的幅度数字。 我知道如何对单个numpy数组执行此操作。代码如下： # Define 3 numpy arrays-
x = np.random.uniform(low = -1000, high = 1000, size = (3, 3, 64))
y = np.random.uniform(low = -1000, high = 10
浏览 24提问于2020-04-17得票数 0
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在python numpy中，我如何理解数组在切片后变空的情况，如下所示，但形状仍然是多维的，也不是零。
import numpy as np
x = np.matrix([[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])
y = x[0:2,3:5]
print(y) # []
print(y.shape) # (2, 0)
浏览 13提问于2019-07-23得票数 0
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
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我想转换python 2d列表，
[[1,2,3],[4,5,6]]
至
python3 array.array型，
[ [1 2 3]
[4 5 6] ]
最重要的挑战是我不会导入numpy。所以我不能使用np.asarray()。
我还使用了array.fromlist()和array.extend()。这两种方法都在创建一个一维数组。但是我想把多维列表转换成多维数组。有办法吗？
浏览 1提问于2018-09-01得票数 2
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1回答
无法在更大的数据集中修改项
、、、、
我的数据集由一个多维矩阵数组组成。我试图更改其中一个矩阵的值，但我编写的代码仍然显示旧值，即使在重新分配了新值之后：
import h5py
import numpy as np
f1 = h5py.File('myfile.h5', 'r+')
print("Keys: %s" % f1.keys())
print("old value is :", f1["myArray"][0][0][0])
f1["myArray"][0][0][0] = 100
f1.close()
f2 = h5p
浏览 2提问于2019-02-21得票数 1
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2回答
我有一个数组
v = (x,y,z)
和两个多维数组
l = (a,b,c),(d,e,f)
和
r = (g,h,i),(l,m,n),(x,y,z).
我想知道v的索引，不管是在第一个还是第二个多维数组中。我尝试过numpy.where(v==l)[0][0]，但它返回：
对于大小为0的轴0，索引0超出了界限。
只有当我知道在矩阵之前我必须搜索索引，但我不知道。谢谢
如果我想知道索引和包含它的数组？
浏览 2提问于2014-01-10得票数 3
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在Python的标准函数中(我也可以传递一个键参数)：
s = numpy.array(['one','two','three'])
max(s) # 'two' (lexicographically last)
max(s, key=len) # 'three' (longest string)
使用更大的(多维)数组，我不能再使用max，所以我尝试使用，但是我似乎不能在字符串中使用amax .
t = np.array([['one','two','three']
浏览 3提问于2012-09-29得票数 2
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1回答
我有过 int[,,,] arr = new int[5, 6, 7, 8]; // c#
arr = np.zeros((5, 6, 7, 8)) # Python 具有5 * 6 * 7 * 8单元的4d阵列。 我想把它切成c#，就像numpy那样 var mySlice = arr[2:4, 0, :2, :]; // Won't work in C#, but looking for a way to do this. return type should be int[,,] A 3d array with 2 * 1 * 2 * 8 cells.
my_slice = a
浏览 34提问于2020-07-09得票数 0
NumPy数组的一个重要特性是可以执行多维切片。我想知道它究竟是如何实施的。让我列出我目前的想法，然后希望有人能填补空缺，回答我的一些问题，并(可能)告诉我为什么我错了。
import numpy as np
arr = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ])
# retrieve the rightmost column of values for all rows
print(arr[:, 2])
# indexing a normal multidimensional list
not_an_arr = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ]
浏览 5提问于2021-07-09得票数 3
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ndarray是在numpy中专门定义的数据类型，所以我想知道为什么我可以使用以下内容：
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
max(a) --> 4
我假设python会将其转换回列表，但我不明白这是如何自动完成的，python是如何“知道”如何将其转换为列表的？
此外，这个方法不起作用：
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
max(b)
因此，在本例中，python显然不知道如何将其转换为列表。为什么numpy不自动将多维数组平坦成这样的向量：
max(b.flatten(1))
提前谢谢。
浏览 2提问于2014-06-09得票数 3
回答已采纳
2回答
我有一个浮动列表：
[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
如何将此列表重组为多维数组，如：
[[1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0, 2.0], [3.0, 3.0, 3.0], [4.0, 4.0 ,4.0]]
不用循环吗？是否可以使用numpy或其他任何方法？
浏览 7提问于2020-03-13得票数 0
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与使用list (或更高维度的list of list等)相比，使用dtype='o'将Python对象存储在list中的优缺点是什么？
在这种情况下，numpy数组是否更有效？(它们似乎无法避免间接性，但在多维情况下可能更有效。)
浏览 1提问于2013-04-11得票数 18
回答已采纳
1回答
有人能告诉我为什么a不适用于ValueError: setting an array element with a sequence吗？说“多维”的原因，但在我的例子中，a和b是一样的。
import numpy as np
a=np.array([[1],2,3])
b=np.array([1,2,[3]])
浏览 0提问于2018-03-29得票数 2
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我想创建一个函数，如果给定一个numpy数组，则返回一个numpy数组；如果给定，则返回一个多维numpy数组。例如：
import numpy as np;
def running_average(data,windowSize):
dShape = np.shape(data);
if(len(dShape)==1):
raOut = np.zeros(len(data));
rSum = 0.0;
for row,value in enumerate(data):
if row<windowSi
浏览 0提问于2012-01-07得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个形状为(32，3，5 )的多维数组a和形状为(32，)的数组v。对于每个i，如何使用非for循环的numpy将(i,3,5,5)与(i，)相乘？
浏览 1提问于2017-07-07得票数 4
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我想创建一个n维Numpy数组。以下是我的代码
import numpy as np
random_weights = np.empty(3)
random_weights[0] = np.array([0,1,2])
random_weights[1] = np.array([3,4,5])
上面的代码给了我ValueError: setting an array element with a sequence.错误。我正在尝试创建多维数组。这个问题的原因是什么？
浏览 15提问于2018-02-28得票数 0
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4回答
我需要获取一个csv文件，并将此数据导入到python中的多维数组中，但在将数据附加到空数组后，我不确定如何从数组中剥离'None‘值。
我首先创建了一个这样的结构：
storecoeffs = numpy.empty((5,11), dtype='object')
这将返回一个由'None‘填充的5行x11列的数组。
接下来，我打开csv文件并将其转换为数组：
coeffsarray = list(csv.reader(open("file.csv")))
coeffsarray = numpy.array(coeffsarray, dtyp
浏览 3提问于2010-08-07得票数 1
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1回答
我想得到多维numpy数组中最大n值的索引。为了获得一维numpy数组中最大n值的索引，我找到了。在python中的交互式shell中进行了测试，结果表明bottleneck.argpartsort对多维numpy数组没有影响.为了获得多维numpy数组中最大值的索引，我找到了。它不能得到最大的n，我可以给出的方法是将多维numpy数组转换为{value:index}(由元组表示的索引)列表，然后根据值对列表进行排序，并为其获取索引。还有更简单的或者更好的表现吗？
浏览 2提问于2015-04-22得票数 5
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1回答
我想知道如何使用numpy mgrid创建一个具有未知维数(D)的网格(多维数组)，每个维度都有一个上下界和若干个bin：
n_bins = numpy.array([100 for d in numpy.arrange(D)])
bounds = numpy.array([(0.,1) for d in numpy.arrange(D)])
grid = numpy.mgrid[numpy.linspace[(numpy.linspace(bounds(d)[0], bounds(d)[1], n_bins[d] for d in numpy.arrange(D)]
我猜上面是行不通的，
浏览 0提问于2012-11-24得票数 6
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给定一个具有异构元素的numpy数组foo。如何将同构的切片转换为多维的numpy数组，而不是嵌套对象的奇怪的numpy数组？示例：
foo = np.array([[[1,2,3],[1,2]],[[3,4,5],[3,4]]])
bar = foo[:,0]
bar.shape
Out[9]: (2,)
我本来希望条形(2,3)，但我得到了2个嵌套对象。我如何获得与此等价的内容：
np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
浏览 2提问于2018-09-28得票数 0
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