开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在任意轴上迭代体积的更多pythonic方式？

在Python中，可以使用列表推导式来实现在任意轴上迭代体积的更多pythonic方式。列表推导式是一种简洁的语法，用于根据已有的列表或其他可迭代对象创建新的列表。

假设我们有一个三维数组arr，表示一个立方体的体积。我们想要在任意轴上迭代体积，可以使用列表推导式来实现。

以下是一个示例代码：

arr = [[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]

# 在x轴上迭代体积
x_volumes = [volume for y in arr for x in y for volume in x]
print(x_volumes)

# 在y轴上迭代体积
y_volumes = [volume for y in arr for volume in y]
print(y_volumes)

# 在z轴上迭代体积
z_volumes = [volume for volume in arr]
print(z_volumes)

输出结果：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]

在以上示例中，我们使用了列表推导式来在不同轴上迭代体积。通过在列表推导式中嵌套多个for循环，我们可以按照需要的轴进行迭代。每个for循环都代表一个轴的迭代。

这种方式的优势是代码简洁、可读性强，能够快速实现在任意轴上迭代体积的需求。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于要求不能提及具体的云计算品牌商，无法提供相关链接。但腾讯云提供了丰富的云计算服务，包括云服务器、云数据库、云存储等，可以根据具体需求选择适合的产品。

相关搜索:在numpy数组上的任意轴之间采样在区间[0，π/4]上以y= cos(x)，x−轴和y−轴为界的立体体积绕x轴旋转如何让所有的子图在X轴上以相同的方式缩放和平移如何在React中迭代嵌套的对象(在屏幕上渲染任何数据并以不可变的方式设置状态)我已经创建了一个在屏幕上移动字符串的简单动画。写这篇文章的更具pythonic风格的方式是什么？函数计算周期回收站回收站合同自助申请 hpc云计算合作伙伴营收

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

读懂矩阵的秩和行列式的意义

作为一个工科的学生,我们长期以来会使用比如像是矩阵以及行列式这些在线性代数上的知识,在这篇文章中,我想来聊一聊这些问题,即设么事面积,以及什么事面积的高纬度的推广. 1:什么是面积? 对于什么是面积,

一文读懂矩阵的秩和行列式的意义

AI 研习社按：张量是神经网络模型中最基本的运算单元，模型内部绝大部分的数据处理都需要依靠张量为载体，进行一系列的数学运算，然后得到结果。就像张量是矩阵在高维度下的推广一样，本文将深入探讨秩和行列式这

如何在Python中将字典键作为列表返回？

参考链接： Python字典keys() 本文翻译自：How to return dictionary keys as a list in Python? In Python 2.7 , I cou

03

如何将awk脚本移植到Python【Programming（Python）】

脚本是解决问题的有效方法，而awk是编写脚本的出色语言。它特别擅长简单文本处理，并且它可以带您完成配置文件的某些复杂重写或目录中文件名的格式重新格式化。

00

python中any和all如何使用

python中any()和all()如何使用和对于检查两个对象相等时非常实用，但是要注意，和是python内置函数，同时numpy也有自己实现的和，功能与python内置的一样，只不过把类型加进去了。因为python内置的对高于1维的没法理解，所以numpy基于的计算最好用numpy自己实现的和。本质上讲，实现了或(OR)运算，而实现了与(AND)运算。 Return if any element of the iterable is true. If the iterabl

05

Numpy 简介

NumPy是Python中科学计算的基础软件包。它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。

02

pythonic风格代码有什么好处？附12个代码实例

pythonic是开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯，崇尚优雅、明确、简单。就好比中文笔画，有先后顺序，最符合文字书写的习惯。

01

热导方程的Matlab数值解方法

这是一个很久很久以前的一个故事，久到能够让人忘记原来这这些方程是如此的贴近自己的学习。你学或者不学，它都在这里，不难也不简单。过冷水今天就和大家分享一下一维热传导方程特别案例的具体求解方法。

04

3D Mesh的体积计算原理及实现代码

计算Mesh网格的体积是一个相对简单和众所周知的问题。在这个教程中我们将介绍计算Mesh网格对象体积的一般思路、数学依据，给出JavaScript实现代码，并对大量重复对象的体积计算给出优化算法。

00

（8.3）James Stewart Calculus 5th Edition：Applications to Physics and Engineering

any point in a liquid the pressure is the same in all directions 液体中任何点在任何方向收到的压力是相同的。

04

让你的Python代码更加pythonic

何为pythonic? pythonic如果翻译成中文的话就是很python。很+名词结构的用法在中国不少，比如：很娘，很国足，很CCTV等等。我的理解为，很+名词表达了一种特殊和强调的意味。所

04

Python90-6 使用解包替代索引

在下面简单的例子中，tuple存放一对值（key,value），来自一个字典的键值对。

02

学界 | 深度神经网络为什么不易过拟合？傅里叶分析发现固有频谱偏差

众所周知，过参数化的深度神经网络（DNN）是一类表达能力极强的函数，它们甚至可以以 100% 的训练准确率记住随机数据。这种现象就提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过度拟合真实数据？为了回答这个问题，我们使用傅立叶分析研究了深度神经网络。我们证明了具有有限权重（或者经过有限步训练）的深度神经网络天然地偏向于在输入空间上表示光滑的函数。具体而言，深度 ReLU 网络函数的一个特定频率分量（k）的大小至少以 O（k^(-2)）的速率衰减，网络的宽度和深度分别以多项式和指数级别帮助网络对更高的频率建模。这就说明了为什么深度神经网络不能完全记住 delta 型的峰函数。我们的研究还表明深度神经网络可以利用低维数据流形的几何结构来用简单的函数逼近输入空间中存在于简单函数流形上的复杂函数。结果表明，被网络分类为属于某个类的所有样本（包括对抗性样本）都可以通过一条路径连接起来，这样沿着该路径上的网络预测结果就不会改变。最后，我们发现对应于高频分量的深度神经网络（DNN）参数在参数空间中所占的体积较小。

01

代码简洁之道：一行Python代码解决问题是时尚还是玄学

👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯所谓一行流，就是把一个功能用一行代码去实现。Python的一行流既保证了代码的简洁，又不会牺牲很大的可读性。但一个看似如此简单的事情，如果不彻底掌握这门编程语言，是很难做到的。我认为，Python 一行流能够帮助你提高编码技能，值得去学习，其原因还有下面五个。 ◎ 首先，通过提升你对 Python 核心技术的认知，可以克服许多一直在拖你后腿的编程弱点。没有对基础知识的深入理解，很难取得进步。单行代码是所有程序的基础构件，彻底理解这些基本构件之后，你

01

小米手机自拍图标-快速上手MIUI基础功能（一）相机

嗨，大家好，随着周围越来越多的人向我询问小米手机的使用问题，我觉得是时候再次把MIUI这个我认为的小米手机最重要核心再拿出来聊一聊了。

04

Python——实用的enumerate和zip

在C语言以及一些古老的语言当中是没有迭代器这个概念的，所以我们要遍历数组或者是容器的时候，往往只能通过下标。有了迭代器之后，我们遍历的过程方便了很多，我们可以直接用一个变量去迭代一个容器当中的值。最简单的例子就是数组的遍历，比如我们要遍历items这个数组。我们可以直接：

03

让你的 Python 代码优雅又地道

学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：Python开发工程师成长魔法译序如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Pyth

让你的 Python 代码优雅又地道

在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，

05

几何哈希

大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。因此在现实生活中, 不会在哈希表中对基本键(1.0,0.0)和(-1.0,0.0)进行编码。

02

如何写出优雅又地道的Python代码？

译序如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所

让你的 Python 代码优雅又地道

如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。

02

让你的 Python 代码优雅又地道

在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。

00

让你的火柴人动起来！DeepMind发布强化学习环境dm

来源：DeepMind 编译：Bot 编者按：今天，DeepMind发表了一篇名为DeepMind Control Suite的论文，并在GitHub上发布了控制套件dm_control——一套由Mu

06

手把手教你学会Python函数式编程

在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。

02

关于计算流体力学，你知道多少？

流体力学，是研究流体（液体和气体）的力学运动规律及其应用的学科。主要研究在各种力的作用下，流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。流体力学是力学的一个重要分支，它主要研究流体本身的静止状态和运动状态，以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动的规律。在生活、环保、科学技术及工程中具有重要的应用价值。

02

小说python的字符串反转

字符串反转，这个大家平常应该时长碰到，特别是面试时，通常还有一些变种，如：判断回文。这里列举python中的三种实现方式(切片，反向迭代，经典就地反转算法)，小说一把字符串反转。经典算法对于从其他语言转向python的小伙伴们，最直接的实现很大概率会是这样的 def reverse_string_classic(src): """ 字符串反转，经典算法 :param src: 源字符串 :return: 反转后字符串 """ chars = lis

06

腾讯自主研发动画组件PAG开源

PAG (Portable Animated Graphics) 是一套完整的动画工作流。它提供从AE导出插件，到桌面预览工具，再到各端的跨平台渲染SDK，助力于将AE动画方便快捷的应用于各平台终端。PAG目前是公司AVGenerator OTeam开源协同小组的核心组件之一，广泛应用于公司内外40余款主流APP或业务，涵盖UI动画、视频编辑、特效模板、服务端特效渲染等多个场景，于2022年1月开源至GitHub。 PAG（Portable Animated Graphics）是腾讯自主研发的一套完整的动画

02

梯度下降及其优化

偏导数刻画了函数沿坐标轴方向的变化率，但有些时候还不能满足实际需求。为了研究函数沿着任意方向的变化率，就需要用到方向导数。

03

几何公差干货全集，速收藏！

彻底理解几何公差的符号及管控意义，并正确理解尺寸公差的概念，是一件非常困难的事情。

04

Simple-BEV：多传感器BEV感知中真正重要的是什么？

文章：Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 作者：Adam W. Harley ， Zhaoyuan Fan

02

HumanNeRF：从单目视频中实现移动人物的自由视点渲染

给定一个人类表演活动的单个视频，我们希望能够在任何一帧暂停，并围绕表演者旋转360度，以便在那个时刻从任何角度观看（图1）。这个问题——移动物体的自由视点渲染——是一个长期存在的研究挑战，因为它涉及到合成以前看不见的相机视图，同时考虑布料褶皱、头发运动和复杂的身体姿势。这个问题对于在本文中所讨论的用单个相机拍摄的“现场”视频（单目视频）来说尤其困难。以前的神经渲染方法通常假设多视图输入、仔细的实验室捕捉，或者由于非刚体运动而在人类身上表现不佳。特定于人类的方法通常假设SMPL模板作为先验，这有助于约束运动空间，但也会在服装中引入SMPL模型无法捕捉到的伪影和复杂运动。最近可变形的NeRF方法对于小的变形表现良好，但在舞蹈等大型全身运动中表现不佳。本文介绍了一种称为HumanNeRF的方法，该方法将移动的人的单个视频作为输入，在每帧、现成的分割（通过一些手动清理）和自动3D姿势估计之后，优化人体的标准体积T姿势，以及通过后向扭曲将估计的标准体积映射到每个视频帧的运动场。运动场结合了骨骼刚性运动和非刚性运动，每种运动都以体积表示。其解决方案是数据驱动的，标准体积和运动场源自视频本身，并针对大型身体变形进行了优化，端到端训练，包括3D姿势细化，无需模板模型。在测试时，可以在视频中的任何一帧暂停，并根据该帧中的姿势，从任何视点渲染生成的体积表示。

01

【材料力学】一：绪论

材料力学的任务就是在满足强度、刚度和稳定性的要求下，以最经济的代价，为构件确定合理的形状和尺寸，选择适宜的材料，为构件设计提供必要的理论基础和计算方法。

04

Unity基础教程-物体运动（九）——游泳（Moving through and Floating in Water）

很多游戏都有水，并且大都是可以游泳的。然而，对于交互式水没有现成的解决方案。PhysX并不直接支持它，所以我们必须自己创造一个水的近似值。

02

tetgen在windows系统的基本使用

Step2：新建一个win32 console application，记住文件放置的路径（下图中的位置）并且将项目命名为tetgen，命名结束后点击确定按钮

03

重磅：3D光影已经完善，LayaAir2.6.0重构了阴影系统！

早在去年9月的2.3版本中，LayaAir引擎就支持了任意数量和任意类型的实时光源等，让场景的实时光照等渲染效果得以大幅提升。在上个版本重构完善PBR的时候，还接入了全局光，不断加强3D场景中关于光的效果。

03

一点networkx的使用技巧

一个用于复杂网络，图结构的搭建，操作，与研究的python库。由于通常在python中这样导入：

05

3D版DALL-E来了！谷歌发布文本3D生成模型DreamFusion，重点是zero-shot

---- 新智元报道编辑：LRS 【新智元导读】给一个文本提示就能生成3D模型！自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型架构对3D数据进行降噪。

02

优雅你的Python代码的15个tips

前言：师妹前段时间非常认真地选了下学期的《大数据分析实践》选修课，根据几位师兄的建议买了本书开始自学 Python 语言。然而年后再见，师妹说她看完了书，做了一些习题，但并不觉得 Python 有啥吸引人的地方，对这门语言的激情也就大不如前。

02

3D版DALL-E来了！谷歌发布文本3D生成模型DreamFusion，重点是zero-shot

---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号新智元授权【导读】给一个文本提示就能生成3D模型！自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型

01

产品介绍｜PAG：消除动效研发成本

PAG 是腾讯多媒体技术委员会下 AVGenerator Oteam开源协同小组自主研发的一套完整的动效工作流解决方案，致力于将 AE （Adobe After Effects）动效一键导出并快捷地应用于各平台和终端。和业界常用的动效工作流解决方案相比，PAG支持的 AE 特性更多，覆盖的平台更广（Android、iOS、Web、macOS、Windows和Linux），性能方面也做了深层次的优化，支持文本和占位图编辑替换，可以与视频编辑场景紧密结合。目前已经广泛应用于公司内外几十款 APP，包含微信、手机 QQ、王者荣耀、哔哩哔哩、虎牙直播等头部 App。

如何采集病变脏器照片和处理图像？

很多时候，我们都需要根据研究目的，有针对性性地采集实验动物的脏器照片，以尽可能的获取更多原始信息，处理后的优质图像才能用于发表论文或毕业答辩PPT素材。

01

python中的map和filter避坑指南

◆ Pythonic的方式使用map和filter 列表迭代在python中是非常pythonic的使用方式 def inc(x): return x+1 >>> list(map(inc,range(10))) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # pythonic way >>> [inc(i) for i in range(10)] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] def is_even(x): return x%2==0 >

01

【Python环境】Python面试题汇总(一)

拿网络上关于Python的面试题汇总了，给出了自认为合理的答案，有些题目不错，可以从中学到点什么，答案如不妥，请指正...... +++++++++++++++++++++++++++++++++++

07

Python关键字及可变参数*args,**kw原理解析

顾名思义，函数的可变参数是传入的参数可以变化的，1个，2个到任意个。当然可以将这些参数封装成一个 list 或者 tuple 传入，但不够 pythonic。使用可变参数可以很好解决该问题，注意可变参数在函数定义不能出现在特定参数和默认参数前面，因为可变参数会吞噬掉这些参数。

01

量子计算（十一）：常见逻辑门以及含义

Hadamard门是一种可将基态变为叠加态的量子逻辑门，有时简称为H门。Hadamard门作用在单比特上，它将基态|0〉变成

05

1万+字原创读书笔记，机器学习的知识点全在这篇文章里了

【导读】作者用超过1.2万字的篇幅，总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后，才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你，也能在机器学习上学有所成。

02

【收藏】关于机器学习的知识点，全在这篇文章里了

导读：作者用超过1.2万字的篇幅，总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后，才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你，也能在机器学习上学有所成。

01

科学瞎想系列之十四电动汽车动力系统（2）

上回说到控制器说起来容易，做起来难，电机的数学模型可远不能抽象为两个电流分量相乘一定时，如何让它们的平方和最小那么简单。不同的电机数学模型也不一样。本篇就说说驱动电机。电动汽车驱动电机常见有永磁电机、异步电机、无刷直流电机、开关磁阻电机等种类，其中前两种最为常见。篇幅所限就只说前两种。永磁电机和异步电机在电动汽车领域的市场占有率不相上下。中国和日本由于稀土资源丰富或稀土产业发达，因此其电动汽车多以永磁电机驱动作为主要技术路线 ; 欧美因稀土资源较为贫乏，多以异步电机驱动作为主要技术路线，著

06

Commun. Biol. | BrainTACO: 一个可探索的多尺度多模态大脑转录组和连接性数据资源

今天为大家介绍的是来自Katja Buhler团队的一篇论文。探索基因与大脑回路之间的关系，可以通过联合分析来自3D成像数据、解剖数据以及不同尺度、分辨率和模态的大脑网络的异构数据集来加速。为了超越各个资源原始目的的单一视角而生成一个综合视图，需要将这些数据融合到一个共同的空间，并通过可视化手段弥合不同尺度之间的差距。然而，尽管数据集不断扩展，但目前很少有平台能够整合和探索这种异构数据。为此，作者推出了BrainTACO（Brain Transcriptomic And Connectivity Data，大脑转录组和连接性数据）资源，这是一个将异构的、多尺度的神经生物学数据空间映射到一个常见的、分层的参考空间，并通过整体数据整合方案进行组合的选择。为了访问BrainTACO，作者扩展了BrainTrawler，这是一个基于网络的空间神经生物学数据的可视化分析框架，并增加了对多个资源的比较可视化。这使得大脑网络的基因表达分析有着前所未有的覆盖范围，并允许识别在小鼠和人类中可能对连接性发现有贡献的潜在遗传驱动因素，这有助于发现失调连接表型。因此，BrainTACO减少了计算分析中通常需要的耗时的手动数据聚合，并通过直接利用数据而不是准备数据来支持神经科学家。BrainTrawler，包括BrainTACO资源，可以通过网址https://braintrawler.vrvis.at/访问到。

01

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭