在numpy数组中为自定义数据类型设置多个值
，可以通过以下步骤实现：
- 定义自定义数据类型：首先，需要使用
numpy.dtype函数定义一个自定义的数据类型。可以指定每个字段的名称、数据类型和字节大小。例如，定义一个包含两个字段的自定义数据类型，一个字段为整数类型，另一个字段为浮点数类型：
import numpy as np
my_dtype = np.dtype([('field1', np.int32), ('field2', np.float64)])- 创建numpy数组：接下来，可以使用
numpy.array函数创建一个numpy数组，并指定数据类型为自定义数据类型。可以通过传递一个列表或元组来设置数组的值。例如，创建一个包含两个元素的numpy数组，并为每个元素设置自定义数据类型的值：
my_array = np.array([(1, 1.1), (2, 2.2)], dtype=my_dtype)- 访问和修改值：可以使用索引操作符
[]访问和修改numpy数组中的值。可以通过指定字段名称和索引来访问特定字段的值。例如，访问第一个元素的第一个字段的值：
value = my_array[0]['field1']可以通过赋值操作符=修改numpy数组中的值。例如，修改第二个元素的第二个字段的值：
my_array[1]['field2'] = 3.3完整的示例代码如下：
import numpy as np
my_dtype = np.dtype([('field1', np.int32), ('field2', np.float64)])
my_array = np.array([(1, 1.1), (2, 2.2)], dtype=my_dtype)
value = my_array[0]['field1']
print(value) # 输出：1
my_array[1]['field2'] = 3.3
print(my_array) # 输出：[(1, 1.1) (2, 3.3)]这样，就可以在numpy数组中为自定义数据类型设置多个值了。
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相关·内容
new_dtyp = ny.dtype(finpat.dtype.descr + [('sl','i8'),('diff','i8'),('errtot','i8')])
paterror = ny.array(finpat, dtype=new_dtyp)
我使用的代码虽然可以工作，但给出了警告消息。如下所示..。
FutureWarning:在numpy 1.14中，具有不同字段名的结构化数组之间的赋值将发生变化。
以前，dst中的字段将被设置为src中同名字段的值。在numpy 1.14中，字
浏览 6提问于2018-02-12得票数 0
2回答
我正在使用一个二维numpy数组，它如下所示：
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],
...,
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]],
[[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0,
浏览 1提问于2018-04-24得票数 0
回答已采纳
就像python中的list 1，"hello"，{"python"：10}一样，它可以有所有不同的类型，numpy数组也可以这样吗？
当numpyarray.dtype => dtype('float64')时，是否意味着所有元素都是浮点数？
浏览 3提问于2019-03-03得票数 0
2回答
Numpy和Scipy都有许多有用的函数来执行对数据的操作(例如，积分、傅里叶变换、基线校正等)。但是，我还没有看到关于将X数据输入到这些函数中的一般形式的文档。假设我有一个光谱的波长和吸光度值，或应力和应变数据从一个力学性能测试。
一般情况下：
使用两个一维Numpy数组，一个用于X，另一个用于Y？
使用一个二维Numpy数组，X在一个轴上，Y在另一个轴上？
使用单个
当您拥有XY数据时，这种情况会如何改变呢？
XY数据最通用的数据结构是什么，它允许我直接将数据输入到这些函数中，而不需要重新定义如何存储数据？
浏览 2提问于2016-08-10得票数 2
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2回答
我正在尝试使用numpy将.txt文件加载到我的python项目中：
import numpy as np
import sys
g = np.loadtxt(sys.argv[1])
当.txt文件是0/1矩阵时，此命令对我有效，但现在不起作用，因为它是字符串矩阵(4*7表中的单词，如"crew")错误提示“无法将字符串转换为浮点数”。有什么帮助吗？
浏览 0提问于2015-11-10得票数 0
在numpy 1.8.2中，当我索引固定长度字符串的numpy数组并请求一个值时，我得到一个长度为1的numpy数组，支持numpy操作。所以：
import numpy as np
strs = np.array(('aa', 'bbb', 'c'), dtype=np.dtype('|S4'))
print type(strs[(0,)])
我得到了
<type 'numpy.string_'>
如果我对对象数组执行相同的操作：
strs = np.array(('aa', '
浏览 0提问于2015-07-09得票数 1
我有一个定制的ListView和Spinner，它填充了一个ListArray。
没有ListView卷轴，它工作得很好。
但是，当我向我的自定义ListView添加一些项时，我在旋转器上选择第一项或第二项，然后向下滚动我的ListView (直到该行消失)，我会看到底部项上的另一个旋转器将被选中(如上面的)
我的选择保留了另一个旋转器在底部ListView被选中
我的代码是：
public class SoundListView extends ArrayAdapter<String>{
List<String> DataList;
浏览 1提问于2017-06-24得票数 0
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我尝试了numpy数组，并创建了一个numpy字符串数组：
ar1 = np.array(['avinash', 'jay'])
正如我从他们的官方指南中读到的，numpy数组上的操作被传播到单独的元素。所以我这样做了：
ar1 * 2
但是我得到了这个错误：
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-aaac6331c572> in <module>()
----> 1 ar1 * 2
浏览 3提问于2015-04-26得票数 27
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为什么下面的numpy数组赋值导致ValueError：‘无法将字符串转换为浮点数：'2017-01-01T01:01:01'’
import numpy as np
r=['2017-01-01T01:01:01','61.380001068115234']
t = np.dtype([('d', 'datetime64[s]'), ('o', 'f4')])
s = np.array(r, dtype=t)
python 3.8.2，Windows 10，numpy 1.19.1
浏览 6提问于2020-07-30得票数 0
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1回答
我试图使用numpy在2d数组的某些位置追加一个值q，但是在代码行中我得到了一个错误：a[r,c]='Q'作为
ValueError:无法将字符串转换为浮动:q
#!/bin/python
import sys
import numpy as np
#n=int(raw_input())
n,k = raw_input().strip().split(' ')
n,k = [int(n),int(k)]
a=np.zeros((n,n))
r,c = raw_input().strip().split(' ')
r,c = [
浏览 2提问于2017-07-17得票数 0
我拥有的：
我正在创建一个dataclass，并说明其元素的类型：
class Task():
n_items: int
max_weight: int
max_size: int
items: numpy.array(Item) # incorrect way of doing it
我想做什么
我想声明，items将是类"Item“的服从项的numpy数组。
浏览 9提问于2020-03-26得票数 3
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1回答
我在下面写了一个python脚本：
import numpy as np
arr = np.arange(6).reshape(2, 3)
arr[arr==0]=['nan']
print arr
但是我得到了这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Desktop\test.py", line 4, in <module>
arr[arr==0]=['nan']
ValueError: invalid literal for long() with
浏览 1提问于2015-01-05得票数 31
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2回答
我对numpy的矢量化操作世界很陌生，
我有一个类型的简单数组：
X = np.full((4,5),[2,2,2,2,2])
>>> array([[2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2]])
我试图将numpy对数应用于奇数索引列，只需执行以下操作：
X[:,1::2] = np.log(X[:,1::2])
但是输出是一个意外的结果：
array([[2, 0, 2, 0, 2],
[2, 0, 2, 0,
浏览 1提问于2021-02-20得票数 0
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1回答
我在交感网站上找到了lambdify的文档：
尝试使用复数的例子似乎分崩离析：
SympyExpression = sympy.parsing.sympy_parser.parse_expr('0.2*exp(1.6*I*pi*x)*log(x - 1.5)')
print "\nSympyExpression.subs(sympy.Symbol('x'), 0.0):"
print SympyExpression.subs(sympy.Symbol('x'), 0.0)
PythonFunction = sympy.lambd
浏览 2提问于2016-06-01得票数 2
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我正在尝试子类化一个numpy结构数组，这样我就可以在子类中添加特殊的方法。一切都很好，直到我从数组中检索到一个索引。当发生这种情况时，将返回numpy.void类型的对象，而不是子类的类型。(实际上，无论是否进行子类化，从结构化数组中检索单个索引都会返回numpy.void类型的对象。)为什么会这样呢？我如何确保返回我的类的一个实例？我认为重写__getitem__是可行的方法，但我对ndarray子类化还不够熟悉，不能确信我不会搞砸其他事情。请给我建议。
下面是我所描述的行为的一个示例：
import numpy as np
# The ndarray subclass
class Fo
浏览 0提问于2013-11-19得票数 3
1回答
我在我的项目中使用numpy.asarray来处理数组，因为它与默认的Python相比效率很高。在分配数组时，我还应该负责内存的使用，因为我的程序可以接收千兆字节的大数据。在检查时，我发现数据类型是从数组本身推断出来的，除非声明了。因此，我有以下数组：
np.asarray([list(map(int, list(x))) for x in X])
当我打印print X.dtype时，我得到了int64。由于这里的数组X总是包含二进制值0或1，所以我认为使用dtype=np.int8来减少分配空间时所需的内存。但我不确定这是不是个好主意！我应该坚持默认的int64吗？int8会失去任何我无法
浏览 2提问于2017-09-14得票数 0
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我是python新手，正在学习Numpy。我所阅读和测试的是np.array具有单一的数据类型。当我在普通代码上使用它时，它工作和行为都很好。i.e
import numpy as np
np1 = np.array([1,'2' , True])
for i in np1:
print(type(i))
答案是
<class 'numpy.str_'>
<class 'numpy.str_'>
<class 'numpy.str_'>
但是当我的代码是
np2 = np.array(
浏览 0提问于2020-01-13得票数 2
下面的代码片段来自numpy的网页：
>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')])
>>> x['a']
array([1, 3])
我不知道为什么dtype关键字参数采用上述形式，以及为什么数组可以像dict一样进行索引。
浏览 8提问于2022-04-26得票数 0
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1回答
我打开脑部核磁共振扫描：
path = os.path.join(r"C:\temp\generated_noisy\patients",
lst_of_filenames[index_of_filename])
scan = nib.load(path)
data = scan.get_data()
data = data[14:168,18:205,98]
因此，现在"data“是一个numpy数组(其中的元素是"numpy.float64")：
print(pic.shape)
print(type(pic))
print(type(pic[50
浏览 0提问于2018-11-30得票数 0
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我想对用户进行聚类。我得到了TypeError: float()参数必须是字符串或数字，而不是'Timestamp‘。df类似于FataFrame id | date | country | code
1 2015-10-16T12:00:30 Japan A
3 2017-08-20T15:50:44 America B
4 2016-22-56T11:32:01 China E csv是 1,201
浏览 19提问于2019-12-12得票数 0
看来，numpy.empty()所能做的任何事情都可以使用numpy.ndarray()轻松地完成，例如：
>>> np.empty(shape=(2, 2), dtype=np.dtype('double'))
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
>>> np.ndarray(shape=(2, 2), dtype=np.dtype('double'))
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
>>>
为什么我们需要numpy.
浏览 3提问于2015-12-12得票数 3
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我是numpy的新手，很难将CSV读入带有genfromtxt的numpy数组中。
我在网络上找到了一个CSV文件，作为一个例子。它是浮标和琴弦的混合物。在这里：
我正在通过pylab使用numpy (通过: ipython -pylab在Ubuntu系统上初始化)。numpy.version.version为1.3.0。
我要做的是：
示例1：
data = genfromtxt("fMdRjRMv.txt", delimiter=',', dtype=None)
data.shape
(374, 15)
data[10,10] ## Take a l
浏览 7提问于2011-10-01得票数 3
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1回答
将数组从c++返回给python
、、、、
我想从c++返回数组，并在python代码中以numpy数组的形式接收它。我使用了PyArray_SimpleNewFromData和Py_BuildValue，但我的程序在'PyArray_SimpleNewFromData‘应该运行的地方退出了，没有任何错误/警告消息，所以很难理解是什么问题。
下面是我返回数组的代码的一部分。
#include <Python.h>
#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION
#include "numpy\ndarraytypes.h"
#include "
浏览 10提问于2021-03-10得票数 2
假设我有一个numpy数组：
arr = np.array([1,2,3,4,4,5,3,2,10])
和一个索引数组：
indices = np.array([0,1,4,6])
我可以编写一个简单的函数来完成这个任务，但是我想知道numpy是否有一个像np.get(arr, indices)这样的内置函数，在本例中返回np.array([1,2,4,3]。
浏览 0提问于2018-01-19得票数 2
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我很难用OpenCV在图像上绘制一个矩形，然后用matplotlib显示图像。木星笔记本中的这段代码将显示一个黑色图像，没有绿色的矩形：
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
%matplotlib inline
image = np.zeros((720, 1280, 3))
cv2.rectangle(image, (100,100), (200,200), color=(0,255,0), thickness=2) # Green
pl
浏览 0提问于2017-02-19得票数 1
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这个问题是关于执行的。我正在用钛制作一个android应用程序。这里有多个屏幕，我在每个屏幕中都获取数据。每个屏幕都是一个commonJS模块。
我想把所有的数据都写到sqlite3数据库中，但是我认为在输入的时候写这些数据是效率低下的。关于如何做到这一点，我想到了两种方法。
创建一个对象并传递给每个模块，以便在我获取数据时保存这些数据。
在第一个模块中创建一个对象来保存数据，并通过触发一个自定义事件将每个数据项传递给它。
我想问的是，是否有更好的方法来解决这些问题，或者这两种方法中哪一种更有效。
注:我没有太多的屏幕，但这可能会改变。谢谢。
浏览 3提问于2013-09-23得票数 0
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<type 'numpy.string_'>和<type 'str'>类型之间有区别吗
浏览 0提问于2015-05-07得票数 23
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我想给出一个现有的numpy数组，命名为columns。我尝试用以下方式命名这些列：
X = np.random.normal(0,1,(3,3))
names = ['a','b','c']
types = ['f4']*len(names)
t = list(zip(names,types))
Y= np.array(X, dtype=t)
但是，当我调用Y['a']时，我得到的是一个3x3数组，而不是X的第一列，即3x1。
如何给已有的数组命名列？在我的示例中，我的错误是什么？
浏览 0提问于2017-05-14得票数 0
将代码库从numpy 1.15.2升级到1.16.6，并观察到numpy.array行为的偏差。python版本3.6.7。 之前的行为(numpy 1.15.2)： sequence=(1.5, 1.5, 1.5, 1.5, array([5.]))
old_array = numpy.array(sequence)
print(old_array)
array([1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 5.0]) 新行为(numpy 1.16.6)： sequence=(1.5, 1.5, 1.5, 1.5, array([5.]))
new_array = numpy.array(se
浏览 10提问于2021-02-09得票数 0
对于许多函数，可以使用本机Python或numpy进行操作。
这是数学函数的情况，它适用于Python原生import math，但也适用于numpy方法。对于数组来说，情况也是如此，narray来自numpy和pythons的列表理解，或者是元组。
对于Python和numpy中的这些特性，我有两个问题。
通常，如果方法在本地Python和numpy中可用，那么您更喜欢这两种解决方案中的哪一种？在效率方面？它是不同的，Python和numpy在它们的过程中会有什么不同？
更具体地说，关于数组，以及处理数组的基本函数，比如排序，级联.，哪种解决方案更有效？什么是最有效的解决方案的效率？
浏览 7提问于2013-01-27得票数 4
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我试图以numpy数组的形式加载图像的数据集。我如何才能做到这一点，这样我才不会在本地机器上强调RAM的限制，或者创建一个需要太多内存的数组？较大的图像集是训练集，总共约为2 2GB的图像。
这是为了训练残差神经网络，该残差神经网络要求输入数据是数值数组。我使用了模块glob、PIL、skimage、sklearn和numpy来尝试加载图像，但我这样做的方式可能很天真，因为大约2 2GB的图像变成了~17(!)GB数值数组。我已经尝试过寻找解决方案、示例等，但我对Python还不熟悉，所以这个过程非常慢。
用于简单地加载图像的代码是
import glob
from skimage.trans
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
我是初学者在Python.Trying动手学习numpy。
import numpy as np
x = np.arange(0.5, 10.4, 0.8, int)
它输出：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ]
我希望它会返回(因为最后一项是10.4)：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ]
除此之外，如果我执行这个(理解这个例子)：
x = np.arange(0.5, 10.4, 0.8)
print(x)
它打印：
[ 0.5 1.3 2.1 2.9 3.7 4.5 5.3 6.1 6.
浏览 16提问于2017-07-04得票数 3
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我得到这个例外是因为我不明白。这是相当复杂的，我的np.array v来自哪里，但是下面是异常发生时的代码：
print v, type(v)
for val in v:
print val, type(val)
print "use isfinte() with astype(float64): "
np.isfinite(v.astype("float64"))
print "use isfinite() as usual: "
try:
np.isfinite(v)
except Exception,e:
pr
浏览 2提问于2014-05-22得票数 14
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1回答
我正在Python3.7中加载一个.npy文件。输出如下所示： >>>import numpy as np
>>>dt = np.load('trajectories.npy')
>>>dt
array({'trajectories': array([[[729.78449821, 391.1702509],
[912.41666667, 315.5 ],
[832.0577381 , 325.83452381]],
...,
[[852.92 , 174.16253968],
[92
浏览 43提问于2019-02-07得票数 3
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我在numpy数组中找到了一个点，然后想要将这个数组保存为一个图像，在定位点周围有一个方框。
下面是显示问题的简化代码表示形式
from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np
np_img = np.zeros((259,339,3))
pt = (29,118)
np_img[pt] = [255,0,0]
print(np_img[pt])
final_img = Image.fromarray(np_img, 'RGB')
#final_draw = ImageDraw.Draw(final_img)
#fin
浏览 0提问于2019-07-12得票数 0
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因此，我试图标准化(即max = 1，min = value/max) numpy数组中的特定列。我希望这段代码能做到这一点： bar = np.arange(12).reshape(6,2)
bar
array([[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11]])
bar[:,1] = bar[:,1] / bar[:,1].max()
bar
array([[ 0, 0],
[ 2, 0],
[ 4, 0],
浏览 12提问于2020-04-10得票数 0
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1回答
我正在尝试初始化一个10 x 5的随机二进制值的二进制矩阵作为实例属性。目前，我只是将其初始化为一个列表，并在一个单独的函数中将其转换为一个numpy数组。有没有更好的方法来做这件事？
self.pop = np.random.randint(2, size=args)
self.pop = self.pop.astype(int)
这就是我在函数中如何做的
浏览 7提问于2020-05-26得票数 0
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2回答
我一直在玩Cython，为其他工作做准备。我尝试了一个简单的测试用例，并注意到我的代码对于更大的问题大小执行的方式有些奇怪。我创建了一个简单的min/max函数，用于计算2D float32数组的min和max，并将其与运行numpy.min(a), numpy.max(a)进行比较。对于一个由10000个元素组成的数组，其性能是相似的。对于包含1000000个元素的数组，cython的性能要差得多。下面是我的cython代码：
import numpy
cimport cython
cimport numpy
DTYPE = numpy.float32
ctypedef numpy.flo
浏览 4提问于2014-12-19得票数 10
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我有一个包含250个变量(integer和float)的.csv文件，这些变量具有给定的列名。第一列是序列号，最后一列是'label‘我正在使用github中的代码将其导入为numpy数组：
from numpy import genfromtxt
train_data = genfromtxt("file.csv", delimiter=',',names=True,dtype=float)
输出为：
[ ( 0., 25.20824887, -16.745.......,) (( 1., -86.93144987, 0.42822719, ..
浏览 3提问于2018-03-27得票数 1
1回答
我有一个相当大的列表列表，表示搜狗文本分类数据集中的标记。我可以在剩余12 to内存的情况下处理整个45万个训练集，但是当我在列表列表上调用numpy.save()时，内存使用量似乎翻了一番，并且内存耗尽。
为什么会这样呢？numpy.save是否会在保存之前转换列表，但保留列表，从而占用更多内存？
有没有另一种方法来保存这个列表列表，即酸洗？从allow pickle参数判断，我相信numpy save使用了pickle协议：
print "Collecting Raw Documents, tokenize, and remove stop words"
df = pd.r
浏览 29提问于2017-12-18得票数 3
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使用numpy阵的渐近数
、、、
在处理符号表达式数组时，是否应该使用numpy数组？
有点像
u0=numpy.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)])
我的意思是，使用numpy数组而不是python列表会更快吗？
如果是这样，使用numpy数组的某些操作似乎会自动转换为浮动符号表示法，例如：
u0=np.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)]) u = np.zeros((10, 3)) u[0] = u0
现在type(u0[0]) >> sympy.core.numbers.Float
type(u[0
浏览 4提问于2016-12-08得票数 2
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我需要为另一个数组中的每个值创建一个字符串数组，实际上它是颜色值。逻辑是，对于积极的价值应该是一种颜色，而消极的另一种颜色。
我试过以下代码片段：
values = np.array([1, 2, -3, 4, 5])
color_values = np.array(['rgb(74,159,234)'] * len(values))
color_values[values < 0] = 'rgb(120,183,239)'
print(color_values)
但是问题是，新的字符串值被截断为数组中前一个值的长度，因此结果是：
['rgb(74
浏览 1提问于2018-10-12得票数 2
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1回答
我有一个numpy数组，'a'，形状(52，)。当我做a.shape时，我得到(8,8,6)。如何修改'a‘使a.shape等于(52,8,8,6)？
我曾尝试重塑阵列，但未能获得所需的形状。
浏览 2提问于2015-03-07得票数 0
1回答
我正在做一个需要在程序中从头开始创建信号的项目。信号存储在一个数组中，每个元素都是一个样本。它应该以44.1 kHz播放。由于该项目的其他方面，我使用pygame来完成此任务。Pygame有一个功能，允许从numpy数组创建Sound对象，并像播放wav文件一样播放它。在初始化pygame.mixer时，我将频率设置为44100 Hz，但是，Sound对象播放的频率约为10 kHz。
这是pygame中的一个错误吗，或者需要做一些其他的事情来完成以给定的速率玩一个数组？
def test_script(t):
bin_sig[0:8] = throttle(t)
bin_sig
浏览 0提问于2013-05-01得票数 0
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我正在尝试转换一个8乘8的二进制格式的numpy数组(0表示黑色，1表示白色)。我就是这么做的：
from PIL import Image
data = im.fromarray(array) # array is an 8*8 binary numpy
data.save('dummy_pic.png')
但在输出中，我得到一个完全黑色的正方形。有人能帮我一下吗？
浏览 11提问于2022-10-13得票数 0
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我有类似于lstB的数组列表，并想随机选择2D数组的集合。问题是numpy不知何故不能平等对待列表中的对象：
lstA = [numpy.array(0), numpy.array(1)]
lstB = [numpy.array([0,1]), numpy.array([1,0])]
print(numpy.random.choice(lstA)) # returns 0 or 1
print(numpy.random.choice(lstB)) # returns ValueError: must be 1-dimensional
有没有什么灵巧的解决办法？
浏览 0提问于2017-11-24得票数 0
当我想要将变量保存在数据帧的特定单元格中时，我不理解.loc或.at的行为。有人能帮我理解一下吗？ 我失败的工作示例： import pandas as pd
import numpy as np
print(pd.__version__)
from platform import python_version
print(python_version())
df=pd.DataFrame(index=[0,1,2,3],columns=['A','B'])
df = pd.DataFrame({'a':[np.array([1,2,3
浏览 96提问于2021-08-27得票数 0
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如何从枕叶记忆函数中去除规范化
、、、、
我有一个简单的任务要完成，但我发现当前的保存功能对我一点帮助都没有。我所要做的只是简单地将灰度图像转换成另一个灰度图像，它的强度属于较小的间隔(特别是120到180之间)。
我实现了转换(就像一个变化的不同的温标)，但是当我保存图像时，scipy.misc.imsave将其规范化。转换是正确的，因为我创建了直方图来显示保存之前的强度，它们都位于指定的范围之间。
我试过其他工具，比如：
imageio.imwrite(path, img)
numpy.save(path, img)
scipy.misc.toimage(img, cmin=120, cmax=180, mode='L&#
浏览 0提问于2018-03-09得票数 1
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我有大约2000个长度的numpy数组，但并不是每个元素都有值。有些是空白的。如你所见，在代码的末尾，我把它们堆叠成一个叫做'match‘的东西。如果match中缺少一个元素，我如何删除它。因此，例如，如果一个特定的ID缺少大小，它将删除整行。我只对保留包含所有元素的数据的行感兴趣。
from astropy.table import Table
import numpy as np
data = '/home/myname/datable.fits'
data = Table.read(data, format="fits")
ID = np.a
浏览 0提问于2020-02-18得票数 0
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所以，这应该很容易，但对我来说似乎花费了大量的时间:我有一个只有两个值的numpy数组(例如0和255)，我想以这种方式反转矩阵，所有的值都会交换(0变成255，反之亦然)。矩阵大约有2000个条目大，所以这是一项严肃的工作！我首先尝试了numpy.invert方法，这并不完全是我所期望的。因此，我尝试通过“存储”这些值并覆盖它们来实现这一点：
for i in range(array.length):
array[i][array[i]==255]=1
array[i][array[i]==0]=255
array[i]
浏览 2提问于2013-04-09得票数 2
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