如何有效地将X和Y模加到numpy数组中的每个元素上？
要将X和Y模加到numpy数组中的每个元素上，可以使用numpy的广播（broadcasting）机制来实现。广播机制允许在不进行显式循环的情况下，对不同形状的数组进行操作。
下面是一个示例代码，演示了如何有效地将X和Y模加到numpy数组中的每个元素上：
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 定义X和Y的值
X = 10
Y = 20
# 使用广播机制将X和Y模加到数组中的每个元素上
result = arr + X + Y
# 打印结果
print(result)上述代码中，首先创建了一个包含整数的numpy数组 arr。然后定义了 X 和 Y 的值为 10 和 20。接下来，通过执行 arr + X + Y，利用广播机制，X 和 Y 的值会自动与 arr 数组中的每个元素相加，得到最终结果。
这种方法适用于处理任意形状的numpy数组。如果 X 和 Y 是多维数组，广播机制会自动将它们扩展到与 arr 相同的形状，然后再进行相加操作。
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以上是如何有效地将X和Y模加到numpy数组中的每个元素上的完善和全面的答案。
相关·内容
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
回答已采纳
我正在做一个用Python3.8实现Numba和CUDA的项目。目前，我创建了一个具有最终图像维度的数组。接下来，我生成一个带有CUDA内核的映像(速度非常快)。然后，我将像素颜色复制到一个Pillow Image中(非常慢)。我的代码：
for x in range(width):
for y in range(height):
if pixels[x][y] = 0:
color = [0, 0, 0]
else:
# Get color from int as tuple
co
浏览 18提问于2021-02-18得票数 1
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下面的python代码为一个numpy数组创建数据，我使用该数组在图上绘制一个单元框： box = np.array([[x, y] for x in np.arange(0.0, 1.01, 0.01) for y in
np.arange(0.0, 1.01, 0.01)]) 我想将box --向x分量添加一个数字，向y分量添加一个不同的数字--转换为另一个numpy数组，这样新的框就会出现在图中的其他位置。 我遇到了一些麻烦，我不知道我是否可以切片一个numpy数组来做我需要的加法，或者正确的循环语法是什么。 我的问题是:我怎么加，比如说每个x元素加1，每
浏览 18提问于2020-07-03得票数 2
我最近在使用numpy进行广播时遇到了以下问题。
y = randn(100)
x = randn(100,1)
(y+x).shape
> 100,100
虽然我意识到这是根据的规则，但它似乎与人们预期的相反-结果是一个(100,1)向量。
我只是想知道-这种行为有没有很好的原因(即这是可取的行为)-或者它只是定义广播规则的方式的副产品。
浏览 0提问于2016-11-29得票数 2
下面是一个函数的简单实现，它将索引为x、y、z的numpy数组的每个值设置为零(如果x、y或z中的任何一个不是one_per_n的倍数)：
import numpy as np
X = np.random.rand(10,10,10)
one_per_n = 4
for x in range(X.shape[0]):
for y in range(X.shape[1]):
for z in range(X.shape[2]):
if x % one_per_n != 0 or y % one_per_n != 0 or z % one_pe
浏览 8提问于2022-10-25得票数 1
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2回答
在使用numpy函数atan2之后，我得到了下一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "<module1>", line 31, in <module>
File "<module1>", line 22, in f
File "<module1>", line 9, in ATN
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguou
浏览 5提问于2013-11-05得票数 1
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例如，当你用高阶函数做x * y + z时，它可以表示为：on3(x,y,add,lambda (x,y,z): x * y + z)，这在理论上可以节省大量的计算量。我的问题是，为什么这种模式在numpy中很少见
浏览 13提问于2021-04-17得票数 0
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我有一个32x32x3映像，比方说，在keras中有一个cifar10映像。现在，说我想做些操作。首先，为了确保我做得对，我试图复制图像(这不是我想要做的，所以请不要告诉我如何在不执行三个循环的情况下复制图像，我需要三个循环来操作一些值)。
from keras.datasets import cifar10
import matplotlib.pyplot as plt
(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = cifar10.load_data()
im = numpy.reshape(X_train[0], (3, 32, 32))
im
浏览 1提问于2016-05-23得票数 5
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我试着计算温度的变化趋势
ntimes, ny, nx = tempF.shape
print tempF.shape
trend = MA.zeros((ny,nx),dtype=float)
print trend.shape
for y in range (ny):
for x in range(nx):
trends[y,x] = numpy.polyfit(tdum, tempF[:,y,x],1)
print trend()
结果是
(24, 241, 480)
(241, 480)
ValueErrorTraceback (mos
浏览 1提问于2017-10-06得票数 0
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给定一个数组，我想要计数子数组(连续的)的数目，这些子数组的乘积在取时不会被k整除。
例如：设A= [1, 2, 3, 4, 5, 6]和K=2
那么，使乘积不能被K整除的子数组的数目是2：
{1}
{3}
{5}
其余的都可以除以2。
{1, 2}
{1, 2, 3}
{1, 2, 3, 4}
{1, 2, 3, 4, 5}
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
{2}
{2, 3}
{2, 3, 4}
{2, 3, 4, 5} etc..
我尝试先计算子数组(n)(n+1)/2的总数，然后用mod减去可以被k整除的子数组的数目，但它不起作用。我该怎么绕开这条路？
这将(错误地)计算出乘积可
浏览 0提问于2016-11-21得票数 4
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我对NumPy/SciPy插值方法感到困惑。我用LinearNDInterpolator实现了3D线性插值，我发现它非常慢。然后我用纯Python写了一个蛮力三重for循环方法，令人惊讶的是，它使我的速度提高了1000倍。我也尝试了Numba包，它并没有变得更快。
根据我在互联网上找到的任何来源，与NumPy/SciPy和Numba相比，Python循环应该是超低级的。但这不是我所看到的。
我发布了我运行的全部源代码。我在我的机器上得到了这些时间：
Numpy ready: 3.94499993324 s, result[0]= 0.480961746817
Python for lo
浏览 0提问于2014-03-23得票数 9
在检查一个数字是否在列表中时，我观察到了这种奇怪的行为。如果数字为泛型int类型，则检查失败；但如果数字为numpy.int64类型，则检查成功。有人能解释原因吗？我知道我可以通过生成列表lst=df['A'].values.tolist()来获得一个整数列表而不是一个列表来做得更好。但我的问题是，为什么numpy.int64会在下面工作呢？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': range(31, 36)})
print(df)
# A
# 0 31
# 1
浏览 5提问于2022-06-15得票数 2
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用布尔矩阵替换循环以执行高级索引
、、、、
当处理维数(A，B，C)的三维矩阵"M“时，我们可以用两个向量X对相同维数D的[0，A)中的元素和[0，B)中的元素的Y进行索引。
更确切地说，我理解在写作的时候
M[X,Y,:]
我们要为D中的每一个“我”，
M[X[i], Y[i], :],
从而最终产生一个DxC矩阵。
现在假设
X is a numpy array of dim U, same concept as before
this time Y is a matrix UxL, where each row correspond to a Boolean numpy array
(a mask)
然后看下面的代码
f
浏览 1提问于2017-09-11得票数 3
我试图使用下面的代码和numpy获得一个10 x 8 array
import numpy as np
columns = ["Port Wt", "Bench Wt", "Port Retn",
"Bench Retn", "Attrib", "Select", "Inter", "Total"]
a = np.ones([10,len(columns)],
dtype={"names"
浏览 2提问于2014-11-23得票数 0
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我在数组元素迭代中使用numpy.ndenumerate：
a = np.ones((10,10,10))
for (x,y,z), value in numpy.ndenumerate(a):
do stuff with x,y,z and value
如何只对指定的元素值进行迭代？例如，如果数组是二进制的，我如何对所有数组进行迭代？
目前，我使用的内容如下：
specified = np.nonzero(a) #or np.where(a == some_value)
for i in xrange(np.count_nonzero(a)):
do stuff with x
浏览 4提问于2015-08-12得票数 0
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
eps = 0.8
X = np.linspace(-1, 1, 100)
Y = np.linspace(-1, 1, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.exp(-X**2-Y**2)
data_zero_x = np.array([])
data_zero_y = np.array([])
for i in range(len(X)):
for j in range(len(Y)):
浏览 16提问于2021-03-19得票数 0
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我被要求在二维数组/矩阵(行、列)中试验numpy计算值，其中这些值依赖于相邻的值。我承认，这不仅仅是将矩阵与标量或诸如此类的矩阵相乘，即使它可能被简化为一系列这样的步骤。
尽管这是家庭作业，但我的问题所涉及的范围比仅仅向我提出解决办法的范围更广。
我已经阅读了广播，即向量化，在numpy，我可以想象一种方式是实现这作为一个新的ufunc，并运行它的矩阵。但是，对于我可能面临的限制，我有点担心--与当前迭代期间计算的元素相比，numpy ufunc可以访问相邻元素吗？概念上：
for x in columns:
for y in rows:
a[x, y] = a[x,
浏览 4提问于2015-10-20得票数 2
我是第一次接触numpy。我想知道有没有办法查找两个不同形状的ndarray？例如，我有两条ndarray，如下所示：
X = array([[0, 3, 6],
[3, 3, 3],
[6, 0, 3]])
Y = array([[0, 100],
[3, 500],
[6, 800]])
并希望在Y中查找X的每个元素，然后能够返回Y的第二列：
Z = array([[100, 500, 800],
[500, 500, 500],
[800, 100, 500]])
谢谢你，法贤
浏览 0提问于2010-06-02得票数 2
1回答
我正在尝试将下面的convolve方法应用于摄影师图像。应用于图像的内核是一个3x3过滤器，其中填充了-1/9。在应用convolve方法之前，我打印了摄影师图像的值，得到的只是正数。接下来，当我在图像上应用3x3负核时，当我在卷积后打印摄影师图像的值时，仍然会得到正值。
权力下放职能：
def convolve2d(image, kernel):
# This function which takes an image and a kernel
# and returns the convolution of them
# Args:
# image:
浏览 1提问于2019-11-30得票数 2
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我很困惑。我只是将代码从Java移植到Python。Goods news是Python的替代品，我使用的lib要快得多。糟糕的是，我编写的Python选项的自定义处理代码要慢得多:(我甚至删除了一些我认为不必要的部分，甚至更慢了。Java版本花费了大约半秒钟，Python花费了5-6。
rimg1 = imageio.imread('test1.png').astype(np.uint8)
rimg2 = imageio.imread('test2.png').astype(np.uint8)
sum_time = 0
for offset in range(
浏览 2提问于2019-08-02得票数 1
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我尝试使用scipy.optimize包进行回归。函数的模型在func中定义，参数命名为coeffs。我想使用数据xdata和ydata来学习使用LS准则的参数。
我有以下TypeError:只有长度为1的数组可以转换为Python标量
from __future__ import division
import numpy
import scipy
from math import exp
import scipy.optimize as optimization
global m0,t0
t0 = 0.25
m0=1
def func(t, coeffs):
a = coeff
浏览 0提问于2019-04-16得票数 0
1回答
在python中加速这种插值
、、、、
我有一个图像处理问题，我目前正在用python解决，使用numpy和scipy。简单地说，我有一个图像，我想应用许多局部收缩。我的原型代码正在工作，最后的图像看起来很棒。然而，处理时间已经成为我们应用程序中的一个严重瓶颈。你能帮我加速我的图像处理代码吗？
我试着把我们的代码压缩到下面的“卡通”版本。分析表明，我大部分时间都花在插值上。有明显的方法来加速执行吗？
import cProfile, pstats
import numpy
from scipy.ndimage import interpolation
def get_centered_subimage(
center_po
浏览 2提问于2011-11-16得票数 1
1回答
不同维数矩阵的二项式实现
、、、
本文试图对维数n_2的两个矩阵x和维数m_2的y实现(x-y)^2，我认为可以用二项式公式(x.T)^2=x^2-2x.Ty+y^2=X.Tx-2x.Ty+Y.T_y。
我的初稿如下：
tmp1 = numpy.square(input1)
tmp2 = numpy.square(input2)
res = numpy.dot(input1, input2.T)
res *= -2
res += temp1.reshape(-1, 1)
res += temp2
return np.exp(res)
不幸的是，经过几个小时的尝试，我的时间变量的维数仍然有问题。这将很好地得到一些进一步的帮助，如
浏览 2提问于2021-03-28得票数 0
我想要创建一个坐标数组，这样我就不必手动编写100对x和y值。我正在考虑在另一个for循环中使用for循环，但我无法实现。
我想要创建一个名为CoordsArray的空CoordsArray，并利用最内部的push方法，创建一个混合数组，如下所示：
var coordsArray = [
{x:0,y:0},{x:0,y:20},{x:0,y:40},{x:20,y:0},{x:20,y:20},{x:20,y:40},{x:40,y:0},{x:40,y:20},{x:40,y:40}
]
上面的代码用于在不手动创建数组的情况下创建三行三行的三个圆圈(使用D3js)，因为稍后我必须创建一个1
浏览 0提问于2018-09-13得票数 0
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bokeh流空白图形
、、、
我正在试着用Bokeh绘制一个实时的线状图。但我的代码只是绘制了一个空白图形。
import numpy as np
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, curdoc
source = ColumnDataSource({'x': [], 'y': []})
def update():
new = {'x':[np.random.rand(1,3)],
'y':[np.rando
浏览 0提问于2018-03-27得票数 0
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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我在Python中没有使用NumPy就做到了这一点：
def fun_list(list_, x):
#set list to odd numbers in list_ raised to number x
s=[]
s= [i**x for i in list_ if (i%2)!=0]
list_=s
print(list_)
测试功能：
list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [2, 3, 4, 5]
print(fun_list(list1, 2))
print(fun_list(list2, 3))
结果：
[1, 9]
None
浏览 2提问于2018-07-31得票数 0
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假设我有两个二维numpy数组，X和Y，其中 X = np.array([[0,1,2,3],
[4,5,6,7]])
Y = np.array([[1,2,3,4],
[1,1,7,3]]) 我想创建一个新的2dnumpy数组，Z，它是X，Y元素的argmax，所以在这个例子中，Z应该是： Z = np.array([[1,2,3,4],
[4,5,7,7]]) 我已经尝试了以下的变体，没有一个返回预期的结果 np.array([(np.argmax
浏览 19提问于2021-06-26得票数 1
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我的函数和舍入到最近的偶数
function y = rndeven(x)
if x<=1
y=2;
else
y = 2*floor(x);
end
endfunction
当我运行它时，我得到：
cc=[0:3]'
both=[cc,rndeven(cc)]
0 0
1 2
2 4
3 6
我想得到的结果是：
0 2
1
浏览 1提问于2019-06-08得票数 0
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我刚刚开始学习cntk。然而，我有一个基本的问题，它阻碍了我的进步。我通过了以下测试：
import numpy as np
from cntk import input_variable, plus
def test_simple(self):
x_input = np.asarray([[1, 2, 2]], dtype=np.int64)
assert (1, 3) == x_input.shape
y_input = np.asarray([[5, 3, 3]], dtype=np.int64)
assert (1, 3) == y_input.s
浏览 9提问于2017-01-26得票数 1
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在Numba文档中有一个关于并行竞争条件的例子。
import numba as nb
import numpy as np
@nb.njit(parallel=True)
def prange_wrong_result(x):
n = x.shape[0]
y = np.zeros(4)
for i in nb.prange(n):
y[:]+= x[i]
return y
我运行了它，它确实输出了异常的结果，比如
prange_wrong_result(np.ones(10000))
#array([5264., 5273., 5231.,
浏览 1提问于2020-01-05得票数 3
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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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1回答
使用以下代码时，我会得到以下错误ValueError: malformed string：
import numpy
l=[]
for x in [0.0,1.0]:
for y in [0.0,1.0]:
for z in [0.0,1.0]:
if x+y+z ==1:
print x
pr_matrix = numpy.matrix('x ; y ; z')
l.append(pr_matrix)
在我看来，numpy.matr
浏览 1提问于2017-12-08得票数 2
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我试图在Python中使用来自optimize.minimize库的SciPy实现正则化的logistic回归。这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import optimize
l = 0.1 # lambda
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def cost_function_logit(theta, X, y, l):
h = sigmoid(X @ theta)
# cost
J = -1 / m * (y
浏览 14提问于2022-02-24得票数 1
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对于我的练习表，我需要编写一个函数，它可以找到一个函数(称为Maxwell_Boltzmann)的给定y值的x值，而不需要任何库函数。所以我尝试定义一个函数(称为most_probable_speed)，它首先找出Maxwell_Boltzmann的y值的最大值，然后找出哪个x(在我的代码中定义为v)达到了最大值。我用一个for和if循环来打印v，但它没有打印出参数v，它给了我整个向量v，有人知道如何打印参数v吗，y是？
我的代码是：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import scipy.con
浏览 10提问于2020-05-06得票数 0
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我有一个返回numpy.ndarray的函数。这个函数在循环中被调用。我希望在循环结束后访问所有的numpy.ndarrays，以便执行numpy操作。
伪码：
for x in something:
rects = method_that_returns_numpy_arrays()
#at this point I would like access to all the rects collected when the loop ends
我试着把它们列在清单上：
all_rects = []
for x in something:
rects = method_tha
浏览 2提问于2016-03-20得票数 0
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1回答
传递一个期望单个值的数组？
、、、、
我试图在Python中实现简单的优化问题。我目前正在与以下错误作斗争：
值错误：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any()或a.all()
据我所知，这意味着我正试图插入一个只能接受单个值的数组。尽管如此，我还没有想出解决办法，也没有发现问题出在哪里。
我的代码如下
def validationCurve(X, y, Xval, yval):
#[lmbda_vec, error_train, error_val] =
# VALIDATIONCURVE(X, y, Xval, yval) returns the train and
# validation
浏览 0提问于2016-10-12得票数 0
3回答
我试图解决leetcode上的单数问题。
该问题给出了一个列表，其中列表中的每个值显示三次，除了一个只出现一次的值。我们应该返回这个单一的发生值..。我在python中提出了以下解决方案(我只学习python一天)
class Solution:
def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int:
for x in nums:
temp = []
for y in range(len(nums)):
if(x == nums[y]):
浏览 9提问于2022-02-03得票数 0
1回答
我正试图把赵科的隐写方法从matlab改写成python，我一开始就被困住了。
在matlab中，前两个步骤是：
步骤1：
A = imread(casepath); # Reading stegonography case image and aquiring it's RGB values. In my case it's a 400x400 PNG image, so it gives a 400x400x3 array.
第2步：
D = dct2(A(:,:,3)); # Applying 2D DCT to blue values of the image
Pyth
浏览 3提问于2016-10-18得票数 0
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当子类numpy数组时，我遇到了以下问题
例如：
import numpy
class Example(numpy.ndarray):
def __new__(cls, x, y):
dt = [('x', 'float'), ('y', 'float')]
buffer = numpy.array(zip(x, y),dtype=dt)
obj = super(Example, cls).__new__(cls, buffer.shape, dtype=dt,
浏览 0提问于2018-09-05得票数 2
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1回答
如何在numpy数组上映射函数
、、、、
我希望能够在任意一个标量numpy一维数组，o numpy 2-D数组上应用一个泛型函数。这里的例子是
def stress2d_lefm_cyl(KI, r, qdeg) :
"""Compute stresses in Mode I around a 2D crack, according to LEFM
q should be input in degrees"""
sfactor = KI / sqrt(2*pi*r)
q = radians(qdeg)
q12 = q/2; q32
浏览 3提问于2019-12-17得票数 0
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当我运行这段代码时：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(np.where(a > 2))
很自然地会得到一组索引，其中包含a > 2，即[2, 3, 4, 5]，但是我们得到：
(array([2, 3, 4, 5], dtype=int64),)
即有空的第二个成员的元组。
然后，要得到numpy.where的“自然”答案，我们必须这样做：
np.where(a > 2)[0]
，这个元组有什么意义？在哪种情况下有用？
注意:我在这里只谈论用例numpy.where(cond)，而不是也存在的
浏览 0提问于2018-06-01得票数 56
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对于numpy结构化数组，我完全是新手。
如果我使用来自文档的代码(请参阅此处：)
import numpy as np
x=np.array([(1,2.,'Hello'), (2,3.,"World")], dtype=[('foo', 'i4'),('bar', 'f4'), ('baz', 'S10')])
x
y = x['foo']
y
x是正确的：array([(1, 2.0, 'Hello'), (2, 3.0, &#
浏览 4提问于2015-12-23得票数 3
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如何定义(x，y)坐标的二维数组
、、、、
我有一个(x，y)坐标的2d空间，我想要在python中建模，并且想知道如何定义python中的2d空间，在这里我可以将多个值赋给一个点(x，y)。以后在坐标处的值将根据某些坐标依赖的计算而改变。
我考虑使用numpy数组根据用户输入的大小创建2d数组。我首先创建了一个2dn*m零数组，以后的部分代码计算是在点上完成的。但在这种情况下，每个点(x，y)只有一个值。
import numpy as np
x_coor=135
y_coor=120
grid=np.zeros((x_coor,y_coor)
是否有一种方法使其成为gridx，y=(value1，value2)，还有比nump
浏览 1提问于2019-05-22得票数 3
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我正在阅读在高性能Python中引入numpy并在我自己的计算机上播放代码的章节。意外地，我使用for循环运行numpy版本，发现结果比原生python循环慢得令人吃惊。
代码的一个简化版本如下所示，其中我用0定义了2D数组X，用1定义了另一个2D数组Y，然后在概念上将Y添加到X，概念上是X += Y。
import time
import numpy as np
grid_shape = (1024, 1024)
def simple_loop_comparison():
xmax, ymax = grid_shape
py_grid = [[0]*ymax for x
浏览 12提问于2017-12-15得票数 1
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我有一系列的解包阶段，有一些解包错误，包括Pi的+/-倍数跳跃：
import numpy
a = numpy.array([0.5, 1.3, 2.4, 10.3, 10.8, 10.2, 7.6, 3.2, 2.9])
在这个例子中，在2.4和10.3之间有2个周期的第一次跳跃，在7.6和3.2之间有-1个周期的跳跃。我想移除跳跃。问题是，当您删除跳转时，您需要相应地增加或减少序列的其余部分，而不仅仅是发生跳转的值。
有没有一种更干净的方法(没有/更少的循环，更快)来做到这一点：
jumpsexist = 1
while jumpsexist:
# Look for absolut
浏览 0提问于2012-04-12得票数 5
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如何检查numpy数组是否有规则的形状。
在下面的示例中，x是一个*2 by 3*矩阵。但是，y并不是正则的，因为它不能被表示为适当的矩阵。
假设我有一个numpy数组，是否有一个方法(最好是内置的)来检查numpy数组是一个实际的矩阵？
In [9]: import numpy as np
In [10]: x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
In [11]: x.shape
浏览 0提问于2019-08-30得票数 2
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我认为解释我的问题的最好方法就是展示它： import numpy as np
coloured_letters = np.ndarray(shape=(2, 2), dtype="<U100")
print("\033[1;32;40m A test \033[30m")
def fill(ndarray):
y = 0
x = 0
while y < 2:
while x < 2:
ndarray[y][x] = "\033[1;32;40m A test \03
浏览 19提问于2019-02-28得票数 0
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两个Numpy数组的大小如下：
(406, 278)
(406,)
但是，在追加Numpy数组时出现了错误：
ValueError:所有输入数组都必须有相同的维数
代码：
y = numpy.array(kmeans.labels_,copy=True)
x = numpy.append(x, y, axis=1); #error
x = numpy.append(x, y, axis=0); #error
浏览 1提问于2017-03-26得票数 1
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