如何正确地将numpy数组转换为io.BufferedReader？
将numpy数组转换为io.BufferedReader可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入必要的库：
import numpy as np
from io import BytesIO- 创建一个numpy数组：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])- 使用numpy的
tofile()函数将数组保存到内存中的字节流：
buffer = BytesIO()
arr.tofile(buffer)- 将字节流转换为io.BufferedReader对象：
buffer.seek(0) # 将字节流指针移动到开头
bufferedReader = io.BufferedReader(buffer)现在，你可以使用bufferedReader对象进行进一步的操作，例如读取数据或将其传递给其他需要io.BufferedReader对象的函数。
关于numpy数组转换为io.BufferedReader的优势和应用场景，可以说：
优势：
- 快速：numpy数组操作效率高，转换为字节流和读取速度快。
- 灵活性：可以将numpy数组转换为不同的数据类型，如字节流、文本流等。
- 兼容性：io.BufferedReader对象可以与许多Python库和函数一起使用，提供了更多的数据处理和分析选项。
应用场景：
- 数据处理：将大型numpy数组转换为字节流，以便在分布式系统中进行数据传输和处理。
- 机器学习：将训练数据集转换为字节流，以便在模型训练过程中进行高效的数据读取。
- 数据存储：将numpy数组转换为字节流，以便将其存储在数据库或文件系统中。
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我如何计算一个由python numpy或me组成的数组计算出的所有小数，而不是像这样跳过。
>> A = numpy.array ([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]).
>> C = numpy.array ([[7,8,9], [1,2,3], [4,5,6]]).
>> A / C
array ([[0, 0, 0],
[4, 2, 2],
[1, 1, 1]])
但在第一个向量中，不必将[0.143, 0.250, 0.333]赋给绝对零值
浏览 1提问于2009-11-26得票数 1
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我有两个大小为(128，)的数组和一个大小为(784,128)的数组： array1.shape()
out: (128,)
array2.shape()
out: (128,)
array3.shape()
out: (784,128) 它们具有相同的数据类型，但dtype()输出不同： array1.dtype
out: float32
array2.dtype
out: <dtype: 'float32'>
array2.dtype
out: <dtype: 'float32'> 它们属于不同的类别： type(array1)
o
浏览 27提问于2020-09-05得票数 0
2回答
我将一个numpy数组保存到图像中，如下所示：
plt.imshow(xNext[0,:,:,0]) #xNext has shape (1,64,25,1)
print(xNext[0,:,:,0].shape) #outputs (64,25)
plt.savefig(os.path.join(root,filename)+'.png')
np.save(os.path.join(root,filename)+'.npy',xNext[0,:,:,0])
如何从.png保存的映像中获得相同的numpy数组？你还能告诉我我是否保存为.jpg图像吗？
我尝试了下
浏览 0提问于2018-08-15得票数 0
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4回答
我有一个numpy数组，我想把它转换成一个dataframe。
import numpy as np
import pandas as pd
nparray = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
如何将其转换为数据，其中数据将如下所示：
col1 col2
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
浏览 6提问于2020-12-15得票数 1
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当我进行训练时，代码出现错误： with open(f_hr, 'rb') as _f: hr = np.load((_f)[0]['image'], allow_pickle=True)
Typeerror: '_io.BufferedReader' object is not subscriptable python 3.7 (google colab) numpy 1.19.5 如何解决这个问题？
浏览 214提问于2021-09-15得票数 0
1回答
numpy数组子设置误差
、、、
我有一个类型为numpy稀疏矩阵的A1
scipy.sparse.dok.dok_matrix
带整数值。我试图用它来子集另一个类型的整数矩阵A2
numpy.matrixlib.defmatrix.matrix
通过
A2[A1>0]
它们都有形状(1,10000)。虽然它使用起来很好
A1[A1>0]
我得到以下错误：
>> A2[A1>0]
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-250-19959d659dc5>", line 1, in <
浏览 5提问于2017-10-30得票数 0
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17回答
我使用Python和NumPy，在“转置”方面有一些问题：
import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)
调用a.T不会转置数组。例如，如果a是[[],[]]，那么它的转置是正确的，但我需要[...,...,...]的转置。
浏览 6提问于2011-05-11得票数 240
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我在集群中训练了一个模型，将其下载(pkl格式)并尝试在本地加载。我知道sklearn的joblib版本是用来保存一个模型mymodel.pkl的(但我不知道具体是哪个版本...)。 from sklearn.externals import joblib
print(joblib.__version__)
model = joblib.load("mymodel.pkl") 我在本地使用sklearn的joblib的0.13.0版本。 这是我得到的错误： ----------------------------------------------------------
浏览 161提问于2020-01-05得票数 0
我希望在django中有一个numpy数组字段，这样我就可以这样做了。
from example.models import Series
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])
model = Series.objects.create(id=1, array=array)
model = Series.objects.get(id=1)
assert np.array_equal(array, model.array)
实际上，该字段应该将numpy数组序列化为二进制并自动反序列化它。目前，我只是在做这个：
import base64
浏览 5提问于2017-10-11得票数 6
我有下面的数据框架..我想把它转换成numpy数组。当我试着..。时间顺序被打破转换为numpy数组。可能是因为它是时间序列数据(19:00~0:00:00~07:00:00)
如何保持时间顺序将dataframe转换为numpy数组？
aaa \
Date 2015-12-06 2015-12-13 2015-12-20 2015-12-23 2015-12-26 2016-01-03
Time
浏览 2提问于2018-02-07得票数 0
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当我以下列方式编写代码时：
from numpy import *
H = array([1,1])
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了与H相同的矩阵，而不是H的转置。
但是，当我以如下方式改变矩阵H时：
from numpy import *
H = array(([1,1],[2,3]))
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了H的转位。
我不明白这里发生了什么。它是使用转置函数的方式，还是定义矩阵的方式？
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
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1回答
Numpy中强对称矩阵的生成
、、、、
关于如何有效地生成固定维(n,m)的任意numpy数组，其中所有的行都是彼此的排列，所有的列都是彼此的排列(即强对称的)，有什么想法吗？
浏览 5提问于2020-05-18得票数 0
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3回答
如何使用numpy转置向量？我在努力
import numpy as np
center = np.array([1,2])
center_t = np.transpose(center)
但是它不工作，我怎么做呢？
浏览 0提问于2019-03-03得票数 1
我希望使用Pyinstaller将我的.py脚本(在执行时工作得很好)转换为.exe，但是当转换完成并启动新生成的.exe文件时，cmd会弹出并在其上显示闪烁的光标，然后什么也不会发生。我曾尝试过不同的转换方式，如pyinstaller -F script.py和pyinstaller --onefile -w script.py，但从未产生任何效果。然后我试着从cmd启动它，没有区别。但是我做了一个测试脚本，它只是打印出“hello world”作为一个输出，它起了作用。在实际的转换过程中，似乎没有任何可疑的事情发生，除了一些模块没有被检测到，但是如果我正确地理解了，它们并不一定是必需的。(
浏览 2提问于2020-10-02得票数 1
1回答
我正在尝试将一个numpy.array的音频采样率(从44100到22050)转换为88200个样本，其中我已经完成了一些处理(例如添加静音和转换为mono)。我试图用audioop.ratecv转换这个数组，但是它可以工作，但它返回一个str而不是numpy数组，当我用scipy.io.wavfile.write编写这些数据时，结果是一半的数据丢失了，音频速度是原来的两倍(而不是慢一些，至少这有点道理)。audio.ratecv可以很好地处理str数组，比如wave.open返回，但我不知道如何处理这些数组，所以我尝试用numpy.array2string(data)将其从str转换为num
浏览 1提问于2017-08-26得票数 2
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在2D矩阵上，如果没有指定轴，numpy的np.transpose(矩阵)和np.matrix.transpose()在功能上有区别吗？
另外，有没有人可以尝试直观地解释一下axes规范是如何工作的？
谢谢!
浏览 0提问于2018-09-26得票数 2
2回答
我试图通过水平连接4列中的数据来创建数组，如下所示：
col1=numpy.arange(191.25,196.275,.001)[:, numpy.newaxis]
nrows=col1.shape[0]
col2=numpy.zeros((nrows,1),dtype=numpy.int)
col3=numpy.zeros((nrows,1),dtype=numpy.int)
col4=numpy.ones((nrows,1),dtype=numpy.int)
a=numpy.hstack((col1,col2,col3,col4))
然后将其转换为字符串：
a_str = '
浏览 4提问于2015-12-21得票数 0
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我在python中有一个numpy数组，它的结构类似于：
array([[NaN, NaN, NaN],
[a, b, NaN],
[c, d, e],
[NaN, NaN, f])
每列都有相同数量的非NaN值，但它们在不同的行处开始和结束。我想以一个结构如下的数组来结束：
array([a, b, e],
[c, d, f])
(也就是说，删除所有的NaNs，并修改数组的形状以适应数据点的数量。)然而，我不确定如何有效地做到这一点。
我尝试使用：
x = x[~numpy.isnan(x)]
和
x = x[numpy.logical
浏览 23提问于2019-08-16得票数 0
我在使用matplotlib绘制某物的路径时遇到了一些困难。这是我正在做的事情的基本版本。
本质上，我看到的是，这个值是否在路径的任何一点上打破了某个阈值(在本例中为6)，然后用它做一些事情。
现在，我准备了三份名单。end_vector将基于另外两个列表。如果在一个模拟过程中，该值在任何时候都超过2，我将将对象的最后一个位置添加到我的end_vector中。
trajectories_vect是我想通过保持一个列表来跟踪所有5个模拟的轨迹的东西。我将在下面澄清这一点。而且，timestep_vect为单个模拟存储路径。
from random import gauss
from matplo
浏览 1提问于2016-12-05得票数 0
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4回答
使用numpy，我希望通过列数组x (元素级)对矩阵y进行多个处理：
x = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = numpy.array([1, 2, 3])
z = numpy.multiply(x, y)
print z
这使输出就像y是行数组一样：
[[ 1 4 9]
[ 4 10 18]
[ 7 16 27]]
但是，我希望输出就像y是列数组一样：
[[ 1 2 3]
[ 8 10 12]
[21 24 27]]
那么，我如何才能操纵y来实现这一
浏览 4提问于2014-08-13得票数 1
回答已采纳
我用LogisticRegression来模拟kaggle.com的泰坦尼克号问题。我想用年龄，性别等多个变量来模拟我的乙状结肠功能。如果只对一个变量使用，例如性别，同样的方法可以很好地工作，但是当用于多个变量时，它会抛出以下错误
TypeError: float()参数必须是字符串或数字，而不是“方法”
我的猜测是，我没有正确地使用整形方法。PS :我是python和sklearn库的初学者。手下留情。
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
浏览 2提问于2016-05-12得票数 0
1回答
我一直在处理一些文本数据，并且有几个稀疏矩阵和密集(numpy数组)。我只想知道如何正确地组合它们。
这些是数组的类型和形状：
list1
<109248x9 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 152643 stored elements in Compressed Sparse Row format>
list2
<109248x3141 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'
浏览 2提问于2019-02-22得票数 5
回答已采纳
我有两个csv文件，我已经使用numpy导入到python。
数据有2列：
[['month' 'total_rainfall']
['1982-01' '107.1']
['1982-02' '27.8']
['1982-03' '160.8']
['1982-04' '157']
['1982-05' '102.2']
我需要创建一个2D
浏览 10提问于2020-10-07得票数 0
2回答
我有一个以以下形式包含数组(type = numpy.ndarray)的列表：
final = [[a, b, c, d],[e, f, g, h],[i, j, k, l]]
我想以以下形式将它们打印到csv文件中：
a, e, i
b, f, j
c, g, k
d, h, l
其中a，b，c.j，k，l都是字符串(numpy.string_)。我试图将其作为包含列表的列表(在另一篇文章中回答)进行处理，但是它不起作用，而是创建了一个空的csv文件。我的尝试是这样的：
csvfile=open('new.csv','wb')
wr = csv.wri
浏览 4提问于2015-05-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个4x2矩阵，即长度为2的numpy向量的numpy向量(长度为4)。例如a= [1,1,1,2,3,5,8,3]，我想从每一行中减去向量b= 3,6。我试着做了以下事情：
np.vectorize(lamda x: x-b)(a)
但是我得到了错误ValueError：
setting an array element with a sequence.
有人能给我解释一下为什么和如何正确地做这件事吗？
浏览 0提问于2017-06-06得票数 0
我看过其他人在这方面的帖子，但我不清楚是否有更好的解决方案。我有一个2D NumPy数组，我想在它后面追加一列。例如：
import numpy as np
A = np.array([[2., 3.],[-1., -2.]])
e = np.ones(2)
print(A)
print(e)
B = np.hstack((A,e.reshape((2,1))))
print(B)
这就是我想要的。但是有没有办法避免这种笨拙的重塑呢？
浏览 5提问于2017-03-08得票数 2
1回答
我有这个代码
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
q = csr_matrix([[1.], [0.]])
ones = np.ones((2, 1))
现在如何将1列添加到矩阵Q中以获得结果形状(2，2)？(矩阵Q是稀疏的，我不想更改csr的类型)
浏览 0提问于2016-06-20得票数 0
我一直在试验在使用pypy的同时将数值数组保存到文件中的最佳方法(这意味着我不能使用明显的numpy.save、numpy.savetxt等，因为它们不受支持)。我尝试过使用Pickle模块(适用于pypy)，但Pickle只允许我保存数据列表。虽然我可以使用array.tolist()，但从一维Numpy数组移出时，这会变得复杂。
我知道Struct模块可以用来保存和加载numpy数组，但我不知道如何解决这个问题，而且在线信息似乎很少。
任何有用的提示/教程都会非常有用！
浏览 0提问于2012-11-23得票数 3
1回答
这就是我的错误的一个例子。假设我创建了一个numpy数组 X = np.zeros((1000, 50)) 其中1000是特征(行)，50是示例(列) 由于我是一个接一个地添加示例，因此我必须将数组1中的列替换为1，以获得最终的特征数组。我试过这个： X[:,i] = example 其中example的大小为(1000，1)，对每个示例迭代i。这不起作用，因为X:，i的形状是(1000，)，一个秩为1的数组。如何编写代码，使每个示例都替换X数组的一行，而不抛出广播错误。谢谢。
浏览 13提问于2019-01-30得票数 0
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我正在读取CSV文件的列表，并且总是将数据附加到数组中的新列。我目前的解决方案类似于以下内容： import numpy as np
# Random generator and paths for the sake of reproducibility
fake_read_csv = lambda path: np.random.random(5)
paths = ['a','b','c','d']
first_iteration=True
for path in paths:
print(f'Read
浏览 7提问于2019-12-06得票数 1
1回答
假设我有以下数据，具有固定间隔的连续数据(因此不确定tslearn集群包对此有用)
date value
2022-09-06 01:40:50.999059 0.2732
2022-09-05 19:55:02.242936 0.9771
.
.
.
我试图使用K均值算法来聚类，但不能使用
df.date = pd.to_datetime(df.date)
data = df[["date","value"]]
model = KMeans(init="r
浏览 3提问于2022-11-15得票数 0
3回答
我有一个“行”向量，它被转换成一条矮小的昆虫。我只想让它成为一个“列”向量(只要它与matplotlib兼容，我就不会太在意它的类型)。下面是我正在尝试的一个例子：
import numpy as np
a = np.ndarray(shape=(1,4), dtype=float, order='F')
print(a.shape)
a.T #I think this performs the transpose?
print(a.shape)
输出如下所示：
(1, 4)
(1, 4)
我希望能得到：
(1, 4)
(4, 1)
有人能给我指明正确的方向吗？我已经看到，n
浏览 1提问于2015-04-22得票数 0
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1回答
我有一个索引元组的数组，我想用它从一个多维的numpy数组中挑选出值，
import numpy
a = numpy.random.rand(10, 10, 10)
idx = [[1, 1, 2], [0, 3, 7], [9, 8, 4], [9, 9, 9]]
只有在知道a.ndim的情况下，理解[a[i, j, k] for i, j, k in idx]才能工作。
有什么提示吗？
浏览 10提问于2017-02-27得票数 2
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最近我不得不在Python中做很多与视觉相关的工作，并且我面临着在不同格式之间切换的许多困难。当我使用Mahotas阅读图片时，我似乎无法将其转到cv2，尽管它们都在使用numpy.ndarray。SimpleCV可以很容易地获取OpenCV图像，但为遗留简历或mahotas获取SimpleCV图像似乎是一项相当艰巨的任务。
一些格式转换语法将会非常受欢迎。例如，如果我使用mahotas打开一个灰度图像，默认情况下，它被视为浮点颜色空间。即使我将类型指定为numpy.uint8，cv2似乎也无法将其识别为数组。我不知道如何解决这个问题。我在彩色图像上也没有太多的运气。我在Ubuntu Onei
浏览 2提问于2012-02-10得票数 5
1回答
我的问题正是标题所说的:我有一个整数的numpy数组，并希望将其转换为具有离散值的Orange表。如果我遵循以下步骤，它将失败：
import numpy as np
import Orange
a = np.arange(100).reshape((10,10)).astype(np.int8)
fields = ('one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven', 'eight', 'nine
浏览 0提问于2014-06-06得票数 2
根据 io.BufferedReader的说法，继承io.IOBase：io.IOBase -> io.BufferedIOBase -> io.BufferedReader。因此，它应该实现readline和readinto，但情况似乎并非如此，因为我得到了一个AttributeError。一个最小的例子是：
数据样本：
$ printf 'foo bar\nspam ham\n' | gzip -c > compressed_file.gz
测试代码：
import gzip
import io
with io.BufferedReader(gzip.o
浏览 1提问于2018-07-22得票数 0
3回答
我正在尝试将一个numpy.uint64 (由numpy.sum()输出)转换为十进制，而不会失去十进制模块的精度。
>>> from decimal import Decimal
>>> import numpy as np
>>>
>>> sum = np.sum(1000000000000000000)
>>> type(sum)
<type 'numpy.int64'>
>>> Decimal(sum)
Decimal('10000000000
浏览 4提问于2017-04-04得票数 3
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1回答
我有一个CNN，它需要输入的图像是形状通道，大小，大小，但当我使用imutils videostream函数获得帧时，我得到了形状大小，大小，通道的帧。 使用numpy重塑这个框架使我的CNN无法识别框架中的内容，也无法正确地对任何内容进行分类。 有什么方法可以指定我想要的帧的形状吗？或者以一种我保留图像的方式重塑框架？ from imutils.video import VideoStream
import time
vs = VideoStream(src=1).start()
time.sleep(2.0)
frame = vs.read()
print(frame.shape) #
浏览 19提问于2020-01-23得票数 0
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1回答
我想知道如何正确地转换一个向量。因为我的执行显然不起作用。这就是我所做的。
import numpy as np
weights = np.random.random(3)
weights.shape
(3,)
如果我做转位：
np.transpose(weights)
np.transpose(weights).shape
(3,)
因此，为什么我的体重不变化？非常感谢。
浏览 2提问于2017-01-30得票数 1
回答已采纳
我正在制作一个人脸识别应用程序，它使用本地摄像头捕捉人脸，并通过chaquopy将其编码成一个128 d的numpy数组。我想要做的是通过网络将这个numpy数组发送到服务器。问题是，我不知道如何通过网络发送一个numpy数组，也不知道如何高效地发送chaquopy。请给我一些建议
我可以将numpy数组转换为json文件或字符串，但这一次执行起来需要很长时间。速度是非常重要的，所以解决方案应该是最接近最有效的方法。
浏览 14提问于2022-11-12得票数 0
3回答
我创建了一个名为“column.txt”的文本文件，其中包含以下数据：
1
2
3.
4.
9
8
然后，我编写了下面的代码，将我的数据转换为一个单行文本文件。
import numpy as np
x=np.loadtxt('column.txt')
z=x.T
y=x.transpose()
np.savetxt('row.txt',y, fmt='%i')
我尝试了两种不同的方法--使用矩阵乘法(代码中的注释行)和使用transpose命令。问题是输出与输入完全相同！
之后，我在输入文件中添加了另一列，运行了代码，令人惊讶的是，这次输出
浏览 1提问于2015-09-11得票数 3
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2回答
我正在使用谷歌Colab与木星笔记本3。
我需要倒置一个.tif二值图像，把它的1变成0，把它变成0。
我怎么能这么做？(我仍然需要将图像保留为.tif)
编辑：，我认为我的图片读起来好像它们完全是由0组成的。有办法正确地读取图像吗？
编辑2:这里是链接：
编辑3:，它是由0和1组成的，当我尝试在QGis上对它进行可视化时，它显示得很完美。下面是代码：
import numpy as np
import imageio
image = imageio.imread("path")
for i in range(0, len(image)):
for x in range
浏览 0提问于2019-12-17得票数 1
具备以下条件：
keys = ['a', 'b','c','d']
numpy数组...
array = numpy.array([[1, 2, 3, 5], [6, 7, 8, 10], [11, 12, 13, 15]])
想要
my_dict = {'a': [1,6,11], 'b': [2,7,12], 'c': [3,7,13], 'd': [5,10,15]}
浏览 0提问于2012-03-21得票数 12
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1回答
考虑一个元组列表，例如： a = [(1,2), (3,4)] 我经常发现自己尝试将列表解压到每个列值的单独列表中，例如： b,c = list(zip(*a)) 在本例中，b将是一个包含值1和3的列表。 我经常发现我自己希望b和c是numpy数组而不是列表。在这种情况下，我通常做的是： b,c = list(zip(*a))
b = np.array(b)
c = np.array(c) 最后两行看起来很麻烦。有没有办法将一个列表直接解压缩到两个numpy数组中，而不是直接通过numpy.array转换它们 谢谢
浏览 17提问于2021-11-03得票数 2
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1回答
我发现木星/Numpy/Tranpose()/1D阵列的行为很奇怪。
我发现了另一篇文章，在这篇文章中，transpose()将而不是转置一维数组，但在以前的木星笔记本中，它确实是这样做的。
我有一个不一致的例子，我不明白：
如果有两个不同输出的大致相同的数组，请看我的jupyter笔记本的图片。
它似乎是和不是转置一维阵列。不一致是不好的
输出是(1000 )和(1,1000)，为什么会发生这种情况？
# GENERATE WAVEORM:
#--------------------------------------------------------------------------
浏览 3提问于2019-03-21得票数 0
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2回答
假设我有一个numpy数组
Y =
array([[4.96473614, 6.02336215],
[2.56213959, 2.74621531],
[4.36170066, 5.60413956],
...,
[5.93540184, 3.62864816],
[2.34483661, 2.37333593],
[6.3250522 , 7.09102362]])
使用
Y.shape
(1000,2)
(例如，带有x和y的2dim数据点)
如何轻松地将第三列添加到这个给定的数组(z值)中，以便
Y.shape
(1000,3)
浏览 0提问于2020-06-25得票数 1
目前，我使用numpy.logical_or和numpy.logical_and来检查两个数组的元素是否有相同的符号。想知道是否已经有了一个ufunc或更有效的方法来实现这一点。我现在的解决方案就在这里
a = np.array([1,-2,5,7,-11,9])
b = np.array([3,-8,4,81,5,16])
out = np.logical_or(
np.logical_and((a < 0),(b < 0)),
np.logical_and((a > 0),(b > 0
浏览 7提问于2017-04-12得票数 3
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我已经用numpy.genfromtxt在python中加载了一个.csv文件。现在它返回一个包含在数组中的一维numpy.ndarray，numpy.void对象实际上就是整数数组。但是，我想将它们从numpy.void类型转换为numpy.array。澄清一下：
>>> print(train_data.shape)
(42000,)
>>> print(type(train_data[0]))
<class 'numpy.void'>
>>> print(train_data[0])
(9, 0, 0)
所
浏览 3提问于2018-10-30得票数 6
我遇到了一个问题，一些numpy数组不能使用cv.fromarray()转换为cvMat。似乎每当numpy数组被转置时，问题就会发生。
import numpy as np
import cv
# This works fine:
b = np.arange(6).reshape(2,3).astype('float32')
B = cv.fromarray(b)
print(cv.GetSize(B))
# But this produces an error:
a = np.arange(6).reshape(3,2).astype('float32'
浏览 0提问于2013-02-06得票数 3
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2回答
将numpy数组元素包装为整数
、、、、
我有一个试图在循环中访问的子图列表：
index=[5,3,4,1,1,3,4,2,3,4,2,2,3,3,2,4]
subgraph=[[subgraph1],[subgraph2],[subgraph3],[subgraph4],[subgraph5]]
for i in range(len(index)):
for j in range(i+1,len(index)):
if index[j]==index[i]
continue
testgraphi=copy.copy(subgraph[index[
浏览 8提问于2015-06-26得票数 1
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