Numpy 3d数组-从for循环切换到numpy方法
Numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。针对Numpy 3D数组，我们可以通过使用Numpy提供的方法来替代使用for循环的方式进行操作。
首先，我们需要了解Numpy 3D数组的概念。Numpy的多维数组可以是1D、2D、3D甚至更高维度的数组。3D数组是由多个2D数组组成的数据结构，可以看作是一个由行、列和深度组成的三维矩阵。在Numpy中，可以使用np.array()函数创建3D数组，也可以通过对现有数组进行重塑来生成3D数组。
接下来，我们可以使用Numpy提供的方法来替代使用for循环的方式进行操作。Numpy提供了丰富的数组操作函数和方法，例如：
- 访问元素：可以使用索引来访问3D数组中的元素，例如
array[i, j, k]表示访问第i行、第j列、第k个深度的元素。 - 数组运算：Numpy支持对3D数组进行各种数学运算，例如加法、减法、乘法、除法等。可以使用
+、-、*、/等运算符进行操作。 - 形状操作：Numpy提供了一系列函数来改变3D数组的形状，例如
reshape()函数可以重新定义数组的形状，transpose()函数可以对数组进行转置操作。 - 统计计算：Numpy提供了各种统计计算函数，例如
mean()、sum()、max()、min()等，可以对3D数组进行统计分析。 - 广播操作：Numpy的广播功能可以使不同形状的数组进行运算，提高了计算效率。例如，可以对一个标量值与一个3D数组进行相加，Numpy会自动将标量值广播到3D数组的每个元素上。
对于Numpy 3D数组的应用场景，它可以用于处理需要三维数据结构的问题，例如图像处理、计算机视觉、医学图像分析等领域。在这些领域中，3D数组可以表示图像的像素值、颜色通道等信息。
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总结：Numpy是一个强大的Python科学计算库，可以用于处理多维数组。针对Numpy 3D数组，我们可以使用Numpy提供的方法来替代使用for循环的方式进行操作，包括访问元素、数组运算、形状操作、统计计算和广播操作。Numpy 3D数组适用于处理需要三维数据结构的问题，例如图像处理、计算机视觉、医学图像分析等领域。
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我想要创建一个3d numpy数组，使用2d numpy数组作为循环，我尝试了许多不同的方法从2d创建3d数组，但是每次都会给我带来错误。这就是我所做的，端点数组应该有一个(10,3,3)的维度。
#this is a sample code
arr=[]
for i in range(10):
a=np.random.rand(3,3)
arr=np.stack(a,arr)
#arr=np.append(arr,a)
#arr=np.array([arr,a])
#arr[i]=a
浏览 5提问于2017-09-26得票数 2
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3回答
让我们从2个二维数组开始：
import numpy as np
a = np.zeros( (3,4) )
b = np.zeros( (3,4) )
现在让我们将它们组合成一个3D数组：
c = np.stack( (a,b) )
到目前为止，一切都很好，但是如何向3D数组添加额外的2D数组，以下内容不起作用：
np.stack( (c,a) )
那么，我的问题是如何向3D数组中添加额外的层？(numpy版本1.12.1)
浏览 2提问于2017-04-12得票数 4
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1回答
假设我有一个3D numpy数组$y_{n \i.e.\i.e.}$和一个一维numpy array$x_{p \xx1}$，我想在$y$的每个片段(即$yi，j，:$)和$x$上应用'PyOLS‘函数。如何在Python中向量化此操作？
下面是一个示例代码：
import numpy as np
def PyOLS(xvec, yvec):
n = xvec.shape[0]
X = np.c_[xvec, np.ones(n)]
betas = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T, X)), np.dot(X.T, yvec))
浏览 7提问于2022-10-29得票数 0
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三维向量阵上的Numpy迭代
、、、、
我试图迭代一个Numpy数组，其中包含3d numpy数组(3d向量)。就像这样：
import numpy as np
Matrix = np.zeros(shape=(10, 3))
# => [
[0,0,0],
[0,0,0],
...
[0,0,0]
]
我需要迭代它，得到每个三维向量。在伪码中：
for vector in Matrix
print vector #=> [0,0,0]
有没有Numpy本土的方法来做这件事？最快的方法是什么？
谢谢!
弗兰
浏览 1提问于2014-05-20得票数 1
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如何在numpy中创建三维矩阵，如matlab a(:，:)。我尝试用numpy.array把matlab中创建3d矩阵的代码转换成python，但我不知道如何在numpy中创建3d矩阵/数组
浏览 6提问于2009-11-08得票数 26
1回答
我需要对大量矩阵进行对角线。这些矩阵本身很小(比如x，其中的a<=10)，但是由于它们的数量，使用for循环和numpy.linalg.eig函数对它们进行对角线需要花费大量时间。所以我想做一个矩阵数组，也就是一个2D数组，但不幸的是，Python似乎认为这是一个三维数组，被搞糊涂了，拒绝做这个工作。那么，有什么方法可以阻止Python将这个2D数组看作3D数组呢？
谢谢,
Python新手
编辑:更清楚的是，我对这个3D数组本身不感兴趣。由于通常，向函数提供数组似乎比使用for循环逐个为所有元素提供数据要快得多，所以我只是尝试将需要对角化的所有矩阵都放在数组中。
浏览 2提问于2011-07-20得票数 0
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我试图在python中创建3D数组，使用Numpy，并将2D数组相乘到三维。我在Numpy多维数组中非常新，基本上我在这里遗漏了一些重要的东西。
在本例中，我试图使用基本的2D数组(10x10)复制20次，从而生成10x10x203D数组。
我开始的二维数组：
a = zeros(10,10)
for i in range(0,9):
a[i+1, i] = 1
我试图创建的3D数组：
b = zeros(20)
for i in range(0,19):
b[i]=a
这种方法可能很愚蠢。那么，从基本的二维阵列来构建三维阵列的正确方法是什么呢？
干杯。
编辑很好，我做错事，可
浏览 10提问于2015-02-19得票数 0
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可以用PyAV直接将视频读入3D Numpy吗？目前，我正在遍历每一帧：
i = 0
container = av.open('myvideo.avi')
for frame in container.decode(video=0):
if i == 0: V = np.array(frame.to_ndarray(format='gray'))
else: V = np.dstack((V, np.array(frame.to_ndarray(format='gray'))))
i += 1
第一帧定义了一个2D Num
浏览 0提问于2020-01-29得票数 5
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Numpy三维数组索引
、、、、
在下面的示例中，我有一个3d numpy数组(n_samples x num_components x 2)，下面的示例是n_samples =5和num_components = 7。
我有另一个数组(索引 )，它是为每个形状的样本(n_samples，)选择的组件。
我希望从给定索引的数据数组中进行选择，以便得到的数组是n_samples x 2。
守则如下：
import numpy as np
np.random.seed(77)
data=np.random.randint(low=0, high=10, size=(5, 7, 2))
indices = np.array([0,
浏览 0提问于2017-03-15得票数 4
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我有一个3D numpy数组，其形式如下：
>>>img.shape
(4504932, 2, 2)
>>> img
array([[[15114, 15306],
[15305, 15304]],
[[15305, 15306],
[15303, 15304]],
[[15305, 15306],
[15303, 15304]],
...,
[[15305, 15302],
[15305, 15302]]], dtype=uint16)
其中，每个条目都是上述img numpy数组中每个2
浏览 8提问于2015-06-16得票数 2
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python中的图像数组
、、、、
我使用numpy和matplotlib在python中导入图像。我想创建一个3d数组，这样在1轴和2轴上我有像素值，在0轴上我有图像编号。到目前为止，我得到了这样的东西：
from PIL import Image
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 0提问于2015-01-08得票数 1
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我有一个3D数组，它是一个遮罩。另外，我有一些索引来编码一些值应该保存在哪里(数组位置)。 一切似乎都很正常，除了在将值分配到所需位置后输出矩阵仍然是空的。 我看不到我在这里遗漏了什么。我也尝试过numpy.put，但没有成功。 import numpy as np
# Initialize output matrix (here the results will be stored)
results = np.zeros((67, 67, 45))
# define the mask - where to put the calculated values in the results
浏览 16提问于2019-06-26得票数 4
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我试图用等于2和3的标签来索引testdata。然而，当我运行这段代码时，它会将我的数组从2D (100 X 100)转换为3D (100 X 1 X 100)。
有人能解释它为什么要这样做吗？代码中的最后一行是罪魁祸首，但我不知道为什么会发生这种情况。
labels = testdata[:,0]
num2 = numpy.nonzero(labels == 2)
num2 = numpy.transpose(num2)
num3 = numpy.nonzero(labels == 3)
num3 = numpy.transpose(num3)
num = numpy.vstack([num
浏览 3提问于2016-08-28得票数 2
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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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我搞不懂为什么3D数组的NumPy嵌套循环比Cython慢。我写了一些琐碎的例子。
Python/NumPy版本：
import numpy as np
def my_func(a,b,c):
s=0
for z in xrange(401):
for y in xrange(401):
for x in xrange(401):
if a[z,y,x] == 0 and b[x,y,z] >= 0:
c[z,y,x] = 1
浏览 2提问于2014-10-28得票数 4
我使用PIL从图片的每一个像素获取红色值。但是，我需要所有的值都在numpy数组中，因为据我所知，这是用彩色地图绘制3D图的唯一方法。问题是，当我试图使用getpixel()查找所需的红色值时，会得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Elitebook\Desktop\PIL\Smoke\get_data_smoke.py", line 14, in <module>
Z=im_rgb.getpixel((X,Y))[0]
File "C:\Users\Eliteb
浏览 1提问于2022-04-02得票数 -1
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假设我有一个具有(3, 3, 3) (立方体)形状的3D数组。其中我有5个，所以总共有一个4D数组的形状(5, 3, 3, 3)。
现在我希望进入5个3D数组中的第一个数组，并获得索引(1, 1, 1)的值。这需要对所有3D数组重复，这样我实际上得到了一个包含5个值的列表/向量，每个值都来自所有5个3D数组中的索引(1, 1, 1)。
从理论上讲，我可能会做这样的事情：
import numpy as np
xn = 2
yn = 2
zn = 5
pats = 10
array = np.random.rand(pats, xn, yn, zn)
new_array = []
for
浏览 1提问于2018-08-08得票数 1
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是否可以从整个3D数组中提取上限值？下面是一个简单的3D数组示例：
import numpy as np
a = np.array([[[7, 4, 2], [5, 0, 4], [0, 0, 5]],
[[7, 6, 1], [3, 9, 5], [0, 8, 7]],
[[8, 10, 3], [1, 2, 15], [9, 0, 1]]])
浏览 0提问于2019-10-15得票数 3
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大型网格的Numpy索引
、、、
我想有一种方法来索引一个d维numpy网格：
，而不实际将完全密集网格存储在内存中，后者支持完全密集网格支持的所有索引类型。
例如：
x = np.random.randn(Nx)
y = np.random.randn(Ny)
z = np.random.randn(Nz)
x_g, y_g, z_g = np.meshgrid(x, y, z, indexing='ij')
X = np.concatenate([x_g[..., None], y_g[..., None], z_g[..., None]], axis=-1)
一旦我有了X，我就可以使用numpy的所有索
浏览 7提问于2021-12-14得票数 2
使用python/numpy，我可以创建我想要的3D数组(注意矩阵指数函数)，如下所示
import numpy as np
from scipy.linalg import expm
a = np.arange(3)
B = np.ones((2,2))
C = np.zeros((2,2,3))
for i in range(3):
C[:,:,i] = expm(a[i]*B)
这产生了C语言的3D数组
[[[ 1. 4.19452805 27.79907502]
[ 0. 3.19452805 26.79907502]]
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
我有两张大小相同的图片。我想创建一个新的交错图像，奇数行属于一个图像，偶数行属于另一个图像。就像3d图像。我正在尝试用python、openCv和numpy来做到这一点！读取两个图像，并使用循环尝试写入奇数行和偶数行中的值。
我不知道这是不是最好的方法。你有什么建议吗？
代码如下：
import numpy as np
import cv2
def main():
print 'loading images...'
imgL= cv2.imread('sx2.jpg')
imgR= cv2.imread('dx2.jpg'
浏览 1提问于2013-07-09得票数 1
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2回答
我有一堆fits文件，可以使用下面的脚本读取 from astropy.io import fits
hdu = fits.open('file.fits')
data = hdu[0].data 我正在尝试使用从多个fits文件读取的数据来制作一个图像立方体。(图像立方体是包含来自多个fits文件的数据的3D图像，其中x和y轴是2D图像维度，第三个轴是时间或频率) 我相信这可以使用spectral _cube模块来完成，但是大多数文档只讨论了如何读取图像立方体，而没有讨论如何使用单独的fits文件来创建图像立方体。 到目前为止，我已经尝试了以下脚本。 #In the bel
浏览 36提问于2019-01-29得票数 2
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2回答
数字直方图索引
、、
考虑到我有一个3D直方图，或者为了简单起见，我有一个3D numpy形状数组(X，Y，Z)
import numpy as np
array = np.random.random((100,100,100))
使用numpy或scipy来获取索引满足球体条件的数组的值，最好的方法是什么？
(index_x**2 + index_y**2 + index_z**2) <= radius**2
显然，在后一种情况下，数组中心是(0，0，0)。通常情况下，条件是
((index_x-center_x)**2 + (index_y-center_y)**2 +(index_z-center_z)
浏览 0提问于2012-11-16得票数 3
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我正在尝试用熊猫将一组数据从numpy数组写入excel文件中。
我试图将numpy数组的维度从3d更改为2d，方法是在0处进行索引。我相信所有的numpy数组最初都是3d的。似乎有一些简单的东西我错过了，但我不确定数组需要如何构造才能写入excel。
这是我的示例代码
import numpy as np
import pandas as pd
# Numpy arrays
x = np.array([[1.0], [0.99], [0.95], [0.90], [0.85], [0.80], [0.75], [0.70],
[0.65], [0.60],
浏览 4提问于2022-02-02得票数 0
2回答
我有一个由肺部CT图像数据和标签创建的2d列表(第一项是3d数组(图像数据)，第二项是标签(0或1))，我需要这些数据来训练CNN模型，该列表是使用以下代码创建的：
def get3Dmatrix(ID_dist):
print('preparing the 3d matrix')
matrixlist=[]
for Dist, xcoords, ycoords, zcoords, label in tqdm(ID_dist):
# read the image
imagearray,origin,spacing =
浏览 0提问于2018-08-14得票数 -1
我正在从MATLAB过渡到Numpy，并且感觉到一些成长的痛苦。
我有一个3D数组，假设它是3x3x3，我想要每个平面的标量和。在matlab中，我将使用：
sum_vec = sum(3dArray,3);
TIA wbg
编辑:关于我的matlab代码，我错了。Matlab只能在一维空间中进行矢量化，因此需要一个循环。所以numpy变得更像elegant...cool了。
MATLAB
for i = 1:3
sum_vec(i) = sum(sum(3dArray(:,:,i));
end
浏览 2提问于2012-11-26得票数 3
我有一个的列表。如何从列表中删除重复数组？
我尝试了set(arrays)，但得到了错误"TypeError: unhashable type：‘numpy.ndarray’“
2d数组的例子(我的实际上是3D的)。这里的起始列表是10。不同数组的输出列表应该是8，因为索引0、5、9的元素都是相等的。
>>> import numpy
>>> numpy.random.seed(0)
>>> arrays = [numpy.random.randint(2, size=(2,2)) for i in range(10)]
>&
浏览 7提问于2015-10-19得票数 1
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2回答
在我的代码中有一个瓶颈，那就是由* operator与numpy 3d数组进行的numpy 3d数组乘法。
我想用numba @njit或@jit装饰器来加速这个程序的这一部分，但是它在2倍内降低了性能。
代码的慢部分：
@numba.jit
def mat_mul_and_sum(img1, img2, alpha):
return img1*(1-alpha) + img2*alpha
img1、img2和alpha是具有相同形状的3d np.array。
有可能加速这一行代码吗？
浏览 3提问于2020-01-24得票数 2
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2回答
我有一个体素集合，它代表3D中的一块石头。它是一个二进制的numpy 3D数组，其中1被分配给构成我的石头和0的体素。我想：
创建它的网状表面
计算它的表面积。
但是怎么做呢？
浏览 1提问于2016-04-08得票数 1
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我有一个包含5个组的h5文件，每个组包含一个3D数据集。我希望构建一个for循环，它允许我将每个组提取到一个numpy数组中，并将该numpy数组分配给一个具有组头名称的对象。我可以在一个组中使用许多不同的方法，但是当我尝试构建一个for循环来应用于所有5个组的代码时，它就会崩溃。例如：
import h5py as h5
import numpy as np
f = h5.File("FFM0012.h5", "r+") #read in h5 file
print(list(f.keys())) #['FFM', 'Image
浏览 0提问于2018-06-19得票数 0
1回答
将PIL图像转换为numpy数组时，请使用
image = Image.open(file_path)
image_array = numpy.array(image)
有时我会得到一个二维数组，其尺寸等于图像的尺寸。其他时候，我得到一个3D数组，每个条目都是一个像素数组(即RRR，GGG，BBB)。其他时候，我得到一个3D数组，每个条目都是一个有4个值的数组(即RRR，GGG，BBB，XXX)。是什么决定了numpy数组的形状？如果它是一个二维数组，那么条目代表什么？
浏览 0提问于2017-05-31得票数 0
我有一个函数(getArray)，它返回大小为(1，40)的Numpy数组，让我们说它返回：
[-0.385 -0.385 -0.405 -0.455 -0.485 -0.485 -0.425 -0.33 -0.22 -0.07 0.12 0.375 0.62 0.78 0.84 0.765 0.52 0.17 -0.165 -0.365 -0.435 -0.425 -0.37 -0.33 -0.325 -0.335 -0.345 -0.33 -0.325 -0.315 -0.31 -0.32 -0.335 -0.34 -0.325 -0.345 -
浏览 0提问于2017-09-06得票数 0
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我试图绘制一个3d图形，但我得到了这个错误(这不是完整的代码)
...
...
X = pca1.transform(d1)
fig2 = plot.figure(1,figsize=(10,6))
ax = fig2.gca(projection = '3d')
ax.scatter(X[:,0],X[:,1],X[:,2])
X.show()
调用x.show()
'numpy.ndarray' object has no attribute 'show'
我怎么画呢？
浏览 0提问于2018-03-26得票数 0
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下面是我试图优化的cython代码，
import cython
cimport cython
from libc.stdlib cimport rand, srand, RAND_MAX
import numpy as np
cimport numpy as np
def genLoans(int loanid):
cdef int i, j, k
cdef double[:,:,:] loans = np.zeros((240, 20, 1000))
cdef double[:,:] aggl
浏览 1提问于2014-08-10得票数 4
3回答
我有3x3D数组，它们是3D rgb图像的红、绿和蓝通道。在numpy中创建输入通道直方图体积的优雅方法是什么？
该操作将等同于
""" assume R, G and B are 3D arrays and output is a 3D array filled with zeros """
for x in x_dim:
for y in y_dim:
for z in z_dim:
output[ R[x][y][z] ][ G[x][y][z] ][ B[x][y][z] ] +
浏览 0提问于2011-09-15得票数 3
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2回答
我有一个二维numpy数组input_array和两个索引列表(x_coords和y_coords)。Id想要为每一对围绕x，y坐标中心的3x3子数组进行切片。最终结果将是一个3x3子数组的数组，其中子数组的数量等于我所拥有的坐标对的数量。
最好避免用于循环。目前，我使用了一种修改生命游戏的方法，它来自于枕木食谱：。
shape = (input_array.shape[0] - 2, input_array.shape[0] - 2, 3, 3)
strides = input_array.strides + input_array.strides
strided = np.lib.stri
浏览 0提问于2014-11-05得票数 2
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2回答
如何在3D数组中沿特定轴找到最长的连续零？ import numpy as np
a = np.random.randint(2, size=(10, 10, 10)) 我想沿着axis=0找到最长的0序列，这样就可以得到一个10x10数组。 在一个维度上，它与以下内容一起工作： import numpy as np
a = np.random.randint(2, size=100)
condition = (a==0)
L = np.diff(np.where(np.concatenate(([condition[0]],
浏览 25提问于2020-09-17得票数 1
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我对NumPy相当陌生，所以很有可能我忽略了一些基本的东西。不要犹豫，问“愚蠢”的问题有关“基本”的事情！
我试着写一些函数来操纵向量。我希望它们能够处理单个向量，以及向量数组，就像大多数NumPy的实用程序一样：
import math
import numpy
def func(scalar, x, vector):
# arbitrary function
# I'm NOT looking to replace this with numpy.magic_sum_multiply()
# I'm trying to understand bro
浏览 1提问于2021-02-08得票数 1
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1回答
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
2回答
我有一个带有形状的2D numpy数组(3024,4032)。
我有一个三维numpy阵列与形状(3024,4032，3)。
二维numpy阵列充满了0和1s。
3D numpy数组填充的值介于0到255之间。
通过查看2D数组值，我希望更改3D数组中的值。如果2D数组中的值为0，则沿最后一个轴将3D数组中的所有3个像素值更改为0。如果2D数组中的值为1，我不会更改它。
我已经检查过这个问题了，，但是它适用于两个维度相同的数组。在我的例子中，维度是不同的。
如何在两个数组中应用过滤，两个数组的大小在二维上相同，而在最后一个维度上没有大小？
浏览 11提问于2017-11-21得票数 6
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如何避免在这个numpy操作中使用for循环，并将一个数组作为输出创建，如下所示：
import numpy as np
c=(np.random.rand(12,5)*12).round()
for n in np.arange(12):
print (np.sum(c==n, axis=1))
因为速度是非常重要的，所以一切都要保持在虚无状态。
浏览 3提问于2016-02-24得票数 0
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我想打印几个数组，输出元素的字段宽度为3，我想我可以使用printf，但是如果我使用printf，那么我需要编写数组的所有元素的格式，但是数组很大。
例如
@array = (1,10,100,30);
printf ("%3d %3d %3d %3d\n",$array[0],$array[1],$array[2],$array[3]);
我知道我可以使用循环来打印一个元素，直到数组循环通过为止，但我认为这不是一个好主意。
有没有办法让我只描述一次元素的格式，然后自动应用到整个数组中呢？
像这样吗？
printf ("%3d\n",@array);
谢谢
浏览 0提问于2013-08-27得票数 6
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我有一个3D numpy of shape (900,10,54)。对于轴1，我想将每两个元素的值平均为1。
预期的结果应该是：(900,5,54)。
浏览 1提问于2020-12-26得票数 1
1回答
我有4D numpy阵列a和3D阵列b。我也有索引i0，j0，k0的二维数组。假设我想使用以下结构：
np.add.at(a, (slice(None), k0, i0, j0), b)
据我所知，a[slice(None), k0, i0, j0] += b不等同于这个np.add.at。问题是，如何才能将这行np.add.at替换为一个添加了a[...] += b[...]的简单numpy？
浏览 0提问于2020-11-01得票数 0
我想堆叠N行的三维数组一个接一个，以形成一个4D数组。我想从第一个N行开始，即行= 1，.，N，并且总是前进一行，即下一个N行将是row = 2，.，N+ 1，这意味着3D数组的前N行成为4D数组的第一行。3D数组的下一个N行成为4D数组的第二行，依此类推。
我已经找到解决问题的办法了。但是，代码效率很低，计算一个包含许多行的大型3D数组需要花费很长时间。以下是我所做的：
import numpy as np
N = 3
X = (np.ones((5,3)).transpose()*np.array([1,2,3,4,5])).transpose()
X = np.dstack((X, 2
浏览 2提问于2021-12-09得票数 0
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我有一个数字数组(图像)，第三维空间的长度是3。下面是我的数组的一个例子。我试图迭代它，以便访问/打印数组的最后一个维度。但是下面的每一种技术都访问3d数组中的每个单独值，而不是整个3d数组。
如何在3d数组级别上迭代这个numpy数组？
我的阵列：
src = cv2.imread('./myimage.jpg')
# naive/shortened example of src contents (shape=(1, 3, 3))
[[[117 108 99]
[115 105 98]
[ 90 79 75]]]
在迭代我的目标时，每次迭代都打印以下值：
浏览 5提问于2019-10-15得票数 0
2回答
我有一个三维数组A，我想要对其中一个轴上的值求和，并创建一个包含和的二维数组。
这可以很天真地通过循环遍历3d数组来完成，但这样做非常慢。
可以比天真的方式更快地实现这一点，但是有没有更快的方法呢？
我在Matlab语言中找到了这个答案：
我想知道在Python中是否有类似的有效方法来做到这一点。
下面是我要找的东西：
A = np.ones((3, 3, 3))
# numpy magic ...
print (A)
/**********
* [3, 3, 3],
* [3, 3, 3],
* [3, 3, 3]
***********/
浏览 0提问于2021-06-04得票数 0
3回答
我正在使用Python和Numpy进行一些数据分析。
我有一个很大的3D矩阵(NxNxN)，其中每个单元都是一个矩阵，这次是一个3x3矩阵。调用矩阵data，它看起来像这样：
data[N,N,N,3,3]
我需要找出所有3x3矩阵的特征值，为此我使用了Numpy的eigvals例程，但这需要很长时间。现在我差不多是这样做的：
for i in range(N):
for j in range(N):
for k in range(N):
a = np.linalg.eigvals(data[i,j,k,:,:])
对于N= 256，这大约需
浏览 0提问于2011-08-07得票数 5
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1回答
有没有办法计算3D阵列上移动窗口的相关系数？当我运行时： Import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import generic_filter
arr_3d = np.dstack((data1,data2))
def function(arr_3d):
return np.corrcoef(arr_3d[:,:,0],arr_3d[:,:,1])
gen_filt = generic_filter(arr_3d, function, footprint=np.ones((7,7,2)), mode='nearest&#
浏览 17提问于2020-08-28得票数 0
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我有一个3D numpy数组，它表示一个3D图像，我想从它创建一个列表，其中包含所有(x，y，z)坐标/索引元组，它们都高于某个值，并且在一定距离内也在该值之上的其他坐标。因此，如果和弦(3, 4，5)和(3,3,3)都高于该值，但最小间距为4，那么这些和弦中只有一个将被添加到新的数组中(不管是哪个)。
我想做这样的事：
arr = [(x,y,z) for x in range(x_dim) for y in range(y_dim) for z in range(z_dim) if original_arr[z][y][x]>threshold
以获得arr，其中包含高于阈值的所有坐
浏览 1提问于2020-05-07得票数 0
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