Python:返回相同形状数组的数组函数
Python中返回相同形状数组的数组函数有多种，其中常用的有以下几种：
- numpy.zeros_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True): 返回一个与输入数组arr具有相同形状和数据类型的全零数组。可以通过dtype参数指定返回数组的数据类型，默认为None，即与输入数组的数据类型相同。可以通过order参数指定返回数组的存储顺序，默认为'K'，即保持输入数组的存储顺序不变。可以通过subok参数指定返回数组是否为子类，默认为True，即返回的数组是输入数组的子类。
应用场景：在进行数组运算时，需要创建一个与输入数组形状相同的全零数组作为结果数组。
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- numpy.ones_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True): 返回一个与输入数组arr具有相同形状和数据类型的全一数组。参数和用法与numpy.zeros_like函数相似。
应用场景：在进行数组运算时，需要创建一个与输入数组形状相同的全一数组作为结果数组。
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- numpy.empty_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True): 返回一个与输入数组arr具有相同形状和数据类型的未初始化数组。参数和用法与numpy.zeros_like函数相似。
应用场景：在进行数组运算时，需要创建一个与输入数组形状相同的未初始化数组作为结果数组。
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以上是Python中返回相同形状数组的数组函数的介绍和推荐的腾讯云相关产品。
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下面是一个例子
import numpy as np
ds = np.random.rand(1600, 133)
def sigmoid(z):
s = 1 / (1 + (1 / np.exp(z)))
return s
np.apply_along_axis(sigmoid, 0, ds).shape
输出
(1600, 133)
我希望看到形状(133,)的结果。numpy以某种方式决定这个函数不能应用于列(?)或者我使用它有什么不对？
浏览 1提问于2017-09-24得票数 0
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numpy.argmax的文档声明它返回数组中最大值的索引位置，并返回与输入数组形状相同的ndarray of int：
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)[source]
Returns the indices of the maximum values along an axis.
Parameters:
a : array_like
Input array.
axis : int, optional
By default, the index is into the flattened array, otherwise alon
浏览 2提问于2017-04-24得票数 0
1回答
如果我比较两个float64类型的ndarray，其中一个是空的，我得到一个空的bool数组：
x = np.array([1.0,2.1]) #dtype is float64
y = np.array([]) #dtype is float64
x==y返回数据类型为bool的空ndarray。
然而，如果我比较两个int32类型的ndarray，其中一个是空的，我会得到False：
a = np.array([1,2])
b = np.array([], dtype='int32')
a==b返回False
怎么回事？为什么返回的类型不同？我尝试做的是比较两
浏览 2提问于2012-04-11得票数 2
我以前使用过python，但是由于某种原因没有注意到这个问题。在我正在编写的当前代码中，我经常需要使用numpy模块生成数组：
-np.random.uniform(0,1,n)或np.random.normal(0,0.1,n)
-np.asarray([1,2,3])
然而，我很难将这些运算与其他运算结合起来，例如矩阵乘法。使用np.shape()，我发现它们的输出是(n,)，(3,)，也就是它们具有未定义的第二维。
我的问题是：
为什么是这种情况？它在任何情况下都有用吗？为什么不让它成为(n,1)
目前，我经常使用numpy.reshape()将形状(n,)转换为(n,1)。是否
浏览 0提问于2019-07-05得票数 0
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两个问题：
写到:向后函数必须返回与前向方法的参数相同的形状？由于在某些情况下，输入数据和参数不需要相同的形状或长度，如Convolutional2D，如何处理输入数据和参数具有不同的形状。
因为在某些情况下，例如maxpooling，这里没有梯度。如何定义这样的链子函数？
浏览 5提问于2017-08-23得票数 0
1回答
tl;dr:我如何预测numpy广播在几个数组中返回的形状，而不必实际添加数组？
我有很多使用numpy (Python)广播规则的脚本，这样基本上1D输入就会产生多维输出。对于一个基本的例子，理想的气体定律(压力= rho * R_d *温度)可能看起来像
def rhoIdeal(pressure,temperature):
rho = np.zeros_like(pressure + temperature)
rho += pressure / (287.05 * temperature)
return rho
这里没有必要，但是在更复杂的函数中，用正确的形状初始
浏览 1提问于2015-08-07得票数 5
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我知道在Python里，
[1,2,3][0:2]=7
不工作，因为右侧必须是可迭代的。
然而，同样的情况也适用于NumPy ndarray：
a=np.array([1,2,3])
a[0:2]=9
a
这是否与广播相同的机制呢？在上，据说广播只适用于算术运算。
浏览 0提问于2019-08-03得票数 2
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我有两个多维数组，大小都是128X640X5。5是矩阵的通道数。我希望为矩阵中的每一点添加两个矩阵的各自通道值。例如，如果A和B为2矩阵，我希望这样做: A(x，y,0)+B(x，y,0) =A(x，y,0)。这应该是在A和B中添加点x和y的第0通道值，然后将其存储在A. Similiary中，我希望其他4个通道也这样做。你知道如何在蟒蛇身上做到这一点吗？我正在使用python的numpy数组，基本上处理图像处理问题。
浏览 2提问于2016-08-26得票数 0
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1回答
我用Python创建了N个numpy数组的列表，每个数组的大小为P。当我调用numpy.shape(my_list)时，我会得到元组(N, D, P)。当我附加到列表中的数组大小不一样时(或者如果我附加了不是数组的项)，numpy.shape会抛出一个错误。
如果我想要列表中每个数组的形状，我是否必须求助于列表理解，还是有更快的方法来做到这一点？
numpy是否只是遍历列表，检查每个元素是否是一个与前一个元素大小相同的数组，并据此决定是返回一个元组还是抛出一个错误？
浏览 1提问于2017-04-05得票数 2
1回答
如何计算等高线内的面积？
、、、
我正在尝试寻找等高线内的区域。我在X，Y，Z轴上有523个点，它们与这些点形成一个封闭的不规则形状。Z在整个形状中是恒定的.几个点是数组([-33.328，-89.917,171.，-33.212，-90.032,171.，-31.824，-90.032,171.，-34.022，-89.685,171.，-33.907，-89.801,171.]，-33.444，-89.801,171.])我没有方程式。有谁知道如何在Python中找到这个区域吗？ shape formed with the points
浏览 14提问于2020-10-22得票数 0
1回答
我试图在JAX中获得一个简单的参数化函数的Jacobian。守则如下：
# imports
import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import random
# simple parameterization function
def reparameterize(v_params):
theta = v_params[0] + jnp.exp(v_params[1]) * eps
return theta
假设我将eps初始化为形状(3,)的向量，将v_params初始化为形状(3, 2)的向量。
key = ran
浏览 2提问于2022-10-01得票数 1
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1回答
请考虑以下python代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#创建一些数据来绘制。
dt = 0.001
t = np.arange(0.0,100,dt)
r = np.exp(-t[:1000]/0.05)
x = np.random.randn(len(t))
s = np.convolve(x,r)[:len(x)]*dt
代码编译和运行，我很大程度上理解它在做什么。但是，我对代码':len(x)‘实际上正在做的事情感到困惑。如果我将's‘截断为'np.convolve(x，r)*dt'
浏览 0提问于2021-04-09得票数 0
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1回答
我有2个列表l1，l2，每个列表包含5个numpy数组，每个数组的形状如下：
[(32, 84, 84, 1), (32,), (32,), (32,), (32, 84, 84, 1)]
我想要的结果是使用以下命令实现的：
[np.concatenate(item) for item in zip(l1, l2)]
得到的形状是(这是预期的/期望的结果)
[(64, 84, 84, 1), (64,), (64,), (64,), (64, 84, 84, 1)]
但是，当我尝试使用np.concatenate(l1, l2)直接连接它们时，我得到了一个错误：
ValueError: cou
浏览 4提问于2021-01-06得票数 1
1回答
我有一个粒子立方体，我已经将其投影到2D网格上，通过网格中的云将粒子投影到网格上，并用标量对它们进行加权。
然后我想在每个网格点上标量的梯度。在2D中，我使用np.gradient来做这件事，我得到了两个在x和y方向上具有梯度的数组：
gradx, grady = np.gradient(grid)
有人知道我如何将其推广到3维吗？在3D中的单元格中的云是很好的，但是我留下了一个形状为(700,700,700)的网格。
据我所知np.gradient不能处理这件事？
谢谢，丹尼尔
浏览 2提问于2012-10-30得票数 6
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目前，我正在尝试使用scipy的最小二乘法，或其任何最小化函数来最小化具有5个参数的函数。
我想让scipy做的是使用标准的最小二乘最小化一些函数。
我的代码如下：
fitfunc1 = lambda p, xx, yy, zz: -(50000*(xx + (p[0] + p[1])*yy +
p[3]))/(1.67*(-p[2]*yy + zz + p[4]))
errfunc1 = lambda p,x11, xx, yy, zz: fitfunc1(p, xx, yy, zz) - x11
x0 = np.array([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1,
浏览 0提问于2018-02-08得票数 1
我有以下问题。我想对以下函数求值
def sigLinZ(self,val,omega):
A = 1
C = 0
D = 1
B =1./(omega*val*1j)
return np.asmatrix(np.array([[A,B],[C,D]]))
这样我就可以在pyplot中以这样的方式使用它：
omega = numpy.arange(0,100,1)
y = classInstance.sigLinZ(12,omega)
plt.plot(omega,y)
但这是行不通的。Python说：
Traceback (most recen
浏览 3提问于2013-09-03得票数 2
2回答
我想为图像上的每个白色区域获取一些描述符，以便过滤这些区域并单独操作它们。我该怎么做呢？
我已经阅读了和，但仍然无法从我的简单图像中获得任何结果。
下面是我的python代码
img = cv2.imread("map.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
params.blobColor = 255
params.filterByColor = True
params.minArea = 16
params.filterByArea = True
detector =
浏览 0提问于2016-05-11得票数 3
1回答
我是python的新手(我使用python 3)，并且希望在knn分类器中设置我的权重。实际上，我想用距离的反平方作为权重。如果这个距离取决于您想要预测的输入，我如何在训练矩阵中设置这个指数？
根据我所读到的，我试图创建一个函数作为参数，但是在确定输入时，我有一些疑问。我的直觉告诉我，我的函数的输入应该是一个数组，更具体地说，是测试矩阵的一行。
我的X_train有4列(所以我的X_test也是)
def my_weight_function(row_vector):
w=[]
for i in range(len(X_train)):
dif = np.asa
浏览 0提问于2019-09-01得票数 1
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2回答
在Python中使用numpy或其他工具合并2D数组是可能的吗？我有大约200个2D数组，都具有相同的维度(1024,256)，并希望将它们添加到彼此的低端。例如，添加其中3个之后的最终形状应为(1024,768)。
浏览 3提问于2012-07-05得票数 1
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我见过一些python函数，它们通常接收一个(n,2)形状的numpy ndarray作为参数，但也可以“自动”接收(2，n)甚至len(2)序列(元组或列表)。
它是如何通过字面意思实现的？是否有一个统一的良好实践来检查和处理这些情况(例如，numpy和scipy模块中的函数)，或者每个开发人员实现他认为最好的实现？
我只想避免ifs/elifs链(可能是嵌套的)链，以防有众所周知的更好的方法。
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2012-09-22得票数 2
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5回答
假设我有矩阵
import numpy as np
A = np.matrix([[1,2,3,33],[4,5,6,66],[7,8,9,99]])
我试图理解argmax函数，据我所知，它返回的是最大的值。
如果我在Python上试用了它：
np.argmax(A[1:,2])
我是否应该在第二行中得到最大的元素，直到第三行的末尾和第三列的末尾？所以它应该是数组6 9，arg max应该返回9？但是为什么当我在Python上运行它时，它会返回值1？
如果我想在第3列(即9)中从第2行开始返回最大的元素，我应该如何修改代码？
我已经检查了Python文档，但仍然有点不清楚。谢谢你的帮
浏览 7提问于2016-03-30得票数 30
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1回答
你好，我有一个叫做tfidf2的矩阵，这个矩阵的形状是( 11159,1985年)，它有11159行和1985年的列，我想把一个新的矩阵连接到这个矩阵，这个矩阵叫做datesNumpy，它的形状是(11159，12)，它们有相同的行数，所以可以连接它，新矩阵的形状应该是tfidf3 (11159,1997年)，
import numpy as np
tfidf2 = tdf.transform(list_cluster)
print("Shape tfidf2",tfidf2.shape)
listAux=[]
for l in listMonth:
listA
浏览 3提问于2016-12-27得票数 1
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下面是我的Python代码：
df = pd.read_csv('sme_loan.csv', sep=',',dtype=str)
#print(df)
df2 = df.drop(columns=['problem'])
xx = df2.to_numpy()
yy = pd.DataFrame(df, columns = ['problem'])
yyy = np.ravel(yy)
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder
浏览 1提问于2021-06-04得票数 0
2回答
Python:我有一个具有3行和2行A2的数组A3和带有1行和2列的A3。现在，我要打印A3中两个元素相对于A2的索引。
示例
A2 = np.array([[0 6]
[15 1]
[1 15]])
A3 = [15 1]
现在，我想编写一个代码来打印A3的两个元素相对于A2的位置。
预期产出
(1,0)
请帮我处理一下蟒蛇
我试着用
np.argwhere(A3 == A2).squeeze()
但这给了我1,0，1,1的输出
浏览 4提问于2021-12-13得票数 0
Python3 3/Numpy中是否有内置函数，它过滤数组并返回剩下的元素的索引？类似于用于排序的numpy.argsort。我所拥有的过滤器同时设置了最小和最大阈值--所有低于/高于min/max的值都必须被过滤掉。
我看过Python的函数，但我没有看到使用它提取索引的方法。
编辑：的答案中有很多有用的信息，谢谢！
正如@SvenMarnach所指出的，面具就足够了：
mask = (min_value < a) & (a < max_value)
现在我必须将这个掩码应用于与a相同形状的其他数组，但不确定什么是最好的方法.
浏览 3提问于2012-03-27得票数 9
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2回答
我试图计算一个形状的面积，在python中被一大组无序点所包围。我有一个二维的点数组，我可以像这样绘制一个散点图。
有几种方法可以计算被点包围的面积，但这些方法都假定有有序的点，如和。计算区域无序点，但它似乎不工作复杂的形状，如。我如何从python中的无序点来计算这个区域？
示例数据如下所示：
[[225.93459 -27.25677 ]
[226.98128 -32.001945]
[223.3623 -34.119724]
[225.84741 -34.416553]]
从笔和纸可以看出，这个形状包含一个面积为12(单位)，但将这些坐标放在一个算法中链接到以前，返
浏览 12提问于2022-08-25得票数 0
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我的问题可能看起来太简单了，但我很好奇为什么在Python中可以使用它。
假设我们定义了一个大小为(4，3)的数组：
import numpy as np
a=np.random.randint(15,size=(4,3))
结果将如下所示：
array([[ 7, 6, 1],
[ 5, 3, 6],
[12, 10, 11],
[ 1, 3, 4]])
以下内容有何不同：
a[0]
Result:
array([7, 6, 1])
和
a[0:1]
Result:
array([[7, 6, 1]])
因为它们都返回矩阵的相同部分：
浏览 0提问于2019-05-08得票数 1
的答案和其他页面的链接对理解Excel中的数组非常有帮助。
我尝试了一段时间，没有发现一个涵盖所有情况的通用规则。我仍然对INDEX()函数的行为感到有点困惑。
演示了我发现的一些东西。当使用行和/或列参数时，它们主要与“边缘情况”有关，比如一维数组或范围。如果工作簿中的注释不清楚，请在此处评论。
问:如果其他人能想出一个通用的解释为什么INDEX()会这样做，那就太好了，特别是如果它也推广到其他数组公式和函数的话。
谢谢!
浏览 0提问于2016-12-22得票数 1
我正在学习ndimage，但我不知道函数是如何工作的。文档中提到user function将应用于用户定义的封装外形，但不知何故我做不到。下面是一个例子：
>>> import numpy as np
>>> from scipy import ndimage
>>> im = np.ones((20, 20)) * np.arange(20)
>>> footprint = np.array([[0,0,1],
... [0,0,0],
...
浏览 0提问于2012-12-28得票数 4
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1回答
我正试着在我的2D MR图像上测试和调整一个UNET代码，它是(512* 512* 24)维，用来训练我的模型。下面是我使用的代码：
inputs = Input((512, 512, 24))
conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu', padding='same')(inputs)
conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu', padding='same')(conv1)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(co
浏览 11提问于2022-09-16得票数 0
使用sklearn SVC()，我将得到以下错误
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
from sklearn.svm import SVC
# create the model
mySVC = SVC()
# fit the model to data
mySVC.fit(X,y)
# test the model on (new) data
result = mySVC.predict([3, 5, 4, 2
浏览 3提问于2018-09-16得票数 0
在Java8中，新的包java.util.function包含了许多功能接口。该包()的文档多次引用“函数形状”：
有几种基本的函数形状，包括函数(从T到R的一元函数)、消费者(从T到are的一元函数)、谓词(从T到布尔的一元函数)和提供者(从幂零函数到R)。
函数形状根据其最常用的使用方式具有自然的特性。基本的形状可以通过一个分支前缀进行修改，以表示不同的属性，例如BiFunction (从T和U到R的二进制函数)。
还有一些派生的函数形状为，它扩展了基本的函数形状，包括UnaryOperator (扩展函数)和BinaryOperator (扩展BiFunction)。
浏览 1提问于2014-10-11得票数 6
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我创建了一个小的keras模型，并使用以下代码获得模型的权重：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten,Conv2D, MaxPooling2D
input_shape = (28, 28, 1)
model = Sequential()
model.add(Conv2D(1, kernel_size=(2, 2),
activation='relu',
input_shape=input_shape
浏览 0提问于2017-11-01得票数 0
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这就是我想要运行的代码
X_train = data1/255.0
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
lb = LabelBinarizer()
trainY =lb.fit_transform(label)
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import AveragePooling2D
from tensorflow.keras
浏览 2提问于2022-10-17得票数 -1
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当我试图在一个带有conv1d层的网络中计算Xw.r.tY的梯度时，我得到的消息是“来自维度3、0、C的无效索引”，进程就会停止。
最小工作实例：
import numpy as np
from tensorflow.python.keras import models
from tensorflow.python.keras import layers
from tensorflow.python.keras import backend as K
inp = layers.Input(shape=(10, 20,))
conv = layers.Conv1D(filters=10, k
浏览 0提问于2019-04-19得票数 0
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1回答
我是python的新手，我正在研究一个类似于以下代码的代码，
import numpy as np
a = np.ones([1,1,5,5], dtype='int64')
b = np.ones([11], dtype='float64')
x = b[a]
print (x.shape)
# (1, 1, 5, 5)
我查看了python numpy文档，我没有发现任何与这种情况有关的东西。我不知道这是怎么回事，我也不知道该去哪儿找。
编辑实际代码
def gausslabel(length=180, stride=2):
gaussian_pd
浏览 0提问于2018-05-17得票数 0
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我目前正在尝试创建一个Javascript函数，该函数将遍历一个数组，该数组表示嵌套数组中的一个或多个形状，并且每个嵌套数组都可以有可变数量的坐标来创建这些形状。在底部，我已经开始了这个函数的开头，但是想出逻辑却有困难。
例如：
//This is a single 'shape' with 3 points
var coordsingle = [[1,1],[2,2],[3,3]];
//This one has 3 'shapes'
var coordmultiple = [[[1,1],[2,2],[3,3]],[[4,4],[5,5],[6,6],[7,
浏览 5提问于2022-09-06得票数 3
我希望将多个2d Numpy形状数组(例如(r，a)，(r，b)，(r，c)，. (r，z)合并为单个2d形状数组(r，a+b+c...+z)。
我尝试了np.hstack，但它需要相同的形状& np.concat只在元组上运行，就像第二个数组一样。
浏览 0提问于2019-09-16得票数 0
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2回答
我试图使用OpenCV Python中的结构化光从投影仪和照相机中的点进行三角测量。在这个过程中，我有一个元组列表，在摄像机和投影仪之间匹配一对一。我将此传递给cv2。不失真的passing ()如下所示：
camera_normalizedPoints = cv2.undistortPoints(camera_points, camera_K, camera_d)
但是，python抛出了以下错误，我无法理解该错误意味着什么。
camera_normalizedPoints = cv2.undistortPoints(camera_points, camera_K, camera_d) cv
浏览 8提问于2017-11-20得票数 2
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我试图在tensorflow中定义一个二维占位符，但是，我事先不知道它的大小。因此，我定义了另一个占位符，但它似乎根本不起作用。下面是最小的示例：
import tensorflow as tf
batchSize = tf.placeholder(tf.int32)
input = tf.placeholder(tf.int32, [batchSize, 5])
错误消息：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/v-zhaom/OneDrive/testconv/test_placeholder.py", l
浏览 9提问于2017-01-13得票数 8
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下面的代码给了我一个错误，我找不到答案。我尝试将python函数应用于张量的每个元素，该函数将元素转换为形状3的向量，因此我可以计算自定义评估度量。它需要是一个Python函数，因为它也在其他地方使用。
错误(下面的日志)是Invalid argument: PartialTensorShape: Incompatible ranks during merge: 1 vs. 0，我认为它与map_fn的结果及其形状有关。但是，它只在运行时发生，就好像我有任何其他形状一样，然后当我执行model.compile()时，它会抛出一个与形状不兼容的错误。我是不是误解了map_fn的使用方法？有什么
浏览 6提问于2021-04-09得票数 0
我目前正在使用PyTorch框架，并试图理解外部代码。我有一个索引问题，想打印一个列表的形状。
这样做的唯一方法(据Google告诉我)是将列表转换为numpy数组，然后使用numpy.ndarray.shape()获取形状。
但是试图将我的列表转换成数组，我得到了一个ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars。
我的列表是一个转换的PyTorch张量(list(pytorchTensor))，看起来有点像这样：
[
tensor([[-0.2781, -0.2567, -0.2353, ..
浏览 2提问于2018-08-29得票数 31
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3回答
我有两个数组5x5x3：
A = np.random.randint(0, 255, (5,5,3), np.uint8)
B = np.random.randint(0, 255, (5,5,3), np.uint8)
我需要填充第三个数组C(与A和B的形状相同)，根据A中的值填充A或B中的值。
纯Python代码应该是：
C = np.zeros(A.shape, dtype=np.uint8)
h, w, ch = C.shape
for y in range(0, h):
for x in range(0, w):
for z in range(0, ch)
浏览 22提问于2019-11-01得票数 1
为什么单个行numpy结构数组的形状没有定义( '()')，常见的“解决方法”是什么？
import io
fileWrapper = io.StringIO("-0.09469 0.032987 0.061009 0.0588")
a =np.loadtxt(fileWrapper,dtype=np.dtype([('min', (float,2) ), ('max',(float,2) )]), delimiter= " ", comments="#");
print(np.shape(a),
浏览 1提问于2015-04-14得票数 3
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1回答
迭代到数值列表
、、
我一直在四处寻找，但在理解我的代码中的错误时仍然面临着问题。我在试着得到 _ pos值在pos中列出 _ 列出大小为(numstep，N，3)的数组。get的值 _ pos清楚地检查为numstep，N,3，但当我调用pos时 _ 列表，它只打印最后一个值。我还有什么遗漏的吗？ def get_pos(p_list, N):
sys_position = np.zeros([N,3])
for i in range(N):
sys_position[i] = p_list[i].pos
return sys_position
po
浏览 36提问于2021-03-01得票数 0
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我想用dask.array.map_overlap来处理枕木插值函数。然而，我不断地遇到我无法理解的错误，并希望有人能对我回答这个问题。
如果我想运行.compute()，下面是我收到的错误消息。
ValueError:无法广播输入数组从形状(1070,0)到形状(1045,0)
为了解决这个问题，我开始使用.to_delayed()来检查每个分区输出，这就是我发现的。
下面是我的python代码。
步骤1.通过Xarray加载netCDF文件，然后输出到具有块大小的dask.array (400,400)
df = xr.open_dataset('./Brazil Senti
浏览 1提问于2022-04-06得票数 0
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我创建了一个带有Python和Keras的CNN，它将不同长度的2D输入压缩到一个输出中。所有图像的高度为80个像素，但长度不同，例如形状( 80，lenght_of_image_i，2)，其中2是彩色通道的数目。
我有5000幅图像，numpy中训练数据数组X的形状是(5000，1)，数组有dtype对象。这是因为在单个numpy数组中不可能存储不同形状的内容。列表中的每个对象都具有形状(80，lenght_of_image_i，2)。
这样，当我调用顺序模型的model.fit(X，y)函数时，会得到以下错误：
ValueError: Error when checking inp
浏览 0提问于2018-04-21得票数 0
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我在理解python/numpy与空列表比较时是如何转换数组形状(据我所知，这是一个隐式(元素)与False的比较)有一些问题。
在下面的示例中，如果形状不大于1，则在最后一个维度中该形状会减少一个。
z = N.zeros((2,2,1))
z == []
>> array([], shape=(2, 2, 0), dtype=bool)
z2 = N.zeros((2,2,2))
z2 ==[]
>> False
但是，如果我直接与False进行比较，就会得到预期的输出。
z = N.zeros((2,2,1))
(z == False).shape
>
浏览 0提问于2016-07-27得票数 0
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我对python很陌生，我试图用+/- x度旋转一个形状(它是一个封闭的圆圈，里面有剪刀)。度值是由用户交互提供的(用户选择度的数量来旋转图形)。
函数必须对整个形状进行操作(包括裁剪)，我想使用numpy数组来完成它。
我对python并不熟悉，我甚至不知道从哪里开始，所以我没有任何连贯的代码可以发布，否则我会这么做。
对于形状中的每一条曲线，我都试图将其转换为：
x' = xr + (x-xr)cos(angle) - (y - yr) sin(angle)
和
y' = yr + (x-xr)sin(angle) + (y - yr) cos(angle)
其中(x
浏览 2提问于2013-11-21得票数 4
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我有一个(224,224,160)形状的数字数组和一个相同形状的布尔掩码。
我用掩码屏蔽数组如下：
new = arr[mask]
我希望new.shape是224*224*160 = (8028160,)
打印new.shape实际上给了(1300587,)
有人能告诉我这个号码是从哪里来的吗？
浏览 4提问于2022-06-05得票数 -2
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