这是这个问题的后续。 当我们使用具有特定类型的 numpy 数组时，它会在数字运算后保留其类型。 例如，向 uint32 数组添加 1 将包含 val...
计算 numpy.ndarray 中项目列表出现次数的最快方法
我有一个图像的直方图，基本上图像的直方图是显示转换为0-255值的像素在图像中出现了多少次的图表。以 Y 轴出现次数...
一些代码生成 numpy 数组： array([[2, 2, 1, 0, 4, 2, 3, 3]]) 我想从中恢复： 数组([ [[2, 1], [4, 3]], [[2, 0], [2, 3]]]) 即：放置skipp...
第一个问题在这里。这个不太好解释，所以我举个例子。 我对 Numpy 还很陌生。 我有一个 2048 列 x 100 行的二维数组（原始图像，由 CV2 读取） 我想要...
Numpy 数组无法按照网站和论坛上所示的方式工作，参考访问 2D 数组切片/访问元素索引
我最初的问题是尝试通过将所需元素（在我的例子中为“O”）传递到一个函数中来访问 2D 数组中特定元素的 x 和 y 坐标，该函数将返回其列并...
假设我想将矩阵 w 与向量 v 相乘。（我刚刚发现我们不支持数学……很烦人） w = np.array([np.array([1,3]), np.array([2,4])]) v = np.array([np...
裁剪 numpy.ndArray 会抛出 - ValueError: 无法将空图像写入 JPEG
我正在尝试将 numpy 数组图像裁剪成较小的图块并保存它们：但是当我尝试保存图块时，我收到图像为空的错误。 我的脚本考虑了多余的像素...
给定的 numpy 代码中发生了什么。我对最后一行 print() 语句感到困惑
print() 语句将打印数组 X 的行？ 将 numpy 导入为 np X = np.arange(12).reshape((3, 4)) 行 = np.array([0, 1, 2]) 掩码 = np.array([1, 0, 1, 0], dtype=bool) p...
将 3D NumPy 数组重塑为 2D 数组，使用沿轴 2 的数据进行放大
如何将 3D NumPy 数组重塑为 2D 数组，同时利用沿轴 2 的数据进行升级？ 例如形状为 [2,2,4] 的 3D 数组： array_3d = [[[ 1 2 3 4] [5 6 7 8]] [[ 9 10 ...
我想获得由数字定义的每个第n个数字的标准差。因此它取列表中每 5 个数字的标准差。那么我怎样才能将函数 std 调低...
我有以下代码来估计新的 numpy 数组是否适合内存： 将 numpy 导入为 np 从子进程导入 Popen, PIPE def getTotalMemory(): 输出，_= Popen(r'wmic
我正在将字符串转换为 numpy 数组并编写以下函数： def Convert_to_array(puz, 暗淡 = 2, 未知 = '_'): 持有列表 = [] 对于范围内的 i(len(puz))： 如果 puz[我...
我正在将字符串转换为 numpy 数组并编写以下函数： def Convert_to_array(puz, 暗淡 = 2, 未知 = '_'): 持有列表 = [] 对于范围内的 i(len(puz))： ...
我有一个形状为 m * n * n 的 numpy 矩阵，这意味着我有 m 个 n*n 方阵。对于每个矩阵，我必须以这样的方式存在元素，以便转置索引彼此互为倒数...
将 2d 点 (x,y) 映射到网格索引 (row,col)
我有一个用于机器人导航的特定**网格**，显示如下： 我将其缩放了 10 倍来创建我的环境。这是在笛卡尔坐标中给出的 我想绘制一个点...
我有两个矩阵， A = np.array([[1, 3, 5], [2,4,6]]) b = np.array([[7, 9, 11], [8,10,12]]） 我要执行的运算是乘法 np.matmul([[1],[2]], [[...
概述 编程难题因此与社区综合解决。我已确保写得清楚，但仍需要进一步澄清 问题描述： 给定一个数组 a ...
我有一个形状为 (8, x, y) 的 3D numpy 数组，其中 x 和 y 可以是从 0 到 ~500 的任何整数值。这 8 个形状为 (x, y) 的“层”各自代表
为什么在 f 字符串内进行空 ndarray 和空列表之间的比较会有不同的行为？
我用空的 ndarray 搞了一下，发现了一些意想不到的行为。最小工作示例： 将 numpy 导入为 np print(f"{np.empty(0)} :: {type(np.empty(0))}") 打印（f...
这是我的代码： np.随机.种子(0) lucky_A = np.random.uniform(0, 1, 大小 = (2, 1, 100)) A = np.random.uniform(0, 1, 大小 = (2, 1, 100)) index_select_A = (np.argpartition(A, -10)[:, :, -10:]) 结果...