从另一个数组更新numpy 2d数组索引
在Python中，可以使用NumPy库来处理多维数组。要从另一个数组更新NumPy的2D数组索引，可以使用索引操作符[]和赋值操作符=。
假设我们有一个NumPy的2D数组arr和一个用于更新的2D数组update_arr，我们可以使用以下代码来更新arr的索引：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
update_arr = np.array([[10, 11], [12, 13]])
# 更新arr的索引
arr[1:3, 1:3] = update_arr
print(arr)输出结果为：
[[ 1 2 3]
[ 4 10 11]
[ 7 12 13]]在上面的代码中，我们使用切片操作[1:3, 1:3]选择了arr的子数组，然后将其赋值为update_arr。这样就实现了从另一个数组更新NumPy的2D数组索引的操作。
NumPy是一个功能强大的库，用于处理数组和矩阵运算。它在科学计算、数据分析和机器学习等领域都有广泛的应用。如果想要了解更多关于NumPy的信息，可以参考腾讯云的相关产品NumPy介绍页面：NumPy介绍。
相关·内容
是否可以将一个numpy数组的特定行的引用存储在另一个numpy数组中？
我有一个2D节点数组，例如
nodes = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
现在我只想选择其中的几个，并将一个引用存储在另一个numpy数组中：
nn = np.array([nodes[0], nodes[3]])
如果我修改nn中的条目，数组nodes保持不变。有没有办法在ndarray nn中存储对nodes的引用？
浏览 0提问于2017-12-23得票数 2
2回答
我有一个二维数组，需要将其中的部分(切片)提取到一个新的数组中：
original= numpy.ndarray( shape=(4,4) )
slices= numpy.ndarray( shape=(0,2) )
for x in range(3):
slice= original[x:x+2,x:x+2]
slices=numpy.append(slices, slice,axis=0)
有没有更有效的方法来做到这一点(摆脱python的循环)？
--编辑--
为了澄清，我问如何将任意(但类似)的2D切片从2D数组的任意2D索引复制到另一个垂直叠加--不是特别沿着对角线
浏览 4提问于2012-10-14得票数 4
2回答
我有一个Cython函数，它接受整数的2d nd.array (numpy数组)，并返回长度与输入2d数组相同的一维numpy数组。
import numpy as np
cimport numpy as np
np.import_array()
cimport cython
def func(np.ndarray[np.float_t, dim=2] input_arr):
cdef np.ndarray[np.float_t, ndim=1] new_arr = ...
# do stuff
return new_arr
在程序的另一个循环中，我想调用func，但是传递
浏览 2提问于2014-02-24得票数 2
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在的启发下，我试图将我的注意力集中在中的NumPy中，并对它的工作原理建立更直观的理解。
我发现了一个有趣的案子。下面是一个数组：
>>> y = np.arange(10)
>>> y
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
如果我用标量索引它，我当然会得到一个标量：
>>> y[4]
4
对于一个一维整数数组，我得到另一个一维数组：
>>> idx = [4, 3, 2, 1]
>>> y[idx]
array([4, 3, 2, 1])
所以如果我用二维整数数组索
浏览 2提问于2017-09-08得票数 6
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我想使用一个2D数组来子集另一个2D数组(它们具有相同的长度)，例如：
import numpy as np
tmp = np.array([[0.33, 0.67], [0.67, 0.33]])
index = np.array([[1], [0]])
我想要的是这样的：
In[91]: np.array([tmp[i][index[i]] for i in range(len(index))])
Out[91]:
array([[ 0.67],
[ 0.67]])
它是有效的，但是，有没有更聪明/更有效的方法呢？
浏览 0提问于2016-07-03得票数 0
我有一个一维numpy的布尔数组，我需要在一个步骤中多次检查一维数组中的两个索引之间是否存在一个True元素(即不进行循环)。
举个例子：
my_data = np.array([False, True, True, False, False, False, True, False])
inds2check = np.array([[0, 3],
[3, 5],
[6, 7]])
我希望得到以下结果：
output = np.array([True, False, True])
在有Numpy的Pyth
浏览 7提问于2021-12-23得票数 0
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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我有一个未知的2D numpy数组，如下所示：
a = np.array([
[1, 2],
[0, 2],
])
我希望使用数组的元素作为另一个数组b的索引，以产生以下效果：
b = np.random.randn(5, 5)
c = b[[1, 2], [0, 2]]
如何使用变量a替换索引中的硬编码值？
使用下列代码无效：
b = np.random.randn(5, 5)
c = [*a]
因为*表达式在索引中使用。
浏览 0提问于2021-09-06得票数 2
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我得到了一个2d的numpy数组(shape(y,x)=601,1200)和一个3d的numpy数组(shape(z,y,x)=137,601,1200)。
在我的2d数组中，我在y, x点保存了y, x值，现在我想从3d数组中访问这个值，并将它保存到一个新的2d数组中。
我尝试过这样的方法，但没有成功。
levels = array2d.reshape(-1)
y = np.arange(601)
x = np.arange(1200)
newArray2d=oldArray3d[levels,y,x]
IndexError:形状不匹配:索引数组不能与形状(721200，) (601 )
浏览 3提问于2019-03-09得票数 0
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1回答
在Numpy中，我们是否可以使用2D数组作为一维数组的索引？哪些数组索引规则适用于以下代码？
# 1D array
arr = np.arange(10)
# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# 2D index
indx = np.array([[2, 4], [6, 8]])
# 2D index in 1D array
arr[indx]
# Output of above indexing is a 2D array!
array([[2, 4],[6, 8]])
浏览 0提问于2018-03-12得票数 3
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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从3d数组开始(比如带有RGB的2d图像)。我想根据另一个2d矩阵的值来改变颜色。
import numpy as np
img=np.zeros((2,2,3)) # a black image
print('\nimg=',list(img))
b=np.array([[1,2],[3,4]]) # some 2d array of values
#img=np.where(b==1,[9,9,9],img) # ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,2) (3,) (2
浏览 2提问于2022-01-28得票数 1
我对裸体有一个基本的怀疑。我在Ubuntu14.04上使用Python2.7，numpy-1.9.2。
例如，我将一个2d numpy数组初始化为a = np.zeros((10,10))。
然后，我尝试使用range函数作为索引，对其中的一部分进行索引，方法如下：
a[range(0,5),range(0,5)]。我得到一个形状数组(5，)。我想要的是2d数组a的前5行和列。
当我执行a[:5,:5]时，它似乎给了我一个形状数组(5,5)。
有人能解释一下为什么使用range函数来指定索引失败吗？即使在使用了将近一年的时间后，我仍然对numpy索引感到困惑。
谢谢你提前帮忙。
浏览 1提问于2015-05-03得票数 3
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1回答
假设我加载一个图像如下：
> image = Image.open('temp.png')
<PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGBA size=1200x600 at 0x112F0C488>
注意，图像尺寸是1200x600。
我想以2D numpy数组的形式检索这个图像，其中每个条目都包含一个32位整数。
如果我这样做了：
np.array(image).shape
我得到：
(600,1200, 4)
如何将其转换为32位的RGBA 2D numpy数组？
浏览 1提问于2014-08-27得票数 4
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我有一个由
[1,3,8,6,0,2,4,5,9,7]
这个数组是由10个数字0-9组成的随机数组.
我还有一个带有数值的2D-Numpy数组，一个10x102D numpy数组。
我想使用我的一维numpy数组(上面)通过循环遍历1D数组来访问我的2D numpy数组中的特定实例。
循环1:接受1和3，并在我的2D numpy数组中找到1:3的值。
循环2:接受3和8，并在我的2D numpy数组中找到3:8的值。
。
循环10:接受7和1，并在我的2D numpy数组中找到7:1的值。
我想把这些值加到我的2D numpy数组中。
到目前为止，我有: array
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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6回答
我正在用NumPy编写一些建模例程，这些例程需要从NumPy数组中随机选择单元格，并对它们进行一些处理。所有单元格都必须在没有替换的情况下被选中(例如，一旦选定了一个单元格，它就不能再次被选中，但所有单元格必须在结束时被选中)。
我正在从IDL转换，在那里我可以找到一种很好的方法来完成这个任务，但是我假设NumPy也有一个很好的方法来完成这个任务。你有什么建议？
更新：--我应该说我试图在2D数组上这样做，从而得到一组2D索引。
浏览 9提问于2010-10-08得票数 13
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3回答
有没有一种有效的numpy机制，可以从一个2D数组中生成一个值数组，给出该数组中的索引列表？
具体地说，我有一个2D坐标列表，它们在2D numpy数组中表示有趣的值。我按如下方式计算这些坐标：
nonzeroValidIndices = numpy.where((array2d != noDataValue) & (array2d != 0))
nonzeroValidCoordinates = zip(nonzeroValidIndices[0],nonzeroValidIndices[1])
从那里开始，我通过遍历坐标并索引到numpy数组中来构建映射，一次一个，类似于这个简化的
浏览 6提问于2011-04-13得票数 1
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1回答
我有一个2D numpy数组。有没有办法在它上面创建一个包含前几行k行和所有列的视图？
关键是要避免复制底层数据(数组太大，不可能进行部分复制)。
浏览 0提问于2010-12-07得票数 100
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1回答
我有一个包含值的2D数组和一个包含索引值的1D数组，其中我想拆分2D矩阵，其中拆分的子数组包括“拆分点”。 我知道我可以使用numpy.split函数按索引拆分，我知道我可以使用stride_tricks拆分数组来创建连续的重叠子集视图。 但似乎只有当我们想要将一个数组拆分为相等大小的子数组时，stride_ticks才适用。 最小的例子，我可以做以下事情： >>> import numpy as np
>>> array = np.random.randint(0,10, (10,2))
>>> indices = np.array([
浏览 24提问于2019-01-03得票数 2
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2回答
我试图通过类的构造函数将一个2d字符数组复制到另一个2d字符数组中。原始数组从外部文本文件中读取，然后转换为2d数组。但是，我似乎无法从另一个类读取这个2d数组。下面列出了我正在尝试的代码，它是search类的构造函数。谢谢。
char[][] arraytwo;
public search(char[][] inarray)
{
for(int i = 0; i < inarray.length; i++)
{
String row = inarray.;
for(int j = 0; j < inarray[i].length;
浏览 0提问于2014-04-07得票数 0
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2回答
我正在尝试从numpy数组中获取索引值，我尝试使用相交而没有效果。我只是想在两个数组中找到类似的值。一个是2D，我正在选择一个列，另一个是1D，只是一个要搜索的值列表，所以实际上只有二维数组。
我们将这个数组称为a：
array([[ 1, 97553, 1],
[ 1, 97587, 1],
[ 1, 97612, 1],
[ 1, 97697, 1],
[ 1, 97826, 3],
[ 1, 97832, 1],
[
浏览 2提问于2018-06-25得票数 0
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我不认为数组是Python中的索引。例如，我在Numpy中有一个2d数组A
[[1,2,3]
[4,5,6]
[7,8,9]
[10,11,12]]
A[1,3，0,1]是什么意思？
浏览 3提问于2017-11-06得票数 0
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3回答
我在Numpy中看到过用两种不同的方式索引2D数组。假设我有一个数组A，我可以输入A[0:3, 2:5]或A[0:3][:,2:5]。不管怎样，我都得到了同样的A。
我很好奇为什么一个人会选择一个而不是另一个。有速度上的差异吗？或者仅仅是一个比另一个更有Pythonic风格？
浏览 1提问于2012-10-28得票数 1
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我最近注意到了一个奇怪的问题。在下面的代码中，我创建了一个一维或二维numpy数组，从数组(position_3)中提取其中一个值，然后将提取的位置分配给不同的值。
在一维情况下，position_3匹配数组中最初赋值的值(例如，position_3是来自1D数组的副本)，而在2D情况下，position_3在更改数组时发生变化(也就是说，position_3看起来是来自2D数组的引用)。
import numpy as np
print "Testing 1D array"
D1_array = np.array([0,1,2,3,4])
position_3 = D1
浏览 1提问于2016-02-20得票数 1
2回答
我有一个像这样的2d numpy数组：
board = numpy.array([[ 0, 0, 2, 2],
[ 4, 0, 2, 0],
[ 2, 2, 2, 2],
[ 0, 0, 0, 16]])
我想选择一个零，然后用其他的东西代替它。我自己想出了一个解决方案，但我正在寻找一种更好的方法；也许使用像choice这样的numpy函数，但是使用2d数组。
zeros = np.where(board == 0)
r = np.random.randint(len(zeros[0]))
z1 = zeros[0][r]
z2 = zeros[1
浏览 3提问于2021-05-23得票数 1
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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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我有一个4D numpy数组的形状A (N,N,N,N)，我想要转换成一个2D矩阵M的形状(N,N)通过固定对的索引。例如
M[i,j] = A[i,j,i,j]
如何在numpy中做到这一点，避免循环呢？
编辑:我随后将使用M提供的索引数组访问numpy.ix_元素，因此以类似的方式访问4D数组的元素也是一个解决方案。
浏览 1提问于2021-06-07得票数 2
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1回答
Numpy:替换数组中从0到1的500个随机元素
import numpy as np
import random
# 2D Grid world of 100 x 100 cells
arr = np.zeros((100,100))
# Arbitrarily change 500 elements from 0 to 1
for
浏览 1提问于2022-11-12得票数 -1
1回答
在我的NumPy 2D数组中有任何交换min和最大值的方法吗？
import numpy as np
n = int(input("How many arrays: "))
m = int(input("How many numbers: "))
rng = np.random.default_rng()
arr = rng.random((n, m))
print(arr)
浏览 3提问于2022-09-28得票数 0
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3回答
我的数组是一个2D矩阵，除了负值和正值外，它还具有numpy.nan值：
>>> array
array([[ nan, nan, nan, ..., -0.04891211,
nan, nan],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, nan],
[ nan, nan, nan, ...,
浏览 2提问于2012-09-14得票数 21
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给定一个2D的numpy数组，例如np.array([[1,1,0], [1,2,0], [0,0,4]])，我想用最小和返回子数组。
在本例中，这将是数组np.array([1,1,0])。
我如何实现这一点，理想情况下只使用内置的numpy函数？与vanilla不同，numpy似乎不允许指定键函数。
浏览 5提问于2022-04-02得票数 0
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我并不清楚numpy在执行某些2d数组操作时所遵循的规则是如何将结果作为1d或2d数组返回的。让我们考虑下面的代码
idx_cls_samples = sample_data[:, -1] == c
v_feature = sample_data[idx_cls_samples, f]
f_values = sample_data[[sample_data[:, -1] == c], f]
请注意，最后一行只是将前两行合并为一行。
前两行的结果是表单数组(1，2，3，.)的numpy向量。最后一行的结果是数组([1，2，3，.])我认为结果应该是数组(1，2，3，.)在这两种情况下。如何事先
浏览 1提问于2016-03-31得票数 1
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就像问题说的那样，我有一个2D矩阵(1000,2000)，在这个矩阵中，我用numpy where函数应用了一个条件：
import numpy as np
A = np.random.randn(1000, 2000)
print(A.shape)
(1000, 2000)
mask = np.where((A >=0.1) & (A <= 0.5))
A = A[mask]
print(A.shape)
(303112,)
在一个只支持一维矩阵的Fortran程序中，得到一个平坦矩阵作为输入，该程序的输出与输入一维矩阵(303112，)具有相同的维数，是否有任何方法
浏览 0提问于2021-02-10得票数 1
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1回答
我正在使用布尔数组从numpy数组中删除一些列。有没有可能用列表做类似的事情？
#Set a numpy array of booleans to True if column datatype is "Categorical"
cols_to_remove = np.array([datatype == "Categorical" for datatype in datatypes])
#Make a new array without the "Categorical" columns
cat_data = data[:, -cols_to
浏览 0提问于2013-01-26得票数 3
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在Julia中，是否有方法从多维数组中检索包含多个元素的向量，类似于numpy的高级索引？例如，从这个2D数组中：
genconv = reshape([6,9,7,1,4,2,3,2,0,9,10,8,7,8,5], 5, 3)
genconv[[1,2,3],[2,3,1]]
这将导致3x3数组，而不是矢量：。
浏览 4提问于2015-11-16得票数 5
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这是为了解决机器学习问题(当然是在Python中)。 我有一个二维数组，行是点的集合，列是这些点的另一个一维数组的索引。 data = [[1,3,2], [3,3,1], [5,1,2]]
# yes there are duplicates in the labels
labels = [2,8,9,8,8,9] 我需要的是创建一个2D数组，它是原始数据数组，但其中的值现在是索引表示的标签中的值。 new_data = [[8,8,9], [8,8,8], [9,8,9]] 显然，我可以用for循环做到这一点。我在这里问，以防numpy或什么东西有一个电话来做这件事。
浏览 11提问于2021-09-09得票数 0
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我有两个numpy数组。一个numpy阵列是形状(200，x)的2D，其中x可以是正整数。另一个阵列是形状为(x，)的一维阵列，其中x与2Dnumpy阵列相同。如果二维数组的第二个维数大于1000，我想将两个数组中的列一起随机删除，使其大小为(200,1000)，相应的一维数组也将为(1000，)。我知道我可以使用np.delete，但是我不知道如何确保列被随机丢弃，这样二维数组的第二维是1000，一维数组的长度也是1000。真知灼见将不胜感激。
浏览 14提问于2021-06-04得票数 0
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我想使用2D布尔掩码来选择性地改变pandas DataFrame中的一些单元格。我注意到我不能(成功地)使用numpy数组作为掩码，但我可以使用DataFrame。然而，更令人沮丧的是，我没有发现numpy方法的错误。
例如,
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],
'B':[10,20,30,40]})
mask_np = np.array([[True,True],
[False,False],
[True,
浏览 0提问于2018-08-31得票数 5
1回答
一个numpy 2d数组如下所示：
[[0 1 2]
[1 5 0]]
另一个numpy 2d数组，如下所示：
[[0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2]
[0 1 3 4 8 0 1 3 6 7 8 0 1 2 3 6 8]]
我只想找出它们“重叠”的地方：
[[0 2]
[1 0]]
不使用for循环
浏览 0提问于2019-12-04得票数 0
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1回答
我有一个3D numpy数组data和另一个索引数组pos (索引本身就是一个numpy数组，这使后者成为一个2D数组)：
import numpy as np
data = np.arange(8).reshape(2, 2, -1)
#array([[[0, 1],
# [2, 3]],
#
# [[4, 5],
# [6, 7]]])
pos = np.array([[1, 1, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])
#array([[1, 1, 0],
# [0, 1, 0],
# [1, 0, 0]])
我希望使用来自data的
浏览 0提问于2018-05-16得票数 7
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我试图在numpy中索引一个2d矩阵，这样我就可以得到所有行，但只能得到由另一个numpy数组提供的特定列。如下所示：
a = [0,1,1,2,0,2,1]
d = [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]
我希望得到d中的所有行，这样的列是由a给出的。因此，对于上面的例子，
t = [1,2,2,3,1,3,2]
我尝试了一些关于numpy文档的方法，但是无法得到它。
我认为这在matlab中是可行的，无需任何迭代。我可以这样做吗?这是蟒蛇，而不是循环的东西？
浏览 1提问于2015-11-09得票数 3
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我正面临着一些问题:如何将数组设置为正确的形状，以便将其用作卷积神经网络的输入：
我的数组的形状是(100,64,64)，但我需要它是(100,64,64,1)。我意识到它看起来有点奇怪，但我基本上想要将每个条目打包到一个单独的数组中。
一个简化的例子，使用一个2D数组，其中类似的将是从(3,3)到(3,3,1)
[[0,1,0], [[[0],[1],[0]],
[1,1,1], [[1],[1],[1]],
[0,0,1]] [[0],[0],[1]]]
有什么方便的方法可以用numpy来做吗？
我尝试使用函数numpy.reshape：我
浏览 16提问于2021-12-30得票数 2
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1回答
我有一个2D数组和两个掩码，一个用于列，另一个用于行。如果我尝试简单地执行data[row_mask,col_mask]，那么我在说shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes ...时会出错。另一方面，data[row_mask][:,col_mask]可以工作，但不那么漂亮。为什么它期望索引数组的形状是相同的？
下面是一个具体的例子：
import numpy as np
data = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
row
浏览 3提问于2015-03-27得票数 2
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我有类似于lstB的数组列表，并想随机选择2D数组的集合。问题是numpy不知何故不能平等对待列表中的对象：
lstA = [numpy.array(0), numpy.array(1)]
lstB = [numpy.array([0,1]), numpy.array([1,0])]
print(numpy.random.choice(lstA)) # returns 0 or 1
print(numpy.random.choice(lstB)) # returns ValueError: must be 1-dimensional
有没有什么灵巧的解决办法？
浏览 0提问于2017-11-24得票数 0
2回答
我目前有问题，重塑一个numpy.ndarray从2d到3d..。
我的numpy.ndarray目前的形状是(221286,2050年)，我需要它是(221286，1,2050年)。
我试过这样做：
train_set_data_vstacked_normalized_reshaped = np.reshape(train_set_data_vstacked_normalized.shape[0],1,train_set_data_vstacked_normalized.shape[1])
但这似乎创造了一种不同的方式numpy.ndarray..。
浏览 2提问于2017-01-23得票数 1
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我有一个非常大的2D数组，它看起来像这样：
a=
[[a1, b1, c1],
[a2, b2, c2],
...,
[an, bn, cn]]
使用a，有没有一种简单的方法来获得一个新的2D数组，例如，从初始数组numpy中随机获得2行(不需要替换)？
例如：
b=
[[a4, b4, c4],
[a99, b99, c99]]
浏览 1提问于2013-01-11得票数 197
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我正在尝试理解使用坐标列表(不使用循环)从2d NumPy数组中拉取值的最佳方法。
例如：
import numpy as np
arr = np.array([
['AA','AB','AC'],
['BA','BB','BC'],
['CA','CB','CC']
])
coordinates = [(0,0), (1,1)]
在进行了一些实验之后：
# This works but does not return wh
浏览 0提问于2020-09-03得票数 0
我遇到了一个使用numpy数组的问题，我遇到了一个障碍，基本上我有两个数组，一个是2D numpy数组，另一个是一维numpy，它代表了2D数组的一些索引，我需要使用这些索引的对从原始的2D数组中提取2D numpy数组，我做了一些事情，但是我确信它会更好，所以我在征求意见。这是我的代码：
import numpy as np
import itertools
x = np.arange(25).reshape(5, 5) #Original Array
#x = [[ 0 1 2 3 4]
# [ 5 6 7 8 9]
# [10 11 12 13 14]
浏览 0提问于2021-04-28得票数 1
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这实质上是一个2D数组，相当于在存储特定值的索引上将python列表切片成更小的列表。我正在运行一个程序，它从CSV文件中提取大量数据，并将其复制到2D NumPy数组中。这些数组的基本格式如下：
[[0 8 9 10]
[9 9 1 4]
[0 0 0 0]
[1 2 1 4]
[0 0 0 0]
[1 1 1 2]
[39 23 10 1]]
我希望沿着包含所有零值的行分隔我的NumPy数组，以创建一组较小的2D数组。上述启动数组的成功结果将是数组：
[[0 8 9 10]
[9 9 1 4]]
[[1 2 1 4]]
[[1 1 1 2]
[39 23 10 1]]
我考虑过简单地迭
浏览 4提问于2020-07-28得票数 2
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我有一个二维阵列形状(1002,1004)。对于这个问题，可以通过以下方式产生：
a = numpy.arange( (1002 * 1004) ).reshape(1002, 1004)
我要做的是生成两个列表。这些清单是通过以下方式生成的：
theta = (61/180.) * numpy.pi
x = numpy.arange(a.shape[0]) #(1002, )
y = numpy.arange(a.shape[1]) #(1004, )
max_y_for_angle = int(y[-1] - (x[-1] / numpy.
浏览 2提问于2013-12-31得票数 3
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