使用表达式的Numpy数组
是指在Numpy库中，可以通过使用表达式来创建和操作数组的功能。Numpy是Python中用于科学计算的重要库，它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。
Numpy数组可以通过使用表达式来创建，这些表达式可以包括数学运算、逻辑运算和条件语句等。通过使用这些表达式，可以方便地对数组进行元素级别的操作和计算。
Numpy数组的优势包括：
- 高性能：Numpy数组使用C语言实现，底层操作效率高，能够快速处理大规模数据。
- 多维数组：Numpy数组可以是多维的，可以方便地处理矩阵和张量等复杂数据结构。
- 广播功能：Numpy数组支持广播功能，可以对不同形状的数组进行计算，使得代码更加简洁和高效。
- 丰富的数学函数库：Numpy提供了丰富的数学函数库，可以进行各种数学运算和统计分析。
- 与其他科学计算库的兼容性：Numpy可以与其他科学计算库（如Scipy、Matplotlib）无缝集成，提供更强大的功能。
使用表达式的Numpy数组在各种领域都有广泛的应用场景，包括但不限于：
- 数据分析和处理：Numpy数组可以方便地进行数据的读取、处理、转换和分析，是数据科学家和分析师的重要工具。
- 机器学习和深度学习：Numpy数组在机器学习和深度学习中广泛应用，可以进行特征提取、模型训练和预测等操作。
- 图像和信号处理：Numpy数组可以方便地进行图像和信号的处理，包括图像滤波、变换、压缩和增强等。
- 数值计算和科学计算：Numpy数组可以进行各种数值计算和科学计算，如线性代数运算、微积分计算和概率统计分析等。
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以上是对使用表达式的Numpy数组的完善且全面的答案，希望能够满足您的需求。
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2回答
使用numpy阵的渐近数
、、、
在处理符号表达式数组时，是否应该使用numpy数组？
有点像
u0=numpy.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)])
我的意思是，使用numpy数组而不是python列表会更快吗？
如果是这样，使用numpy数组的某些操作似乎会自动转换为浮动符号表示法，例如：
u0=np.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)]) u = np.zeros((10, 3)) u[0] = u0
现在type(u0[0]) >> sympy.core.numbers.Float
type(u[0
浏览 4提问于2016-12-08得票数 2
回答已采纳
我有一段代码：
import numpy as np
import sympy
from sympy import symbols
from sympy.utilities.autowrap import ufuncify
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
def test(expr,a,b):
a_var, b_var = symbols("a b")
#f = ufuncify((a_var, b_var), expr, backend='numpy')
f = lamb
浏览 5提问于2017-01-26得票数 1
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在使用Numpy的Python程序中，iterable对象和array_like对象有什么不同
iterable和array_like都经常出现在Python文档中，并且它们有一些相似的属性。
我知道在这种情况下，array_like对象应该支持像广播这样的Numpy类型的操作，但是Numpy数组区域也是可迭代的。说array_like是一个扩展(或超集)是正确的吗？iterable的
浏览 2提问于2011-11-22得票数 24
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我正在用python实现一个数据处理流程。我正在尝试尽可能多地使用符号计算(sympy和numpy)，以获得与代码一致的清晰文档。因此，当我尝试获得点积并将其用于实数矩阵时(通过lambdify)，我得到了其他结果：
import numpy as np
from sympy import *
init_printing()
A = Matrix([[1, 2], [1, 100]])
B = Matrix([[3, 4], [10, 1000]])
AA = MatrixSymbol('A',2,2)
BB = MatrixSymbol('B',2,2)
m
浏览 47提问于2018-12-14得票数 1
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1回答
假设我有一个大小在0到N1之间的整数的(list \ np.array) a ( (N,) )和一个整数的(list have np.array) l。
有什么方法可以更有效地编写sum([a[x] for x in l])吗？
四种不同的条件：
a是一个numpy数组，l是一个numpy数组，l是一个lista是一个列表，l是一个numpy arraya是一个列表，l是一个列表
浏览 4提问于2020-09-03得票数 0
使用numba njit修饰的函数(它是jit(nopython=True)的别名)在内部操作中产生与numpy不同的结果(简单的@jit(nopython=False)也给出了来自numpy的不同结果)：
In [1]: import numpy as np
from numba import njit
def npfun(arr):
arr -= arr[3]
@njit
def jitfun(arr):
arr -= arr[3]
arr1 = np.on
浏览 9提问于2017-12-20得票数 2
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我一直在寻找一种方法来有效地检查numpy数组中的重复项，并偶然发现了一个问题，其中包含使用此代码的答案。
这一行在numpy中是什么意思？
s[s[1:] == s[:-1]]
在应用代码之前，我想要了解它。已在Numpy文档中查找，但无法找到此信息。
浏览 25提问于2015-06-14得票数 19
我想在一个命令中提取numpy数组的列片和特定列。
例如，对于数组A：
import numpy as np
A = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]])
我想从0到2和列4一起选择列。解决方案A[:,(0,1,2,4)]在这个例子中很容易实现。对于较大的数组，我需要一个A[:,(0:3,4)]类型的命令来选择切片和特定列。命令A[:,(0:3,4)]不工作。
是否有一种实用而优雅的方法可以用一个命令提取切片和特定列？
事先非常感谢！
浏览 2提问于2020-12-01得票数 0
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1回答
我试图在一张图片中找到特定的颜色(或更可能的颜色范围)，并在第二张图片上重新绘制坐标，以便进一步研究。因为我读了很多关于numpy有多棒的文章，所以我开始使用它(我对python，尤其是numpy非常陌生)。所以，我写了一些东西，它在一种颜色下效果很好，但在很多颜色下有(性能)问题，我非常确定，我可以通过使用numpy提供的更多函数来解决这个问题。基本上，我想要杀死for循环。这是我的代码(稍后我必须添加更多的颜色范围)：
import PIL, numpy
from PIL import Image
def add_color_range(p_a_c, r,r1,g,g1,b,b1):
浏览 0提问于2013-05-25得票数 2
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我可以让一个numpy矢量化函数使用buffer对象作为结果，而不是创建一个由该对象返回的新数组吗？
我想做这样的事情：
fun = numpy.vectorize(lambda x: x + 1)
a = numpy.zeros((1, 10)
buf = numpy.zeros((1, 10)
fun(a, buf_obj = buf)
而不是
fun = numpy.vectorize(lambda x: x + 1)
a = numpy.zeros((1, 10)
buf = fun(a)
浏览 1提问于2013-02-12得票数 3
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2回答
你好，我想对像这样的数值数组做一些求和。
import numpy as np
import sympy as sy
import cv2
i, j = sy.symbols('i j', Integer=True)
#next read some grayscale image to create a numpy array of pixels
a = cv2.imread(filename)
b = sy.summation(sy.summation(a[i][j], (i,0,1)), (j,0,1)) #double summation
但我正面临着一个错误。是否
浏览 0提问于2016-03-29得票数 2
1回答
我想检查array1中是否只有1个元素在array2中，以及它是否是break。 我发现numpy.in1d是一个很好的函数，但我不知道如果找到一个元素该如何中断。 示例代码： import numpy
array1 = ['a', 'b', 'c']
array2 = ['d', 'e', 'f']
array3 = ['a', 'g', 'h']
array4 = ['i', 'd', 'j']
浏览 18提问于2021-06-18得票数 1
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2回答
有没有办法在Python中实现numpy数组理解？我看到它的唯一方法是使用列表理解，然后将结果转换为一个numpy数组，例如np.array(list comprehension)。我希望有一种方法可以直接使用numpy数组，而不用列表作为中间步骤。
另外，是否可以重载列表操作符，即[和]，以便结果是一个numpy数组，而不是一个列表。
浏览 0提问于2019-12-10得票数 4
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在numpy中，如果我有一个浮点数组，动态地创建一个布尔值掩码，这个数组等于一个特定值，然后对一个布尔数组进行逐位and运算，我会得到一个错误：
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
>>> a == 2.0 & b
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: ufunc 'bitwis
浏览 1396提问于2018-06-02得票数 21
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3回答
我有一个存储在元组列表中的索引列表：
index=[(0,0), (0,1), (1,0), (1,1) ....]
这些索引将用于在以下公式中计算图像im ( numpy数组)中的能量：
(1-im[0,0])^2+(1-im[0,1])^2+....
这里的im是一个二维numpy数组。下面是im的一个示例
im=Image.open('lena_noisy.png')
im=numpy.array(im)
print im
[[168 133 131 ..., 127 213 107]
[174 151 111 ..., 191 88 122]
[197 173
浏览 0提问于2013-02-07得票数 3
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我正在尝试将一个Tensorflow数据集转换为一个NumPy数组，并得到一个反对的警告：
FutureWarning:要堆栈的数组必须作为“序列”类型传递，例如列表或元组。对非序列迭代(如生成器)的支持在NumPy 1.16中不再受欢迎，并将在将来引发错误。
这样做的“新”方式是什么？
numpy 1.18.1和tensorflow 2.1.0的可重现性示例
import tensorflow as tf
import numpy as np
ds = tf.data.Dataset.enumerate(tf.data.Dataset.range(20, 40))
np.vsta
浏览 3提问于2020-07-02得票数 6
1回答
我试图将一个numpy数组和一个标量值附加到numpy数组中。 logf= np.array([20, 25, 31.5, 40, 50, 63, 80, 100, 125, 160])
logf = np.append(logf, [[logf*10], [logf*100]])
logf = np.append(logf, 20000) 为了附加一个标量值，我使用第二个append函数来附加它。我想知道是否可以使用单个append函数来追加数组和标量值。 谢谢!
浏览 18提问于2020-11-23得票数 1
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1回答
我正在学习PyTorch的基本教程，并遇到了NumPy数组和火炬张量之间的转换。文件上说：
火炬张量和NumPy阵列将共享它们的底层内存位置，而更改其中一个将改变另一个。
但是，在下面的代码中似乎并非如此：
import numpy as np
a = np.ones((3,3))
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a,1,out=a)
print(a)
print(b)
在上述情况下，我看到这些更改自动反映在输出中：
[[2. 2. 2.]
[2. 2. 2.]
[2. 2. 2.]]
tensor([[2., 2., 2.],
[
浏览 0提问于2018-09-17得票数 6
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2回答
我有一个大型数据集存储在一个numpy数组(A)中，我试图按块进行求和，使用：
B=numpy.add.reduceat(numpy.add.reduceat(A, numpy.arange(0, A.shape[0], n),axis=0), numpy.arange(0, A.shape[1], n), axis=1)
当我在测试数组上尝试它时，它可以正常工作，但是使用我的数据可以得到以下消息：
TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('int32') accordin
浏览 6提问于2014-02-08得票数 3
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当输入是int的列表时，为什么numpy.sum和numpy.prod函数返回int32；如果输入是同一个列表的生成器，则返回int64？在列表上操作时，强迫他们使用int64的最好方法是什么？
例如。
sum([x for x in range(800000)]) == -2122947200
sum((x for x in range(800000))) == 319999600000L
Python 2.7
浏览 4提问于2014-08-18得票数 2
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1回答
生成器理解和列表理解不同的迭代
、、、、
我编写了一个函数，使用CFFI将numpy数组传递给C代码。它利用缓冲协议和内存视图有效地传递数据，而不需要复制数据。但是，这意味着您需要传递C-连续数组，并确保使用正确的类型。Numpy提供了一个函数numpy.ascontiguous,来完成这个任务。因此，我迭代这些参数，并应用这个函数。下面的实施是可行的，而且可能具有普遍的意义。然而，考虑到它被调用的次数，它是缓慢的。(关于如何加快速度的任何一般性评论都是有帮助的。)
但是，实际的问题是什么时候用生成器理解替换第一个列表理解，或者如果重构代码以便在第二个代码中调用np.ascontigous，传递到C代码的指针不再指向numpy数组的开
浏览 1提问于2016-03-22得票数 2
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2回答
我的职能是：
def q(x,y):
r2 = (x/2.)**2 + (2.0*y)**2
if (r2 > 0.04):
return 0.
else:
return 1.5
我想用这样的方法来称呼它
from pylab import *
dl=0.025
X, Y = mgrid[-0.5:0.5:dl, -0.5:0.5:dl]
g(X,Y)
但是很明显，这给比较带来了一个错误。
这能不需要为X和Y做一个for循环吗？因为如果我想对两个双倍调用q(x，y)，则必须重新实现for循环.
编辑：(将它添加到问题中，因为它太长
浏览 2提问于2011-10-27得票数 0
回答已采纳
3回答
这是一个简单的操作，我在完成numpy时遇到了困难：
我有两个numpy数组：
import numpy as np
arr1 = np.array([12, 13, 14, 15])
arr2 = np.array([100, 200, 300, 400])
我想要四个不同的numpy数组：
a1 = np.array([12, 13, 14, 15, 100])
a2 = np.array([12, 13, 14, 15, 200])
a3 = np.array([12, 13, 14, 15, 300])
a4 = np.array([12, 13, 14, 15, 400])
实现这一
浏览 5提问于2016-10-26得票数 0
回答已采纳
3回答
假设我们有一个带有numpy.ndarray元素的numpy.str_。例如，arr下面是包含两个numpy.str_元素的numpy.ndarray，如下所示：
arr = ['12345"""ABCDEFG' '1A2B3C"""']
尝试对每个numpy元素执行字符串切片。
例如，如何将第一个元素'12345"""ABCDEFG'切片，以便用字符串REPL替换其最后10个字符，即
arr = ['12345REPL' '1A2B3C"
浏览 1提问于2016-12-05得票数 1
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1回答
我试图理解为什么下面的代码崩溃了我的Colab会话。
import numpy as np
import tensorflow as tf
x1 = np.random.rand(90000)
x2 = tf.random.uniform((90000,1)).numpy()
print(x1.shape, type(x1))
print(x2.shape, type(x2))
x1 - x2
我可以看到，记忆正在爆炸，这是造成崩溃的原因，但我希望有人能确切地解释为什么会发生这种情况。我还理解这与numpy中的广播数组有关，我只是想知道这是否是预期的行为，这样我就可以在将来避免它。
浏览 2提问于2022-02-28得票数 0
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2回答
我正在尝试将一个4波段(RGB & nr红外)光栅图像转换成numPy数组中的ArcMap。成功转换为numpy数组后，我希望计数图像上没有数据的像素数。当在ArcMap中检查时，这些像素颜色被标记为“无”，它们显示为黑色，但它们丢失了来自波段1、2或3的红色、绿色和/或蓝色通道数据。我需要找到它们。
到目前为止，我的情况如下：
import numpy
import os
myDir = "C:\\Temp\\temp"
# myFile = "4_pixel_test.tif"
myFile = "4band.tif"
# imp
浏览 4提问于2016-03-24得票数 3
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1回答
考虑以下NumPy数组的dtype float32
In [29]: x = numpy.arange(10, dtype=numpy.float32)
当我使用2乘以pytables.Expr时，会得到一个float32数组：
In [30]: tables.Expr('x * 2').eval().dtype
Out[30]: dtype('float32')
然而，当我将它乘以2.0时，我会得到一个float64数组：
In [31]: tables.Expr('x * 2.0').eval().dtype
Out[31]: dtype(&
浏览 2提问于2012-06-05得票数 1
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2回答
在NumPy中，Octave的j相当于什么？如何在Python中使用j？
在Octave中：
octave:1> j
ans = 0 + 1i
octave:1> j*pi/4
ans = 0.00000 + 0.78540i
但在Python中：
>>> import numpy as np
>>> np.imag
<function imag at 0x2368140>
>>> np.imag(3)
array(0)
>>> np.imag(3,2)
Traceback (most rece
浏览 0提问于2015-03-05得票数 29
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1回答
如果我使用符号a,b,c创建Sympy表达式，如下所示
import sympy as sm
import numpy as np
a,b,c = sm.symbols("a,b,c")
expr = 4*a + b*a + b*c + a*b*c
f = sm.lambdify((a,b,c), expr)
a_1 = np.random.rand(10,10)
b_1 = np.random.rand(10,10)
c_1 = np.random.rand(10,10)
f(a_1, b_1, c_1)
这里的问题是lambdify在*中使用numpy，这只是一个元素的乘
浏览 1提问于2022-03-07得票数 2
4回答
编写了一些量子力学例程，我发现了Python的NumPy的一个奇怪的行为。当我使用NumPy's乘法与两个以上的数组，我得到错误的结果。在下面的代码中，我必须写：
f = np.multiply(rowH,colH)
A[row][col]=np.sum(np.multiply(f,w))
这会产生正确的结果。不过，我最初的表述是：
A[row][col]=np.sum(np.multiply(rowH, colH, w))
它不会产生错误消息，而是产生错误的结果。我认为可以给numpy的乘法例程提供三个数组，这是我的错吗？
以下是完整的代码：
from numpy.polynomia
浏览 6提问于2013-04-19得票数 10
回答已采纳
假设有几个函数被多次调用。这些函数在3d向量( 1x3数组)上执行乘法、除法、加法等操作。
给定：
import numpy as np
import math
x = [0,1,2]
y = [3,2,1]
a = 1.2
根据我的测试，python数学库执行以下操作的速度更快：
math.sin(a)
而不是让numpy去做：
np.sin(a)
此外，使用python时，像标准化这样的简单算法比使用中讨论的方法的np.linalg.norm更快。
现在如果我们给数据增加一点复杂性，比如对3d进行矩阵乘法，我们有一个3x3的旋转矩阵，然后乘以另一个矩阵并转置，numpy开始获得优势。
目前
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
2回答
关于Numpy形状
、、、
我是第一次接触numpy，对此有一个问题：
根据docs.scipy.org的说法，“形状”方法是“数组的维数。对于n行m列的矩阵，形状将是(n，m)”。
假设我要创建一个简单的数组，如下所示：
np.array([[0,2,4],[1,3,5]])
使用"shape“方法，它返回(2,3) (即数组有2行3列)
然而，对于数组(0,2,4)，shape方法将返回(3，)(这意味着根据上面的定义它有3行)
我很困惑:数组(0,2,4)应该有3列，而不是3行，所以我希望它返回(,3)。
有人能帮我澄清一下吗？非常感谢。
浏览 27提问于2017-02-26得票数 0
在numpy中，可以按以下方式访问数组
import numpy as np
a = np.arange(3*2).reshape(3, 2)
b = a[0, 1]
在c++中，是否有可能重载操作符[]来实现类似于a[0, 1]的函数？当然，输入参数的数量可能会有所不同。
浏览 1提问于2019-02-14得票数 0
回答已采纳
致ADM:请不要删除我的问题，这是关于gurobi-python中的点积，不是为了numpy！ 在过去，我使用m.addvars来添加决策变量。 我的目标函数是一个大规模求和，需要多次运行。 我发现构建目标函数需要很长时间。 代码如下： import gurobipy
M = gurobipy.Model()
# set decision variables
x = M.addVars(n, m, vtype=gurobipy.GRB.BINARY, name='x')
# n and m are very large
#
浏览 90提问于2020-12-11得票数 0
1回答
我正在尝试生成一个结构为[[ NumPy，ID，(int，int，string，string，string)]]的3d字符串数组。我现在对这个数据使用字典，它看起来像targetchr=(a，b，c，d，e，f)。我不知道如何将genfromtxt对象中的数据放入数组中。这就是我所做的。
data = numpy.genfromtxt(self.target_bed_file, delimiter='\t', usecols=(0,1,2,3,4,5,6), dtype=None)
print(data[0])
#(b'chr1', 3004040, 30054
浏览 0提问于2016-06-04得票数 0
我想切片一个numpy数组以获得除第一项之外的所有信息，除非只有一个元素，在这种情况下，我只想选择该元素(即不要切片)。
有没有一种不用if语句就能做到这一点的方法？
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([1])
print(x[1:]) # works
print(y[1 or None:]) # doesn't work
我试过了，但没成功。
浏览 7提问于2021-09-23得票数 2
回答已采纳
2回答
我试图在(x，y)=(0,0)处计算雅可比矩阵，但无法这样做。
import sympy as sp
from sympy import *
import numpy as np
x,y=sp.symbols('x,y', real=True)
J = Function('J')(x,y)
f1=-y
f2=x - 3*y*(1-x**2)
f1x=diff(f1,x)
f1y=diff(f1,y)
f2x=diff(f2,x)
f2y=diff(f2,y)
J=np.array([[f1x,f1y],[f2x,f2y]])
J1=J(0,0)
print J1
浏览 0提问于2014-10-31得票数 6
我正在尝试使用伯努利分布来生成一个矩阵，其中每个行单元格都有line_id/total_lines为1.0的概率。
这是我的代码：
from scipy.stats import bernoulli
import numpy
img_size = 100
img_number = 100
res = numpy.zeros((img_number+1, 6))
image_files = []
for i in range(1):
image_base = Dt.Data(xd=img_size, yd=img_size)
for p in numpy.arange(0.
浏览 4提问于2015-06-18得票数 0
2回答
用分段函数拟合曲线？
、、、
正如标题所示，我正在尝试用分段函数拟合一条曲线。下面是一个示例：
import numpy as np
import scipy.optimize as sio
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 11, 18, 27])
def f(x, a):
if x <= 2:
return x + a
elif x >= 3:
return x**2 + a
sio.curve_fit(f, x, y)
现在，这将返回以下错误：
ValueError: The
浏览 1提问于2016-07-08得票数 3
回答已采纳
2回答
我有一个大小为99列的100行数组，但希望将2D数组的最后一行添加到数组的末尾N次。我现在要做的代码是：
import numpy
array = numpy .concatenate((l, numpy.tile(l[-1],n)))
其中，l是数组，n是要添加到数组中的数组数。
当我尝试运行这个程序时，我会得到一个错误：
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at ind
浏览 8提问于2022-03-14得票数 0
我想使用numpy.ix_为二维值空间生成多维索引。但是，我需要使用一个子索引来查找一维索引。例如,
assert subindex.shape == (ny, nx)
data = np.random.random(size=(ny,nx))
# Generator returning the index tuples
def get_idx(ny,nx,subindex):
for y in range(ny):
for x in range(nx):
yi = y # This
浏览 7提问于2014-09-17得票数 1
回答已采纳
1回答
下面是我的代码中的速率限制函数
def timepropagate(wv1, ham11,
ham12, ham22, scalararray, nt):
wv2 = np.zeros((nx, ny), 'c16')
fw1 = np.zeros((nx, ny), 'c16')
fw2 = np.zeros((nx, ny), 'c16')
for t in range(0, nt, 1):
wv1, wv2 = scalararray*wv1, scalar
浏览 0提问于2016-09-03得票数 0
2回答
我有一个非常简单的问题:我需要转换具有地理坐标的文件，如
Lat Long
50 0 50 35 1 40
50 2 50 35 10 20
50 3 1 35 13 22
50 2 38 35 14 40
49 59 6 35 13 22
49 57 14 35 13 21
49 57 10 35 13 0
49 57 0 35 6 20
发送到
Lat Long
50.01389,35.02778
50.04722,35.17222
etc.
数学就像饼饼一样简单:我们必须将分钟(在这种情况下是0和1)
浏览 3提问于2016-06-01得票数 2
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我有一个清单：var a = [0,1,2,3];
然后我错误地使用了一对数字来访问元素，如下所示：
console.log(a[0,0]) // => 0
console.log(a[0,1]) // => 1
console.log(a[1,0]) // => 0
console.log(a[4,2,5,1,2]) // => 2
我以为它会抛出一个错误，返回未定义的，或者使用它遇到的第一个数字，但是它似乎使用了数字的最后一个元素。为什么会这样呢？有什么我可以参考的参考资料吗？
对于那些可能想知道我为什么要这么做的人来说，我是在将用python+numpy编写的脚本
浏览 2提问于2014-06-28得票数 1
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我有一张元组的清单，
[(100, 'Steven', 'King'), (101, 'Brown', 'White'), (102, 'Will', 'Martin')]
我希望将其转换为如下数组，
[100, 'Steven', 'King'
101, 'Brown', 'White'
102, 'Will', 'Martin']
使用numpy是可能的，但是我尝试在pyt
浏览 2提问于2022-09-14得票数 0
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有许多相关的答案，以避免蛮力RGB图像循环在python中使用numpy。我检查了其中的许多，但似乎没有完全满足我的需要：
给定一个图像，我需要比较像素，并根据结果创建一个掩码.是这样的：
# image contains a jpg regular image
data = np.asarray(image)
# Separate each channel
blue, green, red = data.T
print(blue.shape)
#(1024, 1024)
到目前一切尚好。
我需要这个图像的“白色”面具，如下所示：
如果->A像素的red_value > 80，
浏览 3提问于2017-11-17得票数 3
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我最近从用open blas编译的numpy切换到了用mkl编译的numpy。在纯数字运算中，矩阵乘法的速度明显加快。然而，当我运行一些我一直在使用的代码时，我现在得到了错误 ‘当前不支持对象数组’ 有没有人知道为什么这是mkl的情况而不是开放的blas？
浏览 28提问于2020-04-13得票数 0
以下代码行看似不一致的行为背后的理由是什么？
import numpy as np
# standard list
print(bool([])) # False - expected
print(bool([0])) # True - expected
print(bool([1])) # True - expected
print(bool([0,0])) # True - expected
# numpy arrays
print(bool(np.array([])))
浏览 0提问于2018-04-05得票数 0
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和numpy一起工作了一段时间了。不过，就在我认为我已经弄清楚了数组的时候，它抛出了另一条曲线。例如，我构造了3D数组pltz，然后
>>> gridset2 = range(0, pltx.shape[2], grdspc)
>>> pltz[10,:,gridset2].shape
(17, 160)
>>> pltz[10][:,gridset2].shape
(160, 17)
为什么这两种形状是不同的？
浏览 2提问于2015-12-16得票数 1
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我试图实现一个函数，它计算矩阵中每个元素的Relu导数，然后在矩阵中返回结果。我在用Python和Numpy。
根据其他交叉验证值，x的Relu导数在x>0时为1，x<0时为0，未定义为0，当x ==为0时为0。
目前，我有以下代码：
def reluDerivative(self, x):
return np.array([self.reluDerivativeSingleElement(xi) for xi in x])
def reluDerivativeSingleElement(self, xi):
if xi > 0:
retur
浏览 10提问于2017-09-25得票数 19
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