如何使用多个条件从3d numpy数组中检索值
在使用多个条件从3D NumPy数组中检索值时，可以通过使用布尔索引来实现。布尔索引是一种利用布尔运算符（例如AND、OR、NOT）在NumPy数组中选择特定元素的方法。
首先，我们需要创建一个示例的3D NumPy数组，然后使用多个条件对其进行筛选。假设我们有一个名为"arr"的3D数组，我们希望检索满足以下条件的值：
条件1：第一个维度的值大于10 条件2：第二个维度的值小于5 条件3：第三个维度的值等于0
下面是一个示例代码：
import numpy as np
# 创建一个示例的3D NumPy数组
arr = np.array([
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
[[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]
])
# 使用多个条件从3D数组中检索值
condition1 = arr[:, :, 0] > 10
condition2 = arr[:, :, 1] < 5
condition3 = arr[:, :, 2] == 0
# 通过布尔索引获取满足所有条件的值
result = arr[condition1 & condition2 & condition3]
print(result)输出结果为：
[13 16]以上代码中，我们首先通过使用冒号 ":" 来选择所有的第一个维度的值，然后使用索引操作符 "[]" 和条件来选择满足条件的值。"&" 运算符用于将多个条件组合起来，并且只有在满足所有条件的情况下，相应位置上的元素才会被选择。
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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
对于像这样的3D数组：
import numpy as np
m = np.random.rand(5,4,3)
有什么有效的方法可以去除所有符合这种条件的元素？
m:，:,0 > 0.5 & m :，1 > 0.5 & m:，:,2 < 0.5
浏览 0提问于2019-02-07得票数 0
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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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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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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
1回答
我是第一次接触numpy，我想替换3D numpy数组中的特定元素。我的3Dnumpy数组表示一个图像。数组的形状为：(1080,1920，3)。数字3表示图像中每个像素的RGB。 我只想知道如何将所有等于0,0,0的元素更改为255,255,255，这意味着我希望图像中的所有黑色像素都是白色的。我该怎么做呢？谢谢!
浏览 32提问于2019-02-07得票数 1
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2回答
如何根据条件将numpy数组中的某些值设为空？我不明白为什么在不满足条件的情况下，我会以0而不是null或空值结束。B是一个用0和1值填充的numpy数组，c是另一个完全填充的numpy数组。所有阵列均为71x71x166
a = np.empty(((71,71,166)))
d = np.empty(((71,71,166)))
for indexes, value in np.ndenumerate(b):
i,j,k = indexes
a[i,j,k] = np.where(b[i,j,k] == 1, c[i,j,k], d[i,j,k])
我想要得到一个数组，它只
浏览 2提问于2014-12-17得票数 7
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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5回答
当我开始学习numpy时，我感到很惊讶，因为它有N维数组。我是一名程序员，我认为没有人会使用超过二维数组。实际上，我甚至不能超越二维数组进行思考。我不知道如何思考3D、4D、5D阵列或更多。我不知道该在哪里使用它们。
你能给我举例说明3D，4D，5D…使用etc数组？如果将numpy.sum(array, axis=5)用于5D数组，会发生什么情况？
浏览 1提问于2014-03-03得票数 1
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
1回答
只是想了解一下Python代码是如何工作的。所讨论的代码使用cv2.resize修改numpy数组的大小。我想知道opencv修改数组的方式，以便填充数组的新维度。我正试图把它翻译成C#，所以解释中的任何psuedocode都会很感激。
print(last_heatmap.shape) --> [32,32,21]
print(type(last_heatmap)) --> numpy.ndarray
last_heatmap = cv2.resize(last_heatmap, (256,256))
print(last_heatmap.shap
浏览 0提问于2018-07-25得票数 0
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2回答
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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如何使用非整数步长修改numpy数组的大小？也就是说:将大小为(64,64,64)的3D数组转换为例如大小为(55,100,60)的3D数组，对值进行插值或使用类似kron函数的方法
浏览 0提问于2012-04-03得票数 1
1回答
我正在寻找类似于list.index(value)的东西，它适用于numpy数组。我认为numpy.where可能会做到这一点，但我不明白它到底是如何工作的。有谁能解释一下
( a)这意味着什么
( b)它是否像list.index(value)那样工作，但与numpy数组一起工作。
这是文档中的文章：
numpy.where(条件，x，y)
根据条件，从x或y返回元素。
如果只给出条件，return condition.nonzero()。
参数：条件: array_like，bool
若为真，则为x，否则为y。
x，y: array_like，可选
可从中选择的值。X和y需要与条件相同的
浏览 1提问于2017-06-01得票数 3
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我正在尝试将2Dnumpy数组的列表转换为3D数组，我想知道数据是否被复制。
例如，使用此程序：
images = []
for i in range(10):
images.append(numpy.random.rand(100, 100))
volume = numpy.array(images)
是否有一种方法可以检查volume[n]是否与images[n]引用相同的内存块
我需要我的数据是一个3D数组，我正在尝试评估我是否应该接受图像列表作为输入，或者这是否会导致数据被复制。数据拷贝是不可接受的，因为我正在处理非常大的数据集。
浏览 2提问于2016-12-15得票数 2
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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我有一个约8e6元素的3d，我需要改变所有的元素。我想做这样的事
def func(x, index):
....
flat = array.reshape(-1)
flat[flat == 9999] = 0
flat[flat >= 0.2 and flat < 0.7] = func(flat, 0)
flat[flat >= 0.7 and flat < 1.5] = func(flat, 1)
flat[flat >= 0.7 and flat < 1.5] = func(flat, 2)
....
...
这个代码不起作用。我尝试过np.nd
浏览 3提问于2015-07-08得票数 1
回答已采纳
4回答
我将如何做以下工作：
对于三维numpy数组，我想取一维的平均值，并将值赋值给具有相同形状的3D数组，并在导出它们的方向上重复均值值。
我正在努力想出一个3D的例子，但在2D (4x4)中，它看起来有点像这样，我想
array[[1, 1, 2, 2]
[2, 2, 1, 0]
[1, 1, 2, 2]
[4, 8, 3, 0]]
变成了
array[[2, 3, 2, 1]
[2, 3, 2, 1]
[2, 3, 2, 1]
[2, 3, 2, 1]]
当取平均值时，我正在与n
浏览 4提问于2014-12-17得票数 3
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1回答
我有过 int[,,,] arr = new int[5, 6, 7, 8]; // c#
arr = np.zeros((5, 6, 7, 8)) # Python 具有5 * 6 * 7 * 8单元的4d阵列。 我想把它切成c#，就像numpy那样 var mySlice = arr[2:4, 0, :2, :]; // Won't work in C#, but looking for a way to do this. return type should be int[,,] A 3d array with 2 * 1 * 2 * 8 cells.
my_slice = a
浏览 34提问于2020-07-09得票数 0
在numpy中，从2.7中检索np.array([2.7])是很容易的，但是当我试图从一个类似于np.array(2.7)的数组中检索值2.7时，我会陷入困境。
如何从其中检索值2.7？
更具体地说，我需要一个函数
def get(a):
......
所以get(np.array(2.7))=2.7。有什么想法吗？
浏览 2提问于2015-12-23得票数 1
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2回答
我有一个四个波段的光栅图像(这是一个3D阵列)，我想分割图像的波段。此光栅的形状(转换为3D数组后)为(12200, 7200, 4)。
我尝试过使用scikit-image：
skimage.segmentation.slic(image[, …])
和
skimage.segmentation.quickshift(image[, …])
并且结果只是一个2D阵列(= 1带光栅)，形状为(12200,7200)。
该命令似乎已经扁平化了图像，我在他们的文档中找不到任何关于这个问题的东西。
下面是我尝试过的：
from __future__ import print_function
fro
浏览 2提问于2019-06-12得票数 1
1回答
我有代表大气的3D数据。现在我想将这些数据插值到一个公共的Z坐标(我的意思应该从函数的原理中看得很清楚)。下面的代码运行良好，但我想知道是否有方法可以提高性能……
def interpLevel(grid,value,data,interp='linear'):
"""
Interpolate 3d data to a common z coordinate.
Can be used to calculate the wind/pv/whatsoever values for a common
potential tem
浏览 1提问于2010-02-23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numpy数组列表，我正在尝试创建一个新列表，其中包含原始列表的所有元素，但一个除外。我有以下代码：
for i in xrange(FOLDS):
#fold_sample_sets and fold_sample_labels are a list of 10 numpy arrays.
training_samples = [s for s in fold_sample_sets if fold_sample_sets.index(s) != i]
training_labels = [l for l in fold_label_sets if fold_
浏览 1提问于2015-01-31得票数 1
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1回答
我有一个包含3d模型的vtk文件，
我想提取点坐标和小平面。
下面是一个最小的工作示例：
import vtk
import numpy
from vtk.util.numpy_support import vtk_to_numpy
reader = vtk.vtkPolyDataReader()
reader.SetFileName('test.vtk')
reader.Update()
polydata = reader.GetOutput()
points = polydata.GetPoints()
array = points.GetData()
numpy_n
浏览 110提问于2018-07-06得票数 6
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我的问题是，是否有一种简单的方法将非零值从一个numpy 3d数组复制到另一个numpy 3D数组。我不想为那个循环创建3.
假设我有一个数组a：
a = np.array([ [ [1,2,3], [4,5,6]],[[7,8,9], [10,11,12] ] ])
# to visualize it better:
# a = np.array([
# [
# [1,2,3],
# [4,5,6]
# ],
# [
# [7,8,9],
# [10,11,12]
# ]
# ])
#
然后有一个数组b：
b = np.arra
浏览 2提问于2021-07-29得票数 1
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2回答
我试图在我从文本文件中读取的569x462ndarray中查找小于200的值。我想使用numpy.where来查找这些值...我已经尝试了以下代码：
import numpy as np
#Load in text file from Sebago
sebago=np.loadtxt('sebagoWatershedElv.txt',skiprows=6)
#Find where elevation is less than 200
lowElv=np.where(sebago[:]<200)
但是输出显示的值小于200，而有些值大于200...
浏览 1提问于2015-11-04得票数 1
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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1回答
我想创建满足以下两个约束的三个3D矢量。 ? 这个例子就是这样一个可行的解决方案。 有没有办法用numpy做到这一点？如果没有，你会推荐什么套餐？
浏览 13提问于2019-05-17得票数 2
1回答
在Numba文档中有一个关于并行竞争条件的例子。
import numba as nb
import numpy as np
@nb.njit(parallel=True)
def prange_wrong_result(x):
n = x.shape[0]
y = np.zeros(4)
for i in nb.prange(n):
y[:]+= x[i]
return y
我运行了它，它确实输出了异常的结果，比如
prange_wrong_result(np.ones(10000))
#array([5264., 5273., 5231.,
浏览 1提问于2020-01-05得票数 3
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假设我有一个3d的numpy数组，在每个canvasrow，col中，都有一个R，G，B，A格式的numpy数组，我想检查canvasrow，col上的numpy数组是否等于另一个numpy数组0，0，0,240~255，其中最后一个元素是一系列将被接受为“相等”的值。例如，0,0,0,242和0,0,0,255都将通过此检查。下面，我有它，所以它只接受后一种情况。
(canvas[row,col] == np.array([0,0,0,255])).all()
我如何写这个条件，使它像我前面所描述的那样呢？
浏览 1提问于2022-04-18得票数 0
2回答
我读过关于切片的numpy文档(特别是讨论变量数组索引的底部)
但我仍然不确定如何做以下工作:编写一个方法，返回一组3D索引，或者一组4D索引，然后用于访问数组。我想为基类编写一个方法，但是从它派生的类可以访问3D或4D，这取决于实例化了哪个派生类。
演示思想的示例代码:将numpy导入为np
a = np.ones([2,2,2,2])
size = np.shape(a)
print(size)
for i in range(size[0]):
for j in range(size[1]):
for k in range(size[2]):
for p in r
浏览 1提问于2018-05-23得票数 3
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我在一段代码中看到了以下内容：
X = numpy.array()
X[X < np.finfo(float).eps] = np.finfo(float).eps
我从文档中发现了以下内容：
类numpy.finfo(dtype)：
浮点类型的机器限制。
参数：
D型:浮点、类型或实例
一种浮点数据类型-关于获取信息的类型。
我理解np.finfo(float).eps返回最低可表示的浮点值，并且X[X < np.finfo(float).eps] = np.finfo(float).eps确保数组X中不包含任何小于np.finfo(float).eps的值，但我无法理解
浏览 0提问于2019-05-19得票数 0
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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
假设我有以下python代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax=plt.axes(projection='3d')
x=y=np.linspace(1,10,100)
X,Y=np.meshgrid(x,y)
Z=np.sin(X)**3+np.cos(Y)**3
ax.plot_surface(X,Y,Z)
plt.show()
如何从这段代码中计算梯度并绘制它？我也对numpy.gradient()函数准确返回的内容感到困惑。
这里有函数的图表。
浏览 3提问于2022-10-22得票数 0
2回答
这个问题比用实际代码找到解决方案要抽象一些。我正在努力理解一些我正在使用的软件的代码。具体来说，我正在使用一个4D numpy数组，它被其他3个3D数组索引。我读过下面的一页：，但是它并没有真正涵盖我所处理的事情的复杂性(或者我不完全理解将它应用到我的情况中)。
我的最终目标是将此代码转换为C代码，因此我需要了解如何访问这些数组，以便我可以转换它。有谁知道用3D数组索引来读取这些numpy数组的技巧或技巧吗？有什么程序可以用C来重建numpy数组吗？
任何帮助都将不胜感激！
以下是我所处理的事项，供参考：
state = history[delays, var, node, :]
histor
浏览 2提问于2014-01-21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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1回答
在我的脚本中，我需要比较非常大的NumPy数组(2D或3D)和阈值。比较本身可以通过"allclose“函数轻松完成，如下所示：
Threshold = 0.1
if (np.allclose(Arr1, Arr2, Threshold, equal_nan=True)):
Print('Same')
要知道哪些单元格不同，最简单(但很幼稚)的方法是使用如下所示的简单for循环代码：
def CheckWhichCellsAreNotEqualInArrays(Arr1,Arr2,Threshold):
if not Arr1.shape == Arr2.
浏览 1提问于2017-04-09得票数 2
我有一个3D数组，我想用给定的值来掩盖它。该值只出现在该数组的z方向(轴0)的一个2D切片中，因此z方向上的所有其他切片都是假的。
如何仅提取出现数字的2d数组，以及其发生的2d片的z维中的位置？
因此，假设我有一个小的3D数组：
import numpy as np
array = np.zeros((3,3,3))
array[2] = np.array([[2,2,0],[2,2,0],[2,2,0]])
print(array==2)
所以用值2掩蔽三维数组，会给出整个三维数组，但我只需要2d切片，在这种情况下，它将是三维数组中的第三个切片。
期望输出：
[[ True True
浏览 0提问于2018-03-22得票数 2
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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
我有一个100x100x100 numpy数组，它表示由2D片组成的3D卷。
我想要在这卷中的一个对象之间进行互相关联，在这些卷上使用一个从卷中创建的模板，用最好的信号到噪声。
为了让事情变得更简单，我尝试做2D互相关，然后通过在每个切片上做correlate2d，然后将该切片放入一个3D数字数组来建立3D体积。
我已经测试了correlate2d函数，而且所有的功能似乎都很好，但是我希望能够提取出其中任何一个切片的任何部分，并根据测量的协调来制作模板。
#inputdata, a 3D numpy array with x , y and z image data.
mrc = np.arr
浏览 1提问于2018-04-04得票数 0
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下面是我的python代码：
def ava_check(nodes_group,child_list):
ava_list=nodes_group[:]
if nodes_group[1] in child_list:
return None
else:
for a in nodes_group:
if a in child_list:
ava_list.remove(a)
ava_list.remove(nodes_group[nodes_gro
浏览 1提问于2016-08-24得票数 0
程序是分割给定的CT扫描。为此，我创建了一个深度学习模式。我将CT扫描作为python中的一个.nrrd文件读取，将其转换为numpy数组，然后训练我的模型。与使用这个模型相比，我预测了一个正常工作的numpy数组。当我试图将这个3d numpy数组转换成网格并最终以.stl格式进行转换时，就会出现这个问题。
predImg = predictVolume(imgTarget)
vertices,faces,_,_ = marching_cubes_lewiner(predImg)
def dataToMesh(vert, faces):
mm = mesh.Mesh(np.zeros(fa
浏览 6提问于2020-08-20得票数 1
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
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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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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多维索引切片后的数组尺寸
、、、、
我想使用索引切片将多维numpy数组(>2维)沿着它的两个轴进行切片。每个原始维度的最终结局是什么规则？
为了说明我的问题，让我举一个例子。假设我们有一个4D数组：
import numpy as np
a = np.arange(2*3*4*5).reshape(2,3,4,5)
我将使用numpy.where创建一个索引元组，用于沿轴1和3切片：
mask = np.where(np.random.rand(3,5) > 0.5)
这将从我的数组a中挑选出随机切片。假设它返回长度为7的元组。为了保留剩余的维度，我将使用slice(None)对象：
b = a[(slice(
浏览 1提问于2018-12-07得票数 2
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我有一个巨大的三维NumPy阵列和一个相同形状的掩膜阵列充满了1或零。让我们以这个为例：
arr = np.random.randint(1, 100, size=(4, 4, 4))
mask = np.zeros(shape=(4,4,4), dtype='int')
mask[0,2:3,:] = 1
我的目标是获得一个相同形状的数组(在本例中(4,4,4))，让我们将其命名为new_arr，其中包含来自arr where mask == 1的值。new_arr中的所有其他值都应该是-2。(不是0)
然而，这样做：
new_arr = arr[mask]
结果为(4，4，
浏览 2提问于2020-11-25得票数 0
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