如何在不使用numpy的情况下将数据提取到二维数组中
在不使用NumPy的情况下将数据提取到二维数组中，可以使用纯Python的列表和循环结构来实现。以下是一个可能的实现示例：
# 原始数据列表
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
# 定义二维数组的行数和列数
rows = 3
cols = 4
# 初始化二维数组
array_2d = [[0] * cols for _ in range(rows)]
# 将数据提取到二维数组中
for i in range(rows):
for j in range(cols):
index = i * cols + j
if index < len(data):
array_2d[i][j] = data[index]
# 输出二维数组
for row in array_2d:
print(row)这段代码会将原始数据列表中的元素按照顺序填充到一个3行4列的二维数组中。如果原始数据列表的元素个数超过了二维数组的容量，多余的数据将会被忽略。
该方法的思路是使用两层循环遍历二维数组的所有位置，然后通过索引计算将原始数据列表中的元素逐个填充到对应的位置上。
需要注意的是，这种方法是基于纯Python的列表和循环实现的，没有利用NumPy的向量化计算和高效的数组操作。在处理大规模数据时可能会比较慢，但对于小规模数据来说是一个简单有效的方法。
由于题目要求不能提及具体的云计算品牌商，无法给出腾讯云相关产品和链接地址。
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我在OpenCV 2.3.1中使用32位python。我正在尝试向opencv视频编写器写入二维numpy数组。我的代码类似于：
import cv2 as cv
import numpy as np
fourcc = cv.cv.CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X')
writer = cv.cv.CreateVideoWriter("test.mpg", courcc, 10, (256,256))
if not writer:
print "Error"
浏览 2提问于2011-10-11得票数 1
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注:我不确定这是否重复--请告诉我是否是(并结束问题)。
如果有一个一维NumPy数组vector，那么如果您编写表单的for循环：
for element in vector :
print(element)
结果将打印NumPy数组的每个元素。
如果有一个二维NumPy数组matrix，那么如果您编写表单的for循环：
for vector in matrix :
print(vector)
结果将打印二维NumPy数组的每一行，即打印一维NumPy数组，而不是单独打印数组的每个元素。
但是，如果将for循环写为：
import numpy
for element in n
浏览 3提问于2017-08-08得票数 8
2回答
我要用numpy做一些涉及二维和三维点的几何计算。
二维或三维点的正则表示是什么？请尽量减少对矮胖、数据形状等的熟悉程度。
浏览 1提问于2019-08-14得票数 1
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3回答
在numpy中，有没有一种很好的惯用方法来测试二维数组中的所有行是否相等？
我可以做像这样的事情
np.all([np.array_equal(M[0], M[i]) for i in xrange(1,len(M))])
这似乎混合了python列表和numpy数组，这很难看，而且可能也很慢。
有没有更好/更整洁的方法？
浏览 0提问于2014-10-02得票数 23
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我有一些NumPy数组，它们是使用bson模块在MongoDB中进行酸洗和存储的。例如，如果x是一个NumPy数组，那么我将MongoDB记录的一个字段设置为：
bson.binary.Binary(x.dumps())
我的问题是，是否可以在不通过np.loads()重新加载整个阵列的情况下恢复阵列x的子集。那么，首先，如何让MongoDB只返回二进制数组的一部分，然后，如何将该部分转换为NumPy数组。我应该在这里提到的是，我已经有了关于数组的所有NumPy元数据，比如它的维度和数据类型。
一个具体的例子可能是，我有一个数据类型为np.float64的大小为(100000,10)的二维数组
浏览 4提问于2012-08-31得票数 3
3回答
如何创建多道题？
、、、、
我需要从plist中检索6个问题，并检查答案是否正确。
我将使用二维码扫描器api来扫描答案，api将转换为字符串并从plist中读取以检查答案是否正确……是否有任何教程或参考资料可供我查看@ ?？
在我的plist中有: there ~ Dictionary，包含以下字符串：
NumberOfOption ~定义问题是多项选择还是二维码问题问题~问题本身答案~答案本身选项1~4~如果是多项选择问题
提前感谢你回答我的问题，我很感激
干杯
德斯蒙德
浏览 2提问于2010-12-21得票数 0
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为什么line3提出valueError‘矩阵必须是二维的’
import numpy as np
np.mat([[[1],[2]],[[10],[1,3]]])
np.mat([[[1],[2]],[[10],[1]]])
浏览 2提问于2019-04-09得票数 0
是一种内置类型，对于某些数字任务，它看起来比list高效得多。
在numpy中，我可以很容易地创建一个二维数组，例如：a = numpy.asarray([[1,2][3,4]], dtype='int')
但是我找不到如何使用array.array创建一个二维数组，是吗？
浏览 1提问于2016-03-29得票数 5
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4回答
对于numpy，我可以这样做一个简单的矩阵乘法：
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是，这不适用于PyTorch：
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误：
RuntimeError:一维张量，但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法？
浏览 9提问于2017-06-13得票数 84
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我想确定一个二维numpy数组的和。但是，我想从这次求和中排除具有特定值的元素。执行此操作的最有效方法是什么？
例如，这里我初始化了一个由1组成的二维numpy数组，并将其中几个数组替换为2：
import numpy
data_set = numpy.ones((10, 10))
data_set[4][4] = 2
data_set[5][5] = 2
data_set[6][6] = 2
如何在排除所有2的情况下对二维数组中的元素求和？注意，对于10x10数组，正确答案应该是97，因为我用值2替换了3个元素。
我知道我可以通过嵌套的for循环做到这一点。例如：
elements =
浏览 4提问于2014-07-31得票数 4
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我正在写一个光子到达探测器的蒙特卡罗模拟。探测到的光子总数遵循泊松分布(我用scipy.stats.poisson生成)，每个光子的探测时间遵循给定的概率分布函数( N_detected )。为了生成检测到N_detected光子的时间，我使用numpy.random.random()函数和生成了介于0和1之间的N_detected随机数。
我必须多次运行模拟。因此，为了避免多次迭代，我希望使用numpy数组一次完成每个模拟。作为最终结果，我希望获得N_sim列的二维数组，其中每一列对应于不同的模拟，并包含生成的检测时间。问题是，每次模拟都会产生不同数量的光子(因为它是随机的)，而我找不到创建
浏览 10提问于2019-11-04得票数 0
在阅读了这个github问题之后，我觉得自己在队列的理解中遗漏了一些东西：
我认为，当将数据加载到队列中时，在计算最后一批数据时，它将被预先传输到GPU，因此实际上没有带宽瓶颈，假设计算时间比加载下一批数据的时间更长。
但是上面的链接表明，从队列到图(numpy <-> TF)有一个昂贵的副本，将文件加载到图中并在图中进行预处理会更快。但这对我来说毫无意义。为什么我从文件加载256x256图像与原始的numpy数组有关系？如果有什么问题的话，我会认为numpy版本更快。我遗漏了什么？
浏览 7提问于2016-08-03得票数 4
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让二维数组如下所示：
In [1]: a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [1, 2], [7, 8]]
a = np.array(a)
a, type(a)
Out [1]: (array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[1, 2],
[7, 8]]),
numpy.ndarray)
我曾尝试过这样做：
In [2]: a = a[a != [1, 2])
浏览 7提问于2022-02-27得票数 1
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我正在将来自三个不同输入数组的列数据合并到一个新的csv中。为此，我使用了NumPy堆栈函数。现在，我有一个12,3堆叠的NumPy阵列，我正尝试将其导出到csv。
VI_Samples_v4 = numpy.stack((samplename,sample_start_date,sample_type_code), axis =1)
当我使用numpy保存文本时
numpy.savetxt('array.csv', [VI_Samples_v4], fmt='%s', delimiter=',')
我得到这样的错误："ValueErro
浏览 32提问于2019-11-16得票数 0
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假设我有数千个二维numpy数组(每个数组都有600x600的形状)保存在一个文本文件中。我希望为每个数组逐个像素地读取文件，并对这些像素的一维数组进行操作，而不必加载整个文件，因为这将使用大量内存。
例如，如果这是在我的文件中：
array([[1, 42, 98, ..., 2], ..., [89, 10, 76, ..., 2]]), array([[36, 79, 13, ..., 11], [81, 101, 34, ..., 109]]), ...
然后我想要[1, 36, ...]，因为我想要[42, 79, ...]，以此类推。在我完成对每个一维数组的操作后，我想将其从内存中
浏览 0提问于2018-08-30得票数 0
例如，我有一个定义为A的二维numpy数组。我希望根据以下语句将其转换为另一个2D数组：
B = A - mean(A), the mean by the second axis
C = B / mean(A)
举个例子：
>>> import numpy as np
>>> A = np.array([[1, 2, 3], [4, 6, 8]])
>>> A
array([[1, 2, 3],
[4, 6, 8]])
>>> M = np.mean(A, axis=1)
>>> M
arr
浏览 0提问于2016-04-28得票数 0
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在NumPy中是否有将向量表示为一维或二维ndarray的标准实践？我离开了MATLAB，它将向量表示为二维数组。
浏览 1提问于2013-01-03得票数 5
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我在散点图上有很多数据--最终结果将有几百万点。在散点图上，这是太多了--我想把它转换成二维直方图，绘制等高线图，如这里所描述的。
这与我正在使用的代码相似，并且有同样的问题
import numpy
import matplotlib.pyplot as pyplot
def convert_edges_to_centres(edges):
centres = numpy.empty(len(edges)-1)
for i in range(len(centres)):
centres[i] = (edges[i+1] - edges[i])/2 + ed
浏览 2提问于2017-07-20得票数 0
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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
作为标题，我如何将不同长度的数据读取到二维数组中？我知道每一行的数据长度上限。就像..。
5 6 9 8 4
5 4 9 5 6 5
1 2 3
4 5
我想把这些数据输入到二维数组的每一行，但是c++的cin会跳过输入'\n‘。
所以下面的方法不起作用
for(int i=0; i<m; i++)
{
int ch=0;
while( (cin >> ch)!='\n' )
{
element[i][ch] = true;
}
}
那么，我该如何解决这个问题呢？或者，我如何区分'\n'？让我的"while“知
浏览 19提问于2017-12-29得票数 0
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用Numpy生成和填充二维数组
、、、、
我想用NumPy生成一个二维数组，几次迭代一些变量，然后用在for迭代中计算的2段float数据填充二维数组。然后将其导出到.csv
从技术上讲，我想这样做：
max_array=8000
ARRAY=numpy.zeros( [max_array*2] , dtype=float)
ARRAY=numpy.arange(max_array*2).reshape((max_array,2))
for i in range(1,max_array):
######calculations here#######
array[i,i]=[data1,data2]
numpy.savet
浏览 4提问于2017-04-20得票数 1
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我只是问这个问题，因为它两天前在我的桌面上工作，但当我试图在我的笔记本电脑上运行时，它不工作。
array = numpy.zeros((3,3,1))
numpy.savetxt("nxx", array, fmt='%s')
这会给我以下错误：
“应为一维或二维数组，而不是%dD数组”% X.ndim) ValueError:应为一维或二维数组，而不是三维数组
浏览 2提问于2018-07-07得票数 7
3回答
我想用Python语言从存储在HDF5文件中的大型数据集(100000+样本)中创建二维直方图。我想出了以下代码：
import sys
import h5py
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab
f = h5py.File(sys.argv[1], 'r')
A = f['A']
T = f['T']
at_hist, xedges, yedges = np.histogram2d(T, A, bins=500)
extent = [yed
浏览 2提问于2012-01-10得票数 8
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我对python相当陌生，对numpy来说也很新鲜。我意识到，使用numpy，我可以在所有配置中将数组相乘:行*列、列*行、列*列、行*行。
什么意思？我认为这是矩阵乘法，唯一合法的是行*列，或列*行，结果是零维或二维。我和这次行动搞混了。
浏览 2提问于2014-02-28得票数 4
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我有以下形状的数据：(127260，2,1250)
此数据的类型为<HDF5 dataset "data": shape (127260, 2, 1250), type "<f8">。
第一维(127260)是信号的数目，第二维(2)是信号的类型，第三维空间(1250)是每个信号中的点数。
我想做的是减少每个信号的点数，把它们切成两半，在每个信号上留下625点，然后有双倍的信号。
如何将HDF5数据集转换为类似于numpy数组的数据集，以及如何进行这种整形？
浏览 3提问于2022-03-28得票数 0
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我试图把高斯过程回归得到的预测平均数据绘制成三维等高线.我跟踪了和线程。以下是我的代码：
import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from matplotlib import cm
x_t
浏览 2提问于2018-05-10得票数 3
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如何在二维数组上求平均？
、、、、
我有一个二维Numpy数组，形状为(256,128)，我想对256行中的每8行求平均，所以我最终得到了一个形状为(32,128)的numpy数组，有没有办法只取一维的平均值？
浏览 0提问于2013-07-10得票数 1
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我正在阅读“建立你自己的神经网络”一书，然后通过这些例子来实现我的第一个神经网络。我理解了基本概念，尤其是计算输出的这个方程，用输入和权重的矩阵点积来计算：
X = W * I
其中X是应用Sigmoid之前的输出，W是链接权重，I是输入。
在这本书中，他们确实有一个函数，把这个输入作为数组，然后把这个数组转换成一个二维数组。我的理解是，X的值是这样计算的：
W = [0.1, 0.2, 0.3
0.4, 0.5, 0.6
0.7, 0.8, 0.9]
I = [1
2
3]
因此，如果我现在为输入输入传入一个数组，比如1,2,3，为什么我需要按照书中
浏览 0提问于2019-12-06得票数 0
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假设有一个矩阵(二维numpy数组)存储多变量样本数据。对于每个示例使用一个行或对每个示例使用一个列来存储数据(wrt速度和易用性)是正确的吗？E.g
array([[x1, y1, ...], [x2, y2, ...], ..., [xN, yN, ...]])
或
array([[x1, x2, ..., xN], [y1, y2, ..., yN], ...])
在MATLAB和Octave中，将每个样本作为列向量来处理肯定更容易，但是numpy没有给出任何指示。
例如。下面是如何将一组样本标准化，如果每个样本都存储为行向量：
X - mean(X, axis = 0)
但是，如果将它
浏览 0提问于2018-04-26得票数 1
1回答
所以我正在编写这段代码，在其中我试图将一个二维数组传递给一个函数，如下所示：
函数签名: void f(array4，int n)；
int array [4][4];
f(&array[0][0],16)
for (int i=0;i<n;i++) // I'm working by c99 standard.
{
hist[ *(&array[0][0] +i) ] ++ ; // I know the max value in array[4][4] , and hist is initialized accordingly.
}
}
我一直收到关于不兼
浏览 1提问于2013-01-10得票数 0
4回答
在我的程序中，我想要一维数组，将其转换为二维数组，再将其转换回一维数组，然后在最终数组中搜索一个值。为了将一维数组改为二维数组，我使用了numpy。我使用where()函数来搜索数组，最后得到以下输出： (array(4，dtype=int32)，) 我得到了这个结果，但我只需要它的索引，4以防万一。有没有一种方法，我只能得到where()函数的数值结果，或者有没有另一种方法，允许我不使用numpy进行一维到二维和二维到一维的转换？ import numpy as np
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9];
print(a)
b = np.reshape(a,(3,3))
pr
浏览 42提问于2019-03-15得票数 0
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我有一个包含各种数据类型(字符串、整数等)的numpy数组。 我尝试将numpy数组分散到20个节点上： 样本数据从CSV文件中提取出来，然后放入一个称为" data“的numpy数组中。 data = numpy.array(sample_data)
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()
name = MPI.Get_processor_name()
N = data.size
if rank == 0:
print ("Application Will be Sca
浏览 19提问于2021-03-18得票数 0
2回答
Numpy和Scipy都有许多有用的函数来执行对数据的操作(例如，积分、傅里叶变换、基线校正等)。但是，我还没有看到关于将X数据输入到这些函数中的一般形式的文档。假设我有一个光谱的波长和吸光度值，或应力和应变数据从一个力学性能测试。
一般情况下：
使用两个一维Numpy数组，一个用于X，另一个用于Y？
使用一个二维Numpy数组，X在一个轴上，Y在另一个轴上？
使用单个
当您拥有XY数据时，这种情况会如何改变呢？
XY数据最通用的数据结构是什么，它允许我直接将数据输入到这些函数中，而不需要重新定义如何存储数据？
浏览 2提问于2016-08-10得票数 2
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3回答
考虑下面这个简单的例子：
X = numpy.zeros([10, 4]) # 2D array
x = numpy.arange(0,10) # 1D array
X[:,0] = x # WORKS
X[:,0:1] = x # returns ERROR:
# ValueError: could not broadcast input array from shape (10) into shape (10,1)
X[:,0:1] = (x.reshape(-1, 1)) # WORKS
有人能解释为什么numpy有形状为(N，)而不是(N,1)的向量吗？从一维数组到二
浏览 0提问于2013-08-26得票数 7
2回答
我有以下数据：
d = {'histogram' : [[1,2],[3,4],[5,6]]}
df = pd.DataFrame(d)
直方图的长度总是相同的(本例中为2)。
我想把“直方图”列转换成一个二维的numpy数组来输入一个神经网络。首选的输出是：
output_array = np.array(d["histogram"])
即：
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
然而，当我尝试：
df["histogram"].to_numpy()
结果是一个列表数组，而不是nu
浏览 1提问于2019-05-06得票数 1
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我有不同的.npy文件，其中有保存的numpy数组(或者表示为矩阵的图像，维数= 64，另一个我不知道)。
我想读取它们，将它们存储在3维的numpy.ndarray中。
到目前为止，我所做的是非常不同的事情，我在处理我创建的结构时遇到了问题。
<code>A0</code>
这样，我就有了一个shape <code>D2</code>的numpy.ndarray <code>D1</code>。
让我们假设我将每个图像重塑为(n，64)，我希望<code>D3</code>的形状为<code
浏览 16提问于2020-03-15得票数 0
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我正在从YouTube教程中学习numpy。在一段视频中，他证明了
wine_data_arr[:, 0].shape
其中wine_data_arr是从sklearn导入的二维numpy数组。结果是(178,)，他说“这是一个一维数组”。但以数学为例
[1,2,3]
可以表示具有维数2的1×3矩阵。所以我的问题是为什么wine_data_arr[:, 0]是一个一维数组？我想这个定义在某些情况下一定是有用的。那是什么情况？
尝试更具体一些:在编写wine_data_arr[:, 0]时，我提供了两个参数，即:和0，结果是one维度。在编写wine_data_arr[:, (0,4)]时，仍然
浏览 2提问于2022-03-05得票数 -1
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我知道一维(一维)和二维(二维)数组是什么，但我不知道如何描述它们。
例如，2D数组是表中的数据-需要更详细的
如果您不知道一维和二维数组是什么，可以帮助您。不过，我不能使用这些定义的措辞。
浏览 6提问于2022-02-08得票数 0
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2回答
我有一个二维数组，一维有15个元素，第二维长度可变
例如
>>print abc.size()
15
>>print abc[0].size()
5873
>>print abc[1].size()
9825
如何使用numpy或skikit稀疏数组使数组维度统一。数据是图像的大量特征。
浏览 0提问于2015-05-22得票数 1
Numpy中的某些函数返回一个2d矩阵作为输出。但我希望它们是二维数组形式。将2d矩阵转换为2d数组的最有效方法(内存和cpu)是什么？
浏览 1提问于2016-04-17得票数 2
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我有一些python代码，它目前与二维数组硬连接在一起，如下所示：
import numpy as np
data = np.random.rand(5, 5)
width = 3
for y in range(0, data.shape[1] - W + 1):
for x in range(0, data.shape[0] - W + 1):
block = data[x:x+W, y:y+W]
# Do something with this block
现在，这对于二维数组是硬编码的，我想将其扩展到3D和4D数组。当然，我可以为其他维度编写更多
浏览 11提问于2016-09-05得票数 4
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我正在尝试使用numpy.fromfile()函数读取一个结构化二进制文件。在我的例子中，我有一个numpy.dtype()，它用于定义要与np.fromfile()一起使用的用户定义的数据类型。
我将在此复制数据结构的相关部分(因为整个结构相当长)：
('RawData', np.int32, (2, BlockSize))
这将读取BlockSize*2编号的int32s到字段RawData中，生成2xBlockSize矩阵。这就是我遇到麻烦的地方，因为我想复制Matlab的函数的行为，其中矩阵是填充的。至于NumPy的fromfile()，没有提到这一点(至少我找不到
浏览 1提问于2020-05-01得票数 2
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我正在构建一个python应用程序，在该应用程序中，我检索了一个对象列表，并希望绘制它们(对于绘图，我使用matplotlib)。列表中的每个对象都包含两个属性。
例如，假设我有列表rawdata，其中存储的对象具有属性、时间戳和威力
rawdata[0].timestamp == 1
rawdata[1].timestamp == 2
rawdata[2].timestamp == 3
等
rawdata[0].power == 1232.547
rawdata[1].power == 2525.423
rawdata[2].power == 1125.253
等
我希望能够绘制出这两个属性
浏览 1提问于2016-01-15得票数 0
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我有一个文本文件，每个记录都是一个4x3的数值块，例如
1 1 1
1.0 1.0 1.0
1.0 1.0 1.0
1.0 1.0 1.0
2 2 2
2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0
我正在尝试将它们读入一个numpy结构化数组中。genfromtext和loadtxt似乎都希望将数据表示为一行，而不是供应商提供的自定义格式。我知道可以通过标准python读取行，将每组4行推入一个字符串，然后将该字符串传递给numpy，但我想知道numpy本身是否支持这种类型的操作？我在中看不到任何内容。
例如，genfromtxt(fname, skip_heade
浏览 2提问于2018-01-31得票数 0
1回答
我有熊猫系列。它的尺寸是10240。序列中的每个值都是一个大小为143的二维数组。我正在将所有大小为143的二维数组转换为一个大小为143的一维数组。之后，我将把这个序列转换成一个numpy数组。所以我应该得到一个大小为(10240*143)的二维数组，对吗？但我还是不明白。我得到了形状(10240 )和大小为10240的二维数组。我不知道我做错了什么。我的代码如下所示。 def get_subjects(x):
print(type(x)) #2d list
print(len(x)) # 2, 143
x = to_categorical(x, num_classes=len
浏览 44提问于2020-04-15得票数 0
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我是用熊猫和numpy做的特征提取。完成这项任务需要很长时间，所以我想保存DataFrame供以后使用。
我将包含多个二维numpy数组的大型pandas.Dataframe写入一个csv文件中。这些单元格值如下：
color contrast dissimilarity \
0 134.000000 [[0.0]] [[0.0]]
1 135.133333 [[0.16000000000000003]] [[0.16000000000000
浏览 5提问于2020-11-22得票数 1
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我想将numpy.array数据保存到XML文件中，然后再读取它。以下是我的代码：
数组到字符串
arr=numpy.zeros((20))
s = str(arr)
但是这种方式会在字符串中生成enter键和''，''字符。
字符串到数组
我应该先移除enter键和''，'‘。然后使用numpy.fromstring
但我不认为那是个好办法。和不能在二维数组上工作的
浏览 3提问于2013-10-18得票数 0
有没有办法只删除二维numpy数组中的一个元素？
例如，假设我有：x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
我希望x的新版本只存储np.array([[1], [3, 4]])。
这可行吗？
浏览 17提问于2017-01-21得票数 0
我有一个名为M的二维numpy整数数组，我想将所有的int转换成返回相同形状的二维numpy数组的字符串。你怎么能这样做呢？ 我尝试过map(str, M)，但这不起作用，因为它将单个行转换为字符串。
浏览 518提问于2021-01-17得票数 0
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我的问题与有关。我试图从一个包含1位灰度像素信息(0到255)的一维数组中读取图像，用于28x28图像。因此，数组是从0到783，其中每个像素被编码为x=i* 28 + j。
转换成二维28x28矩阵如下：
000 001 002 003 ... 026 027
028 029 030 031 ... 054 055
056 057 058 059 ... 082 083
| | | | ... | |
728 729 730 731 ... 754 755
756 757 758 759 ... 782 783
由于图像处理(调整大小，倾斜)的原因，我想将该数组读入内存
浏览 5提问于2016-08-15得票数 2
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