如何将字节对象分配给NumPy数组切片？
在NumPy中，可以使用切片操作将字节对象分配给NumPy数组。下面是一个完善且全面的答案：
要将字节对象分配给NumPy数组切片，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入NumPy库：
import numpy as np- 创建一个NumPy数组：
arr = np.zeros(10, dtype=np.uint8)在这个例子中，我们创建了一个包含10个元素的NumPy数组，并使用uint8数据类型来表示每个元素占用1个字节。
- 创建一个字节对象：
data = bytes([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])在这个例子中，我们创建了一个包含10个字节的字节对象。
- 将字节对象分配给NumPy数组切片：
arr[:5] = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8)[:5]在这个例子中，我们使用np.frombuffer()函数将字节对象转换为NumPy数组，并将其分配给NumPy数组切片arr[:5]。注意，我们只分配了字节对象的前5个元素给NumPy数组切片。
至此，我们成功地将字节对象分配给NumPy数组切片。
这种方法的优势在于可以高效地处理大量的字节数据，并且可以直接在NumPy数组上进行各种数值计算和操作。
这个方法在以下场景中非常有用：
- 在计算机视觉任务中，可以使用该方法将图像数据加载到NumPy数组中进行处理。
- 在音频处理任务中，可以使用该方法将音频数据加载到NumPy数组中进行分析和处理。
- 在网络通信中，可以使用该方法将接收到的字节数据转换为NumPy数组，以便进行解析和处理。
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快速的例子，看看我说的是什么：
import numpy as np
arr = np.arange(10*30, dtype=np.float64).reshape(10, 30)
arr_slice = arr[::2]
arr_tile = arr[:3, :5]
提供了shape、strides和double*指针，如何将arr_slice或arr_tile表示为cython中的内存视图？
浏览 3提问于2022-04-29得票数 0
1回答
我想将numpy数组转换为python2.7中的字节串。假设我的numpy数组a是一个简单的2x2数组，如下所示：
[[1,10],
[16,255]]
我的问题是，如何将该数组转换为字节字符串或字节数组，输出如下所示：
\x01\x0A\x10\xff
或者同样好：
bytearray(b'\x01\x0A\x10\xff')
浏览 2提问于2015-10-14得票数 1
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我想交换二维数组中的行。为此目的，使用高级切片非常方便：
In [50]: l
Out[50]: [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]]
In [51]: l[::2], l[1::2] = l[1::2], l[::2]
In [52]: l
Out[52]: [[2, 3], [0, 1], [6, 7], [4, 5]]
但是，如果我将列表转换为Numpy数组，则此操作不起作用：
In [60]: arr
Out[60]:
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5],
[6, 7]])
In [6
浏览 1提问于2019-01-22得票数 1
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一个扁平的numpy一维阵列的大小(nbytes)是否可能为16568 (~16.5kb)，但当保存到磁盘时，其大小为>2 mbs？
我使用numpy的numpy.save方法保存数组。数组的D类型是'O' (或object)。
此外，如何将平面数组保存到磁盘，以便在磁盘上保存时获得与nbytes相似的大小？谢谢
浏览 0提问于2018-09-03得票数 0
2回答
numpy是否为在矩阵上执行的每个操作分配新矩阵？
例如：
A = np.random.rand(10, 20)
A = 2 * A # Operation 1: Is a copy of A made, and a reference assigned to A?
B = 2 * A # Operation 2: Does B get a completely different copy of A?
C = A # Operation 3: Does C get a reference to A?
切片操作：
A[0, :] = 3
链式操作怎么样？
D = A * B *
浏览 1提问于2015-11-04得票数 5
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当我尝试将[]byte编组为JSON格式时，我只得到了一个奇怪的字符串。
请看下面的代码。
我有两个疑问：
如何将[]字节编组为JSON？
为什么[]字节变成这个字符串？
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
"os"
)
func main() {
type ColorGroup struct {
ByteSlice []byte
SingleByte byte
IntSlice []int
浏览 0提问于2015-12-04得票数 22
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在Python 3中，我可以通过编码字符串来创建字节数组：
>>> foo = 'abc'
>>> bar = foo.encode('utf-8')
>>> bar
b'abc'
但是当我索引这个字节数组时，我得到了其他的东西：
>>> bar[0]
97
这是什么，为什么不是
b'a'
浏览 6提问于2014-07-22得票数 3
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1回答
我需要帮助来理解如何将一个矩阵从图像降采样为10x10的矩阵。
库：
import sys
import cv2
import numpy
from PIL import Image
from numpy import array
我使用PIL获取图像，使用numpy获取矩阵数组。
im_1 = Image.open(r"C:\Users\DELL\Downloads\FaceDataset\s1\1.pgm")
ar = array(im_1)
numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
print("Orignal I
浏览 10提问于2020-05-15得票数 0
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3回答
如何将一维numpy数组转换为2D numpy数组并填充列上的零。
例如：
输入：
a = np.array([1,2,3])
预期产出：
np.array([[0, 0, 1],
[0, 0, 2],
[0, 0, 3]])
我该怎么做？
浏览 0提问于2018-03-22得票数 1
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1回答
为什么numpy.array在切片时的行为与Python的列表和默认数组不同？请考虑以下例子：
1)使用list :语句b = a[1:3]创建一个新的list对象，而修改b不修改a。
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = a[1:3]
>>> print(b)
[2, 3]
>>> b[0] = -17
>>> print(b)
[-17, 3]
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]
2)使用array.array：语句b = a[1:3]再次创建一个新的数
浏览 3提问于2017-06-28得票数 0
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与使用list (或更高维度的list of list等)相比，使用dtype='o'将Python对象存储在list中的优缺点是什么？
在这种情况下，numpy数组是否更有效？(它们似乎无法避免间接性，但在多维情况下可能更有效。)
浏览 1提问于2013-04-11得票数 18
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我想更改numpy数组中的值，下面是我尝试过的内容：
import numpy as np
sdd_type = np.dtype(
{'names':['name','age','sex'],'formats':['S32','i','S32']})
sdd = np.array(
[('zhang',35,'M'),('song',34,'F'),('li',45
浏览 5提问于2015-05-18得票数 2
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我知道在Python里，
[1,2,3][0:2]=7
不工作，因为右侧必须是可迭代的。
然而，同样的情况也适用于NumPy ndarray：
a=np.array([1,2,3])
a[0:2]=9
a
这是否与广播相同的机制呢？在上，据说广播只适用于算术运算。
浏览 0提问于2019-08-03得票数 2
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我想知道在分割Python数组时逗号的用途是什么-我有一个看起来可以工作的示例，但对我来说看起来奇怪的代码行是
p = 20*numpy.log10(numpy.abs(numpy.fft.rfft(data[:2048, 0])))
现在，我知道在对数组进行切片时，第一个数字是start，下一个是end，最后一个是step，但是end数字后面的逗号表示什么？谢谢。
浏览 40提问于2012-04-02得票数 62
3回答
如何将numpy数组切分到形状之外，以便在不将整个数组存储在内存中的情况下重复数组中的值？这是我想要做的： x = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
x[0:3, 0:3]
->
[[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4]] 我知道numpy.repeat和numpy.tile，但这两个都是数组的副本，我想像x[1238123:1238143,5328932:5328941]一样对我的数组进行切片，而不需要为较小的数组制作数百万个副本。
浏览 16提问于2020-09-02得票数 2
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我目前正在开发一个Python脚本，该脚本从Numato板读取ADC数据，对接收到的字节进行切片以检索数据，该数据将是一个介于0和1023之间的整数，并将该值更改为电流值。该值被插入到Numpy数组中，以及读取数据的时间。
此代码抛出错误'TypeError:字节索引必须是整数或切片，而不是元组‘。
检索数据所涉及的脚本片段如下所示：
def readdata(a, serPort):
global elapsed
serPort.write(str.encode("adc read 0 " +v "\r"))
response = serPort.re
浏览 0提问于2018-08-14得票数 0
在的NumPy文档中，提到了
还认识到x[[1, 2, 3]]将触发高级索引，而x[[1, 2, slice(None)]]将触发基本切片。
矩阵被顺序地存储到存储器中。我知道查看x[[1, 2, slice(None)]]是有意义的，因为元素是按顺序存储到内存中的。但是为什么Numpy返回x[[1, slice(None), 2]]或x[[slice(None), 1, 2]]的视图。例如，假设
x = [[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8]],
[[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14
浏览 15提问于2018-06-03得票数 3
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我试图使用list和np.array索引来索引一个np.array。但是他们给出了不同的结果。
下面是一个例子：
import numpy as np
x = np.arange(10)
idx = [[0, 1], [1, 2]]
x[np.array(idx)] # returns array([[0, 1], [1, 2]])
但是，直接应用列表会导致错误。
x[idx] # raises IndexError: too many indices for array
我期望上面的结果与使用np.array索引的结果相同。知道为什么吗？
我正在使用python 3.5和numpy 1
浏览 1提问于2017-09-08得票数 3
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1回答
我一直被告知python的本机追加是一个缓慢的函数，应该在for循环中避免。然而，经过几次小测试之后，我发现在使用for循环迭代它时，它的性能比numpy数组要差得多：
第一次测试数组/列表构造
附加python本机列表
def pythonAppend(n):
x = []
for i in range(n):
x.append(i)
return x
%timeit pythonAppend(1000000)
Numpy分配数组然后访问
def numpyConstruct(n):
x = np.zeros(n)
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
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2回答
我正在尝试将多个Numpy数组的字节连接到一个bytearray中，以便在HTTP请求中发送它。
我认为，最有效的方法是创建一个足够大的bytearray对象，然后将所有numpy数组中的字节连续写入其中。
代码将如下所示：
list_arr = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6])]
total_nb_bytes = sum(a.nbytes for a in list_arr)
cb = bytearray(total_nb_bytes)
# Too Lazy Didn't do: generate list of delimiter
浏览 5提问于2021-10-12得票数 2
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3回答
我有一个已初始化的numpy数组，如下所示：
pulse = np.ndarray(shape = (300, 10001, 3), dtype = float)
我想用我从文件中读取的一些数据填充这个数组。我想要填充的一个例子如下所示：
pulse[0][0][0] = 1
pulse[0][1:10001][0] = data
其中数据是由10000个元素组成的数组。
这是否可以使用附加功能或numpy的其他功能来完成？
浏览 0提问于2019-08-26得票数 3
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3回答
如何理解外行的麻木步伐？
、、、
我目前正在使用numpy，在numpy中有一个叫做"strides“的主题。我知道这是什么。但是它是如何工作的呢？我在网上找不到任何有用的信息。有没有人能用外行的话让我理解？
浏览 5提问于2018-11-01得票数 57
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1回答
写入共享内存制作副本？
、、、、
我正在尝试并行化一个程序，该程序使用共享内存通过网络读取分块的numpy数组。它似乎起作用了(我的数据从另一边出来)，但是我的所有子进程的内存正在膨胀到大约共享内存的大小(每个进程大约100-250MB)，当我写它的时候就会发生这种情况。有什么方法可以避免创建这些副本吗？它们似乎是不必要的，因为数据会传播回实际的共享内存阵列。
下面是我如何使用posix_ipc、mmap和numpy (Np)设置我的数组：
shared = posix_ipc.SharedMemory(vol.uuid, flags=O_CREAT, size=int(nbytes))
array_like = mmap.m
浏览 10提问于2018-02-24得票数 0
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2回答
我试图理解numpy的组合切片和索引概念，但是我不确定如何从numpy的输出中正确地获得以下结果(这样我们就可以了解numpy过程如何将切片和索引结合起来，哪一个是首先处理的？)：
>>> import numpy as np
>>> a=np.arange(12).reshape(3,4)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>> i=np.array([[0,1],[2,2]])
>&
浏览 3提问于2016-10-05得票数 1
回答已采纳
如果curr_frames是一个numpy数组，那么最后一行意味着什么？
curr_frames = np.array(curr_frames)
idx = map(int,np.linspace(0,len(curr_frames)-1,80))
curr_frames = curr_frames[idx,:,:,:,]
浏览 0提问于2019-01-27得票数 5
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我有一个巨大的numpy内存错误的数据问题，我尝试使用切片来处理它，就像下面的
分片适用于numpy.multiply，但似乎无法通过分片将numpy int转换为浮点型。示例如下：
images = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
images[0:5] = images[0:5].astype(numpy.float32)
print type(images[0])
images = images.astype(numpy.float32)
print type(images[0])
<type 'numpy.int32'&g
浏览 0提问于2017-10-26得票数 2
我有一个要转换为int16的numpy数组的bytearray，以便对其执行快速傅立叶变换操作。字节数组来自UDP套接字，所以我首先使用struct.unpack将两个连续的字节转换为int16，然后使用np.asarray将其转换为numpy数组。 然而，目前的方法太慢了。原始bytearray的长度为1e6字节，因此所提到的每个步骤(struct.unpack和np.asarray)都需要20ms，总共需要40ms。对于我的应用程序来说，这是一个相对较长的帧时间，所以我需要把它缩短一点。 目前，我正在做这件事： temp1 = self.data_buffer[0:FRAME_LEN_B
浏览 144提问于2020-08-15得票数 1
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可以使用整数或布尔索引对numpy数组进行部分分配，如下所示：
import numpy as np
x = np.arange(5)
x[[2,4]]=0
x
## array([0., 0., 1., 0., 1.])
x[[True]*2+[False]*3]=2
x
## array([2., 2., 1., 0., 1.])
然而，即使x[[2,4]]在此上下文中处于lvalue中，也不能将lvalue赋值给另一个变量，因为在这种情况下，赋值是由__setitem__完成的，而__getitem__在传递整数或布尔列表时会创建一个副本：
x = np.arange(5)
y = x[
浏览 1提问于2019-10-18得票数 7
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3回答
我想在2D NumPy数组中打印一些项目。
例如：
a = [[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]]
a = numpy.array(a)
我的问题：
我怎么才能只返回(1 and 2)？以及(5 and 6)
以及如何将维度保持为[2, 2]
浏览 4提问于2017-08-20得票数 0
我有一个二维的numpy数组，可以这样说：
import numpy as np
x = np.random.rand(100, 100)
现在，我想要缩放这个图像(保持相同的大小，即(100,100))，我想改变缩放的中心。
所以，假设我想要放大，将点(70, 70)保持在中心，通常情况下，我们会如何将图像“转换”到那个点，然后再放大。
我想知道如何用scipy实现这一点。我想知道是否有办法从这个numpy数组中指定4个坐标，然后将感兴趣区域的插值图像填充到画布上？
浏览 5提问于2020-05-07得票数 0
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我是从UDP套接字读取数据在一个while循环。我需要最有效的方法
1)阅读数据(*) (这有点解决了，但请评论)
2)将(操纵的)数据定期转储到文件(**)中(问题)
我预计numpy的"tostring“方法会出现瓶颈。让我们考虑以下(不完整)代码：
import socket
import numpy
nbuf=4096
buf=numpy.zeros(nbuf,dtype=numpy.uint8) # i.e., an array of bytes
f=open('dump.data','w')
datasocket=socket.socke
浏览 1提问于2015-02-05得票数 2
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1回答
我正在使用多维Numpy数组。在访问这些数组和其他索引数组时，我注意到一些不一致的行为。例如：
import numpy as np
start = np.zeros((7,5,3))
a = start[:,:,np.arange(2)]
b = start[0,:,np.arange(2)]
c = start[0,:,:2]
print 'a:', a.shape
print 'b:', b.shape
print 'c:', c.shape
在这个例子中，我得到的结果是：
a: (7, 5, 2)
b: (2, 5
浏览 1提问于2012-08-14得票数 11
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1回答
我无法将字节数组的一个片段转换为uint值。我已经看到，将切片传递给函数是一种更惯用的方法，但我有以下问题：
只从切片中打印一个元素(它打印102而不是102) --基本上是将其打印为字节数组而不是字节。
将字节数组(1元素)的一部分转换为uint32 (binary.BigEndian.Uint32似乎适用于整个数组，但不只是数组中的单个元素)
将字节数组(1元素)的一部分转换为字节
将字节数组(1元素)的切片转换为uint32变量
我在下面的评论中包括了这些错误。编译器给出了为什么的错误，但是如何将这些切片转换为变量呢？
以下是代码：
package main
i
浏览 4提问于2022-10-22得票数 0
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1回答
想知道有没有简单的方法可以做到这一点：
假设我有一个形状为(2,3,2)的numpy数组，例如：
x =
[[[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5]],
[[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10,11]]]
如果我想用零替换所有对应于axis=1和position=0的条目，我可以很容易地这样做：
x[:,0,:] = 0
x =
[[[ 0 0]
[ 2 3]
[ 4 5]]
[[ 0 0]
[ 8 9]
[10 11]]]
但是，如果我有一个想要在其上执行这些操作的轴的列表，该怎么办？有没有内置的numpy函数？理想情况
浏览 2提问于2017-08-06得票数 2
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我正在尝试将特定数量的字符串写入文件中。在C语言中，这很简单:因为每个字符都是一个字节，所以我只需要从我想要的字符串中写多少个字符。
然而，在Python中，由于每个字符/字符串显然都是一个对象，它们的大小各不相同，因此我无法找到如何将字符串分割成字节级的专用性。
我尝试过的事情：
Bytearray：(对于$，请阅读>>>，它会破坏格式化。)
$ barray = bytearray('a')
$ import sys
$ sys.getsizeof(barray[0])
24
因此，将字符转换为字节数组并不像我所期望的那样将其转换为字节数组，而且我也不清楚
浏览 0提问于2015-08-24得票数 4
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2回答
numpy数组的时髦行为
、、、、
我希望有人能用一个numpy数组来解释我观察到的以下行为：
>>> import numpy as np
>>> data_block=np.zeros((26,480,1000))
>>> indices=np.arange(1000)
>>> indices.shape
(1000,)
>>> data_block[0,:,:].shape
(480, 1000) #fine and dandy
>>> data_block[0,:,indices].shape
浏览 2提问于2013-06-12得票数 3
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3回答
比较NumPy对象引用
、、、
我想了解NumPy的行为。
当我试图获取NumPy数组的内部数组的引用，然后将其与对象本身进行比较时，我将得到返回值False。
下面是一个例子：
In [198]: x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
In [201]: x0 = x[0]
In [202]: x0 is x[0]
Out[202]: False
另一方面，对于Python本机对象，返回的是True。
In [205]: c = [[1,2,3],[1]]
In [206]: c0 = c[0]
In [207]: c0 is c[0]
Out[207]: True
我的问题是，
浏览 2提问于2017-05-10得票数 6
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有几个帖子用于分割2D和3D NumPy数组，但是在我的程序中，数组的维数还不清楚。考虑任意维数的NumPy ndarray A (正整数)和形状D=[d1,...,dn] (di的非负整数)，例如：
import numpy as np
D=np.array([2,3,4,5])
A=np.random.rand(*D)
现在我需要提取一个A块，从D1=[d11,...,d1n]到D2=[d21,...,d2n]，所有0<i<=n : 0<=d1i<=d2i<=di都在这里。类似于：
A[D1:D2]
如果我是新的n，那么我可以简单地使用A[d11:d21
浏览 0提问于2018-08-10得票数 0
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1回答
我有两个numpy数组：
a = np.arange(100*100).reshape(100,100)
b = np.random.rand(100, 100)
我也有一个切片元组来提取数组的某一部分：
slice_ = (slice(5, 10), slice(5, 10))
然后，我有一组布尔索引来选择这个切片的某个部分：
indices = b[slice_] > 0.5
如果我想将这些索引设置为不同的值，我可以轻松地这样做：
a[slice_][indices] = 42
但是，如果我创建另一组布尔索引来选择索引数组的特定部分：
high_indices = a[slice_]
浏览 3提问于2013-09-05得票数 3
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我正在尝试使用Python中的字节缓冲区。我尝试的方式是从一个零填充的bytearray开始
>>> d=bytearray(3)
>>> d
bytearray(b'\x00\x00\x00')
到目前一切尚好。我曾试图使用bytes，但文档告诉我，这些内容不会是可变的。但是，bytearrays应该支持可变的操作。假设我正在构建一些低级别的固定大小的数据包，零填充，我需要为我的头设置第一个字节。我努力，因为我很懒：
>>> d[0:1] = b'\x01\x01'
>>> d
bytea
浏览 3提问于2020-03-12得票数 0
我知道Python中的元组赋值，如下所示
a, b = b, a
首先将b和a打包为元组(b, a)，然后将其解压缩为a和b，从而实现在一条语句中交换两个名称。但是我发现，如果a和b被切片的Numpy数组所代替：
# intended to swap the two halves of a Numpy array
>>> import numpy as np
>>> a = np.random.randn(4)
>>> a
array([-0.58566624, 1.42857044, 0.53284964, -0.67801528])
浏览 1提问于2021-08-30得票数 1
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我被Python中复制Numpy数组的方式弄糊涂了。我从以下几点开始：
import numpy as np
p = np.array([1.0, 0.0, 1.0, 0.3])
然后，我尝试使用以下三种方法“复制”p：
q = p
q1 = p[:]
q2 = p.copy()
现在我执行q1[2] = 0.2，然后检查q、q1和q2的值。我惊讶地发现p、q和q1都更改为array([1.0, 0.0, 0.2, 0.3])，而只有q2保持不变。我还使用id()检查了所有四个变量(p、q、q1、q2)的地址，并确认了id(p) = id(q)，但id(q1) != id(p)。
我的问题是，
浏览 1提问于2020-03-26得票数 8
1回答
我想做一些类似于这篇文章的事情：。
如何将给定的代码更改为“tiff”格式的浮动图像？
这就是我试过的：
import os, numpy, PIL
from PIL import Image
# Access all PNG files in directory
os.chdir("c://users//Student///Desktop//bilder//" )
print "Current working dir : %s" % os.getcwd()
allfiles=os.listdir(os.getcwd())
imlist=[filename
浏览 2提问于2014-10-28得票数 0
回答已采纳
1回答
一些我无法通过阅读Python文档和stackoverflow来理解的东西。也许我想错了方向..
假设我有一个预定义的2D Numpy数组，如下所示：
a = np.zeros(shape=(3,2))
print a
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
现在我想用一个一维数据数组(一个接一个)填充这个2D数组的每一列，如下所示：
b = np.array([1,2,3])
# Some code, that I just can't figure out. I've studied inser
浏览 0提问于2013-06-06得票数 1
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1回答
我有一个HDF5文件数据集，它包含不同的数据类型(int和float)。
在numpy数组中读取它时，它会将其检测为np.void类型的数组。
import numpy as np
import h5py
f = h5py.File('Sample.h5', 'r')
array = np.array(f['/Group1/Dataset'])
print(array.dtype)
如何将此数据集读入与输入数据类型相同的每个列的数组中？谢谢你的答复
浏览 0提问于2019-03-11得票数 0
在python中，如何将SHA256散列拆分成32位前缀？我正在使用Google的safebrowsing api，它要求我在自己的集合和API发送给我的集合之间比较32位前缀。我知道如何从Google获取列表，我知道如何从解析的URL中形成一个散列集合，但是，我不知道如何获得每个散列的前32位。
在获得前缀之后，最好的做法是将它们放在字典中，并将相应的键/值对作为前缀/完整散列，以便我以后可以引用它们？
浏览 0提问于2010-10-26得票数 2
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我使用ray.put(large_2d_array)存储一个大的numpy 2D布尔数组，然后在工作过程中，我从这个共享的numpy数组中获取一个列，并将它传递给cython函数，然后通过cdef cnp.npy_bool view = &sliced_array[0]创建一个平面缓冲区视图。使用此视图，我可以修改基础缓冲区(将一些索引设置为True)。
由于等离子存储对象是不可变的，因此我可能面临哪些未知的问题？
如果有人能对此有所了解，我会很高兴的。
代码模板：
import numpy as np
# ray init code
......
large_2d_array =
浏览 2提问于2021-04-26得票数 0
1回答
我很难用粗皮切片。我甚至不知道如何给这个问题取一个名字或标题。
下面是一段测试代码。
import numpy
input_items = []
output_items = []
input_items.insert(0, numpy.array([1, 2, 3], dtype=numpy.float32))
output_items.insert(0, numpy.array([0, 0, 0], dtype=numpy.float32))
in0 = input_items[0]
out = output_items[0]
print "Before, input_ite
浏览 1提问于2014-10-11得票数 1
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