将线性变换应用于numpy数组的所有元素
线性变换是一种数学运算，它将一个向量空间中的向量映射到另一个向量空间中的向量。在numpy中，可以使用线性变换来对数组的所有元素进行操作。
在numpy中，可以使用numpy.dot()函数来进行线性变换。该函数可以接受两个参数，第一个参数是要进行线性变换的数组，第二个参数是线性变换的矩阵。矩阵可以是二维数组，也可以是一维数组。
线性变换可以应用于numpy数组的所有元素，无论数组的维度是多少。通过对数组的每个元素进行线性变换，可以实现对整个数组的批量操作。
线性变换在数据处理和机器学习中有广泛的应用。例如，在图像处理中，可以使用线性变换来对图像进行平移、旋转、缩放等操作。在机器学习中，可以使用线性变换来对数据进行特征提取和降维。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，可以帮助开发者进行线性变换和其他数据处理操作。其中，腾讯云的人工智能平台AI Lab提供了丰富的机器学习和深度学习工具，可以方便地进行线性变换和其他数据处理操作。具体产品介绍和链接如下：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的机器学习和深度学习工具，包括TensorFlow、PyTorch等，可以方便地进行线性变换和其他数据处理操作。详情请参考：腾讯云AI Lab
总结：线性变换是一种将向量空间中的向量映射到另一个向量空间中的数学运算。在numpy中，可以使用numpy.dot()函数进行线性变换。线性变换可以应用于numpy数组的所有元素，无论数组的维度是多少。腾讯云的AI Lab提供了丰富的机器学习和深度学习工具，可以方便地进行线性变换和其他数据处理操作。
相关·内容
1回答
我从文件中导入数据，以便绘制散点图。csv文件中的数据并不完全是我将要绘制的，因为对于第二个col，我希望把前面条目的和作为我的y轴。
我很难从数组中转换成使用map命令对数据进行求和。当我在重述错误时：
TypeError：'numpy.float64‘对象不可迭代
from matplotlib import pyplot
import numpy
x,y = numpy.loadtxt ('LAX_booths_data_set_1.csv',
unpack = True,
delimite
浏览 7提问于2015-03-27得票数 0
回答已采纳
2回答
为什么numpy数组中的元素不相等？
这是我的env：
jupyter QtConsole 4.3.1
Python 2.7.13 |Anaconda custom (x86_64)| (default, Dec 20 2016, 23:05:08)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.3.0 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and ove
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
1回答
我有一条使用Bezier曲线绘制的曲线。现在，我正在移动这个特定的对象，并将其放置在另一个位置。如何获得该对象曲线的新点。
- (void)drawRect:(CGRect)rect
{
[myPath moveToPoint:CGPointMake(100, 100)];
[myPath addLineToPoint:CGPointMake(100, 400)];
[myPath addLineToPoint:CGPointMake(400, 400)];
[myPath addLineToPoint:CGPointMake(400, 100)];
浏览 1提问于2011-10-07得票数 1
对于获取非零元素的指数是非常有用的。它返回数组的元组，每个数组包含特定轴的非零元素的索引。
是否有一个等价的，但对于零元素替代？
这意味着对于给定的numpy数组，
x = [[1, 2, 0],
[8, 0, 2],
[0, 0, 1]]
我可以得到如下的指数
ax0_zero_idxs, ax1_zero_idxs = numpy.zero(x)
哪里
ax0_zero_idxs = [0, 1, 2, 2]
ax1_zero_idxs = [2, 1, 0, 1]
浏览 5提问于2020-10-12得票数 1
回答已采纳
1回答
本质上，我的任务是将二维温度场( 2D矩阵)转换为图像(这样就可以保持分辨率)，然后对图像进行一些图像处理，然后将其转换回温度场。例如，如果我的温度场是一个包含25x25单元的网格，我的图像应该具有25x25像素的分辨率。
另外，由于我的温度场将有浮动值，所以我希望在图像中保留浮动值，并能够在之后提取相同的值。
我尝试了以下方法:我有一个numpy数组，它表示一些物理场(比如温度)，我想将它转换成一个图像，以便进一步处理。但是在创建图像时，matplotlib的cmap似乎是保存分辨率的python的唯一选择。
但是当我将numpy数组保存到彩色地图中时，生成的图像似乎是一个4通道图像，而我想
浏览 1提问于2019-09-13得票数 2
回答已采纳
我已经向Keras模型传递了一个自定义的丢失函数，在计算rmse分数之前，我正在尝试inverse_transform我的标签。
我用标准定标器转换了形状(n,1)的标签，其中n表示标签中的记录数。
我的代码
# standardization
lab_scaler2 = StandardScaler().fit(label2)
scaled_lab2 = lab_scaler2.transform(label2)
# custom loss function
from keras import backend as k
def root_mean_squared_error(y_true,
浏览 1提问于2021-09-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图找出在python中正确使用map的方法，这样我就可以通过Pool.map多线程我的程序了。基本上，我遇到了一些问题，试图了解功能性python是如何工作的。我有：
import numpy as np
def maptest(foo,bars):
print foo * bars
main():
matA = np.eye(2)
matB = np.eye(2)
print map((lambda foo: maptest(foo, matB)), matA)
这给了我一个输出：
[[ 1. 0.]
[ 0. 0.]]
[[ 0. 0.]
[
浏览 4提问于2014-02-13得票数 3
回答已采纳
当我试图在numpy数组上映射此函数时，会出现以下错误：
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> g = lambda x: 0 if x % 2 == 0 else 1
>>> g(a)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 1, in <lambda>
ValueErro
浏览 4提问于2022-07-04得票数 0
回答已采纳
1回答
迭代numpy数组时的性能问题
、、、、
我有一个3D图像数组，如
[
[
[225, 0, 0],
[225, 225, 0],
...
],
[
[225, 0, 0],
[225, 225, 0],
...
],
...
]
该数组的大小为500x500x3，即750.000个元素。这些是用于迭代数组的简单嵌套循环。
for row in arr:
for col in row:
for elem in col:
elem = (2 * elem
浏览 1提问于2019-09-26得票数 0
回答已采纳
1回答
假设我们有一个加权有向图G，并利用A*搜索或任何其他最短路径算法在G中找到了顶点u和v之间的最短路径。现在假设我们将G中的所有边权加倍，最短路径会改变吗？
我的论点如下:最短的路径不会改变。调用原路径P，并假设存在从u到v的第二条不同路径P‘，使得边的权重加倍后，P’比P‘短，
weight(P') < weight(P)
在翻倍之后。但是，除以双方2，我们看到，P‘在加倍之前一定也变短了，所以P不是一开始的最短路径，我们有一个矛盾。因此，当边权加倍后，P仍然是最短的路径。
有人能批评这个解决方案吗？这是正确的吗？
浏览 0提问于2015-04-17得票数 6
1回答
我想要的是找到2D NumPy数组中每一列的长度。
如果所有列的长度都相同，这对于numpy.shape来说是微不足道的。但是，如果列的长度不同，numpy.shape实际上不会告诉我不同列的长度。
a=np.asarray([[0,1],[0,1],[0,1]])
b=np.asarray([[0,1],[0,1,2],[0]])
a.shape,b.shape
((3,2), (3,))
我可以很简单地得到我想要的东西，比如，
lenb=[len(B) for B in b]
[2, 3, 1]
然而，我觉得必须有一种更干净、更快捷的方式来使用NumPy完成这项工作
浏览 1提问于2017-04-06得票数 1
我是第一次接触numpy。我想知道有没有办法查找两个不同形状的ndarray？例如，我有两条ndarray，如下所示：
X = array([[0, 3, 6],
[3, 3, 3],
[6, 0, 3]])
Y = array([[0, 100],
[3, 500],
[6, 800]])
并希望在Y中查找X的每个元素，然后能够返回Y的第二列：
Z = array([[100, 500, 800],
[500, 500, 500],
[800, 100, 500]])
谢谢你，法贤
浏览 0提问于2010-06-02得票数 2
1回答
我想以有效的方式对Numpy矩阵的每一行应用一个函数。我发现使用np.apply_along_matrix(function, 1, array)会给我想要的结果。然而，这是令人难以置信的慢，特别是当使用非常大的矩阵。
我知道，将函数映射到矩阵行的更有效和正确的方法是将其矢量化，但我不知道如何正确地向量化这个函数(请注意，我并不是指np.vectorize(function)，因为这将适用于每个元素，而不是每一行)。
import numpy as np
def f(x):
return x * x.sum() # Multiply each element of a vector
浏览 0提问于2020-08-28得票数 1
回答已采纳
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
我在分析一个小圆点产品的电话。
numpy.dot(pseudo,pseudo)
pseudo是自定义对象的numpy数组。定义为：
pseudo = numpy.array(
[[PseudoBinary(1), PseudoBinary(0), PseudoBinary(1)],
[PseudoBinary(1), PseudoBinary(0), PseudoBinary(0)],
[PseudoBinary(1), PseudoBinary(0), PseudoBinary(1)]])
PseudoBinary是一个具有自定义乘
浏览 3提问于2017-09-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我不太清楚译码器输出是如何被压平成一个向量的。据我理解，如果我们输入长度为N语句的编码器，它的输出是N单位(例如N 1000)，我们用长度M语句输入解码器，解码器的输出将给我们M单元输出。M不是固定的(M应该是解码器原始输入的长度)，并且在不同的推断步骤中会发生变化。我们如何从这里到一个单一的向量？
📷
屏幕截图“注意力就是你所需要的”
浏览 0提问于2020-05-20得票数 6
回答已采纳
我在看一个使用python中的numpy包的初步神经网络例子，我有点困惑于什么似乎是某种神奇的类型强制。
以这个sigmoid函数为参考，它使用numpy的numpy.exp(x)计算e到x的幂：
def sigmoid(z):
return 1.0 / (1.0 + numpy.exp(-z))
这是非常直截了当的-它看起来应该返回一个浮点数，实际上，当给一个浮点数或整数作为参数时会这样做：
sigmoid(0) # => 0.5
对我来说，奇怪的是(根据numpy上的一些脚注)，当传递一个numpy ndarray时，这个函数将返回一个numpy ndarray，其中sigm
浏览 2提问于2018-05-30得票数 1
回答已采纳
我有一个返回numpy.ndarray的函数。这个函数在循环中被调用。我希望在循环结束后访问所有的numpy.ndarrays，以便执行numpy操作。
伪码：
for x in something:
rects = method_that_returns_numpy_arrays()
#at this point I would like access to all the rects collected when the loop ends
我试着把它们列在清单上：
all_rects = []
for x in something:
rects = method_tha
浏览 2提问于2016-03-20得票数 0
回答已采纳
1回答
为了学习目的，我试图从stratch编写一个简单的多层感知器(MLP)神经网络，其中包括：
输入层中有2500个输入，
隐藏层的100个神经元#1和#2
以及输出层中的10个输出
和反向传播，不使用tensorflow或其他准备使用的工具。
隐藏层#1中的每个神经元必须连接到2500个输入端，并需要存储2500个系数。这同样适用于所有层的神经元。
问题:哪种数据结构通常用于存储从n-1层的神经元到n层的特定神经元的所有系数？
是否有一个独特的数据结构(例如，在Numpy中)可以存储所有这些系数为整个MLP？
对于这样的事情，张量(n指示数组)是强制性的吗？
浏览 1提问于2018-10-14得票数 0
回答已采纳
2回答
我想用一个绘图对象在一个numpy数组中绘制几条曲线。该数组的形式如下：
position=np.array([[x11,x12,...,x1n],[y11,...,y1n],[x21,...,x2n],[y21,...],...])
它应该像下面的代码那样做一些事情：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
position=np.load("position.npy")
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,aspect='equal',autosca
浏览 1提问于2013-10-17得票数 4
给定以下数值矩阵：
import numpy as np
mymatrix = np.matrix('-1 0 1; -2 0 2; -4 0 4')
matrix([[-1, 0, 1],
[-2, 0, 2],
[-4, 0, 4]])
和以下函数(sigmoid/logistic)：
import math
def myfunc(z):
return 1/(1+math.exp(-z))
我希望获得一个新的NumPy数组/矩阵，其中每个元素都是将myfunc函数应用于原始矩阵中相应元素的结果。
map(myfunc,
浏览 2提问于2017-03-04得票数 60
假设我有以下numpy数组：
arr = np.array(["a", "b", "c"], dtype=object)
现在，我希望对每个元素执行任意函数或调用任意方法。例如，假设我想得到所有这些元素的大写。从逻辑上讲，我想做这样的事情：
upp_arr = arr.upper()
或
upp_arr = str.upper(arr)
简短的版本:我能完成上述任何一个吗？
长版本:考虑到数组没有upper方法(即使单个元素有)，这显然是行不通的，str内置的也不知道如何处理numpy数组。我不想构建一个知道如何处理数组的定制版本的str.upp
浏览 1提问于2016-04-12得票数 0
我有一台466 x 700的numpy.ndarry。对于466x700 ndarray中的每个ndarray，我希望按索引删除一个元素。到目前为止是这样的：
normalized_img = numpy.atleast_3d(img).astype(numpy.float) / 255.
for x, y in seam:
numpy.delete(normalized_img[y], x)
seam由坐标元组(x, y)组成，img是带有dtype=uint8的466x700ndarray
我想从normalized_img中删除(x, y)。我该怎么做呢？使用pdb.set_trac
浏览 0提问于2017-10-07得票数 3
我正处于学习NumPy的初级阶段。我有一个3x3矩阵的Numpy数组。我想要创建一个新的数组，其中每个矩阵旋转90度。我学习过这个，但我仍然不知道我做错了什么。
import numpy as np
# 3x3
m = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
# array of 3x3
a = np.array([m,m,m,m])
# rotate a single matrix counter-clockwise
def rotate90(x):
return np.rot90(x)
# function that can be cal
浏览 2提问于2017-06-25得票数 5
回答已采纳
1回答
基本上，我有一个数组，可以在任意两个数字之间变化，我希望保留分布，同时将其限制在0,1空间。这样做的功能非常简单。我通常写成：
def to01(array):
array -= array.min()
array /= array.max()
return array
当然，可以而且应该更复杂地考虑大量情况，例如所有值都是相同的(除以零)，浮点数除以整数除法(使用np.subtract和np.divide而不是操作符)。但这是最基本的。
问题是，在我的项目中，我经常这样做，这似乎是一个相当标准的数学操作。是否有内置函数在NumPy中实现此功能？
浏览 3提问于2014-09-11得票数 6
回答已采纳
我试图将relu函数传递给numpy数组中的每个单独元素，当我用sigmoid函数尝试它时，它可以工作，但是对于relu函数，它返回：
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
relu功能：
def relu(x):
return max(0, x)
乙状体函数：
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
我尝试执行relu(myArray)，但它返回valueErr
浏览 0提问于2017-07-06得票数 0
回答已采纳
我有这样的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.linspace(-3,3,100)
y = math.sin(x**2) + 1.1 - ((math.e)**-x)
plt.plot(x,y,label='y = x**2')
plt.title('sin(x^2) + 1.1 - e^-x')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.grid(alpha=
浏览 0提问于2021-03-28得票数 1
1回答
好的，我正在写一些用于图像处理的代码，其中大部分是从一些旧的matlab代码转换而来的，用于相同的过程。现在(这个过程的最后一步)，我需要将一个数组作为索引传递给另一个数组。
一点背景知识:我将图像分成RGB波段或蒙版。在前面的代码中，我取了所有的图像(作为numpy数组)，并沿着第三维取了一个中位数。我尝试将RGB掩码作为参数传递，这样我就可以得到这些像素值的中位数，并用0代替RB像素。
在Matlab中执行此操作的代码非常简单：
finalMedGreen_ROI(exp_i+1) = median(median(EXPMedian_ROI(GMask_ROI)));
其中GMask_RO
浏览 2提问于2017-07-06得票数 1
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
回答已采纳
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
3回答
我正在从列表中读取文件中的行：
import numpy as np
lines = tuple(open('values.txt','r'))
x = np.array([line for line in lines])
values.txt看起来像这样：
[1,0,1,0],
[1,0,0,0]
它抛出一个错误：
valueError: invalid literal for float()
但是，如果我只是将列表分配给x，它就能正常工作。
如何从numpy数组中的文件中获取输入？
浏览 6提问于2016-01-29得票数 1
2回答
numpy vectorize函数很有用，但是当函数参数是列表而不是标量时，它的行为就不太好了。例如：
import numpy as np
def f(x, A):
print "type(A)=%s, A=%s"%(type(A),A)
return sum(A)/x
X = np.linspace(1,2,10)
P = [1,2,3]
f2 = np.vectorize(f)
f(X,P)
f2(X,P)
给予：
type(A)=<type 'list'>, A=[1, 2, 3]
type(A)=<type &
浏览 3提问于2010-12-21得票数 9
回答已采纳
我有一个从世卫组织网站下载的CSV文件(，下载，“CSV格式的多用途表”)。我尝试将文件加载到numpy数组中。这是我的密码：
import numpy
#U75 - unicode string of max. length 75
world_alcohol = numpy.genfromtxt("xmart.csv", dtype="U75", skip_header=2, delimiter=",")
print(world_alcohol)
我得到了
UnicodeDecodeError：'ascii‘编解码器不能解码位置2的字
浏览 9提问于2015-10-07得票数 10
回答已采纳
假设我有两个NumPy数组：
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(2)
>>> b = np.arange(2)
可以在不引发异常的情况下对它们进行比较，但结果如预期的那样，没有一个值：
>>> a > b
array([False, False], dtype=bool)
然而，将它们放在一个需要比较它们的元组比较中确实会引发一个例外：
>>> (1, a) > (1, b)
Traceback (most recent call last):
浏览 2提问于2015-09-01得票数 1
回答已采纳
NumPy (或者TensorFlow)中是否有一个API来执行多个数组的同步洗牌(具有相同的第一个维度)？
例如，如果我有两个维度(N，A)和(N，B)的数组，并且我希望随机地排列每个数组的N个元素，同时保持第一个数组和第二个数组元素之间的关联。
是否有API或Python成语来实现这一点？
请注意，将这些组合成一个N元组数组，然后与random.shuffle混合可能是我接受的一个选项，但我不能让它工作:让原始数组返回(就像我所管理的那样)很麻烦，因为combined_array[:,0]将维度(N，)与对象作为元素，而不是维度(N，A)，除非它是 [x for x in combine
浏览 9提问于2017-07-27得票数 1
回答已采纳
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
1回答
带keras的多维回归
、、、、
我想使用keras根据n个输入来预测x，y坐标。我不清楚为什么我的网络在大约5个时代后不会改善。如果我的输入变量在5-14(x)和5-11(y)之间变化，我不明白为什么会有x=2.9和y=2.1这样的网络值。我怎样才能得到更好的预测？
数据：
input:
[[-92. 0. -83. 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. -82. 0. 0. ]
...
[-65.5 -82. 0. 0. 0. 0. ]]
output:
[[ 5 5]
[ 5 5]
...
[11 14]]
Results:
Pred
浏览 0提问于2018-06-25得票数 0
目前，我在处理numpy.array - 4x1 -也就是说，遇到了一个错误。
[[-1.96113883]
[-3.46144244]
[ 5.075857 ]
[ 1.77550086]]
使用lambda函数f = lambda x: x if (x > 0) else (x * 0.01)。
错误是ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()。
我在stackoverflow.com上搜索了不同的主题，但是我没有
浏览 3提问于2015-12-20得票数 4
回答已采纳
2回答
我在学矮胖..。
我有一个2d数组，如：
myArray = np.array([['0','1'], ['0','1'], ['1','0'], ['1','0']])
此外，我还得到了一个columnIndex (示例：1)
因此，我需要提取列，对于每个元素，如果是"0“返回"a"，如果是"1”，则返回"b“。
myArray[:, columnIndex]
> ['1' '1'
浏览 4提问于2021-04-21得票数 1
回答已采纳
1回答
如何在numpy数组上映射函数
、、、、
我希望能够在任意一个标量numpy一维数组，o numpy 2-D数组上应用一个泛型函数。这里的例子是
def stress2d_lefm_cyl(KI, r, qdeg) :
"""Compute stresses in Mode I around a 2D crack, according to LEFM
q should be input in degrees"""
sfactor = KI / sqrt(2*pi*r)
q = radians(qdeg)
q12 = q/2; q32
浏览 3提问于2019-12-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我想知道为什么numpy.zeros占用这么小的空间？
x = numpy.zeros(200000000)
这不需要记忆，
x = numpy.repeat(0,200000000)
占用约1.5GB。numpy.zeros是否创建了一个空指针数组？如果是，在cython中更改指针后，是否有方法将数组中的指针设置为空？如果我用：
x = numpy.zeros(200000000)
x[0:200000000] = 0.0
内存使用量大大增加了。是否有一种方法可以更改值，然后将其更改为numpy.zeros最初在python或cython中使用的格式？
浏览 2提问于2014-12-19得票数 13
回答已采纳
2回答
我的曲线如下：
该曲线由以下代码生成：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# normalize array
def min_max_scale_array(arr):
arr = np.array(arr)
return (arr - arr.min())/(arr.max()-arr.min())
x = np.linspace(-50,48,100)
y = x**2 + 2*x + 2
x = min_max_scale_array(x)
y = min_max_scale_arra
浏览 5提问于2022-05-23得票数 2
回答已采纳
我希望将numpy数组作为参数传递给函数？这是怎么做的？我可以像下面这样像变量一样简单地传递它吗？
def force(x,y,z):
for i in range(N):
for j in range(i+1,N,1):
xij=x[i]-x[j]
yij=y[i]-y[j]
zij=z[i]-z[j]
浏览 0提问于2016-03-01得票数 2
当测试numpy数组c是否是numpy数组列表的成员时，CNTS
import numpy as np
c = np.array([[[ 75, 763]],
[[ 57, 763]],
[[ 57, 749]],
[[ 75, 749]]])
CNTS = [np.array([[[ 78, 1202]],
[[ 63, 1202]],
[[ 63, 1187]],
[[ 78, 1187]
浏览 0提问于2018-10-30得票数 7
回答已采纳
1回答
我有一个一维数组的值，它应该是单调的(例如递减)，但是有一些随机区域，其中的值随索引的增加而增加。
我需要一个数组，将每个区域替换为它前面的一个值，以便对结果数组进行排序。
因此，如果给定的数组是：
a = np.array([10.0, 9.5, 8.0, 7.2, 7.8, 8.0, 7.0, 5.0, 3.0, 2.5, 3.0, 2.0])
我希望结果是
b = np.array([10.0, 9.5, 8.0, 7.2, 7.2, 7.2, 7.0, 5.0, 3.0, 2.5, 2.5, 2.0])
下面是一个图形表示：
我知道如何使用Python循环来实现它，但是有什么
浏览 1提问于2015-02-17得票数 26
回答已采纳
1回答
这就是问题所在：
为给定的数字数组创建级别。提示:您可以使用np.rank()方法
# Input
#> [ 9 4 15 0 17 16 17 8 9 0]
# Output
#> [4 2 6 0 8 7 9 3 5 1]
我找到了这个解决方案
import numpy as np
np.random.seed(10)
a = np.random.randint(20, size=10)
print(a.argsort().argsort())
但我不明白它为什么会起作用。
浏览 1提问于2021-04-14得票数 0
回答已采纳
2回答
为什么，在python/numpy中：
from numpy import asarray
bools=asarray([False,True])
print(bools)
[False True]
print(1*bools, 0+bools, 0-bools) # False, True are valued as 0, 1
[0 1] [0 1] [ 0 -1]
print(-2*bools, -bools*2) # !? expected same result! :-/
[0 -2] [2 0]
print(-bools)
浏览 3提问于2016-06-08得票数 3
回答已采纳
我正在尝试使用if/else语句创建一个框或步函数。例如：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def V(x):
if -1<=x<=1:
return 20
else:
return 0
x=np.linspace(0,100)
plt.plot(x,V(x))
然而，我得到了一个错误：
具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
我理解这是因为它试图一次比较所有x个输入值，但不能这样做，但我不明白为什么它不一次只比较一个并输出每个输
浏览 0提问于2018-03-23得票数 0
我正在尝试用python绘制一个矩阵乘法。我有矩阵A = [[0,-1],[1,1.6]]和x0 = [[5],[-1]]。任务是绘制xn，当我知道xn = A**n * x0时，对于n = 1, ... ,30，这是我到目前为止的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 30
A = np.matrix([[0,-1],[1,1.6]])
xn = np.zeros(n)
x0 = np.matrix([[5],[-1]])
for i in range(n):
xn[i]= A**i*x0
plt
浏览 17提问于2019-10-23得票数 0
1回答
让我们考虑两个变量f(x1, x2)的函数，其中x1跨越向量v1，x2跨越向量v2。
如果是f(x1, x2) = np.exp(x1 + x2)，我们可以通过命令numpy.meshgrid将这个函数表示为一个矩阵，如下所示：
xx, yy = numpy.meshgrid(v1, v2)
M = numpy.exp(xx + yy)
这样，M是笛卡尔乘积"v1 x v2“上函数f的表示，因为M[i,j] = f(v1[i],v2[j])。
但是，这是因为和都是以平行分量的方式工作的。我的问题是
如果我的变量是x = numpy.array([x1, x2])，而f是二次函数f(x)
浏览 4提问于2022-10-13得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
