用零填充3D列表中的缺失值，以创建3D numpy数组
要用零填充3D列表中的缺失值，可以使用NumPy库来创建3D的numpy数组，并使用numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为零。
首先，导入NumPy库：
import numpy as np然后，创建一个3D列表，例如：
my_list = [[[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]], [[7, 8, 9], [10, np.nan, 12]]]接下来，将3D列表转换为3D的numpy数组：
my_array = np.array(my_list)现在，使用numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为零：
filled_array = np.nan_to_num(my_array, nan=0)最后，打印填充后的3D numpy数组：
print(filled_array)这样就可以得到用零填充缺失值后的3D numpy数组。
注意：以上代码示例中，np.nan表示缺失值。numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为指定的值，这里我们将其替换为零。
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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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我目前正在做一个项目，我必须补上一些缺失的值。我使用Python，我看到有一种算法可以进行缺失数据的填补。这种算法被称为Nipals。因此，我决定寻找一种方法来使用它，我看到statsmodels.multivariate.pca.PCA可以帮助我。
我有一个名为A的numpy数组，它有n行p列。A有一些缺少的值，这些值是NaN值。我想使用PCA来填充A。但是，没有例子可以帮助我做到这一点。
有人能帮我用Nipals算法填充A吗？
谢谢。对不起，我是一个法语初学者，使用英文文档对我来说并不容易。
浏览 14提问于2018-02-13得票数 4
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
我有一个这样的numpy数组列表(任意大小)：
a = [array(2,3,4), array(2,3), array(2)]
如何用最少的代码行创建一个填充矩阵，填充符号"0“如下：
array([[2, 3, 4],
[2, 3, 0],
[2, 0, 0]
])
浏览 3提问于2016-12-23得票数 0
1回答
我想创建3D对角线矩阵。我已经成功地用numpy例程numpy.fill_diagonal(numpy.zeros((N, N, N)), n)创建了一个，但是它不允许选择对角线来填充。 换句话说，我想找到这个numpy例程的3D推广：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html。谢谢。
浏览 52提问于2021-09-18得票数 0
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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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我想创建一个numpy数组，而不首先创建一个列表。
此刻我得到了这个：
import pandas as pd
import numpy as np
dfa = pd.read_csv('csva.csv')
dfb = pd.read_csv('csvb.csv')
pa = np.array(dfa['location'])
pb = np.array(dfb['location'])
ra = [(pa[i+1] - pa[i]) / float(pa[i]) for i in range(9999)]
rb = [
浏览 2提问于2015-04-28得票数 2
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我在这里读过大多数相关的问题，但我似乎不知道如何在这种情况下使用np.pad。也许这不是为了这个特殊的问题。
假设我有一个Numpy数组的列表。每个数组都有相同的长度，例如2。列表本身必须填充为例如5个数组，并且也可以转换为numpy数组。填充元素应该是填充了零的数组。作为一个例子
arr = [array([0, 1]), array([1, 0]), array([1, 1])]
expected_output = array([array([0, 1]), array([1, 0]), array([1, 1]), array([0, 0]), array([0, 0])])
以下几点似
浏览 1提问于2019-02-11得票数 1
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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
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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我试图理解与列表列表相比，使用numpy列表对numpy object数组的内存和其他开销的影响。
会随着维数的变化而改变吗？(如2D vs 3D vs N-D )。
我在使用.shape，.T数组时可以想到的一些好处是，像numpy这样的东西可以更快地将它们转换为np.matrix矩阵。
还有别的事吗？
另外，如果有人感兴趣，我使用的对象是：
import gmpy2 as gm
gm.mpfr( '0' ) # <-- this is the object
编辑：
为了澄清一下，我对n
浏览 4提问于2014-11-05得票数 5
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在下面的代码中，我打算通过附加(随机) numpy数组从一个空的列表开始创建一个列表。对于临时变量，我初始化了一个numpy数组变量'sample_pt‘，它作为一个临时变量保存(随机) numpy数组。虽然我希望有一个随机的numpy数组列表，但输出的是一个由相同的(最终) numpy数组填充的列表。我怀疑通过“变量名”调用numpy数组会返回它的内存地址。我是在正确的方向上，还是有什么好知道的？
代码
import numpy as np
sample_pt=np.array([0.]) # initial point
sample_list=[]
number_iter=3
浏览 1提问于2018-06-19得票数 0
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移位3Dnumpy数组
、、、、
我希望能够沿高度轴在任意方向上移动3D numpy数组。如果给定3的正移位，则数组中的所有值都会向上移位，并且在数组的底部会出现3个新的零片。如果给出了负移位，则会发生相反的情况，所有切片都会沿着高度轴向下移动，并且新的零切片会出现在顶部。
我已经尝试将数组重塑为1D，并左右移动，然后返回到3D。但是，这会使数组沿错误的方向移动。在重塑之前，我尝试实现了numpy.rollaxis，因此沿着正确的轴移动。但是我正在使用的系统不能识别所有的numpy函数，也不会执行rollaxis。
谢谢!
浏览 3提问于2013-04-09得票数 1
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我有一组稀疏矩阵，我想对它们重新排序。一个小矩阵稀疏的例子可以是： x = [[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 2, 3],
[4, 0, 0, 5],
[0, 0, 6, 0]] 然后，我正在寻找的减少的输出是： y = [[1, 0],
[2, 3],
[4, 5],
[6, 0]] 因为所有行中not nulls元素的最大数量是2，所以最大列数也是2，因此必须在末尾用零填充该行。 实现它的一种方法是转换列表列表中的矩阵，在每个子列表中删除零元素并在末尾插入零以保持行之间的大小一致性，最后在numpy数组中重新转换，但我
浏览 20提问于2021-04-29得票数 0
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
大多数教科书说，要填充缺失的值，使用的是均值/中值(数字)和最频繁的(分类)，但我使用的是一个数据集，它有太多的缺失值，而且我不能删除这些列，因为它们很重要。
train.isnull().sum()
TransactionID 0
isFraud 0
TransactionDT 0
TransactionAmt 0
ProductCD 0
...
id_36 449555
id_37 44955
浏览 0提问于2020-03-17得票数 0
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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
1回答
为Holoviews图像指定背景颜色的正确方法是什么？下面是我正在使用的示例：
import holoviews as hv
import numpy as np
hv.extension('bokeh')
eye = np.eye(10)
hv.Image(eye).opts(clipping_colors={0: 'red'})
我还尝试使用NaN或"0"等其他值定义clipping_colors，但它们都给出了一个淡淡的蓝色背景颜色，如附件中的图像所示。
浏览 11提问于2021-05-30得票数 1
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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
1回答
如何用体素填充3D图形？
、、、、
我正在尝试用体素填充一个四面体来生成3D数据。我已经能够使用4个不同的点生成四面体本身。我不太确定如何使用NumPy或任何其他Python框架来填充四面体内部的区域。这是生成四面体3D图的代码： # Tetrahedron
from scipy.spatial import Delaunay
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
import numpy as np
points= np.array([[1,2,2],[1,3,4],[4,1,4],[5,3,2]])
tri = Delaun
浏览 33提问于2021-08-05得票数 1
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我有一组用于标量3D函数的数据值，它们被安排为形状(n,3)数组中的输入(n,3)和形状(n,)数组中的f(x,y,z)。
例如，编辑：，考虑以下简单的函数
data = np.array([np.arange(n)]*3).T
F = np.linalg.norm(data,axis=1)**2
我想把这个函数和一个球形核进行转换，以便执行三维平滑。我找到的最简单的方法是在三维空间网格中映射函数值，然后用我想要的内核应用3D卷积。
这很好，但是将3D函数映射到3D网格的部分非常慢，因为我没有找到只使用NumPy的方法。下面的代码是我的实际实现，其中data是包含函数的三维位置的(n,3)数组
浏览 6提问于2021-11-16得票数 5
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我有一个应用程序正在从netcdf文件读取32位浮点数据，在该文件中使用了默认的netcdf填充值，即9.96920996839e+36。在应用程序中的特定点，对从输入数据创建的浮动32类型掩码数组执行基本缩放(乘法)操作，因此：
x = marr * scale # or, equivalently, x = ma.multiply(marr,scale)
此操作引发“在乘法中遇到溢出”警告，可能是因为填充值和小数位数的乘积超过了32位浮点数的最大值。已知掩码数组中的其他值较小。那么问题是，为什么numpy还要计算输入数组中被屏蔽元素的乘积？当然，这些应该被忽略，对吧？
由于输出数组中的
浏览 1提问于2012-09-20得票数 5
我每5分钟就有点散开，当值为0时，点就被省略了。我想用空值填充省略的数据。
我知道用InfluxQL我能做到：
group by time(5m) fill(0)
但是我使用的是InfluxDB 2。
from(bucket:"%v")
|> range(start: %d)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "volume" and r.id == "%v")
|> window(every: 5m, peri
浏览 0提问于2021-07-04得票数 2
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2回答
我尝试在Python中通过用2D数组填充来形成3D数组。N是一个根据正在读取的文件而变化的数字。矩阵正在形成为3D，但似乎只有1个‘层’，而我期望它有N个层。似乎N个“层”没有传递到形成的数组中。
import numpy as np
#'rot' is a 3D matrix of shape (N,3,3)
a=np.array(rot[:,0,0])
b=np.array(rot[:,0,1])
c=np.array(rot[:,0,2])
d=np.array(rot[:,1,0])
e=np.array(rot[:,1,1])
f=np.array(rot[:,1,
浏览 1提问于2020-02-26得票数 0
我正在尝试从.wav文件中提取特性，使用MFCC的声音文件。当我试图将MFCC的列表转换为numpy数组时，我会得到一个错误。我确信发生此错误是因为列表包含具有不同形状的MFCC值(但不确定如何解决此问题)。
我看过另外两个堆叠溢出的帖子，但是这些并不能解决我的问题，因为它们对某个特定的任务太具体了。
完全错误消息：
追溯(最近一次调用)：File“/./Batch_MFCC_Data.py”，第68行，在X=np.array(MFCC) ValueError:未能广播输入数组从形状(20,590)到形状(20)
代码示例：
all_wav_paths = glob.glob(&#
浏览 3提问于2017-12-28得票数 2
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一个小背景：
我正在运行一个二进制恒星演化代码，并将演化历史存储为gzipped .dat文件。我以前有一个较小的数据集，产生了大约2000个.dat文件，我在后处理过程中通过追加每个文件中的列表数据来创建一个3d列表来读取这些文件。每个.dat文件看起来都有点像这个。
但是最近我开始使用一个更大的数据集，进化历史文件的数量增加到了100000个。因此，我决定将.dat文件压缩为gzip，并将它们保存在一个压缩文件夹中。原因是，我正在远程服务器上执行所有这些操作，并且有一个有限的磁盘配额。
主查询：
在后处理过程中，我尝试使用熊猫从所有这些文件中读取数据，作为2d的numpy数组，这些数组被堆
浏览 3提问于2020-04-21得票数 0
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3回答
我有以下10x5numpy数组/矩阵，它有一些NaN值：
array([[ 0., 0., 0., 0., 1.],
[ 1., 1., 0., nan, nan],
[ 0., nan, 1., nan, nan],
[ 1., 1., 1., 1., 0.],
[ 0., 0., 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., nan],
[ nan, nan, 1., 1., 1.]
浏览 0提问于2016-08-02得票数 9
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我想要生成一个填充空列表的numpy数组。我试过这个：
import numpy as np
arr=np.full(6, fill_value=[], dtype=object)
我犯了个错误：
ValueError: could not broadcast input array from shape (0) into shape (6)
但如果我用：
arr = np.empty(6, dtype=object)
arr.fill([])
没事的。为什么numpy.full不在这里工作？初始化包含空列表的数组的正确方法是什么？
浏览 7提问于2020-10-19得票数 2
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我已经用一对列表numpy.histogram2d填充了(x0,y0)。现在，我可以用另外两个列表( (x1,y1) )来扩展直方图，以便直方图同时包含(x0,y0)和(x1,y1)。
相关的正式文档在这里：在这个页面上我只看到参数和返回，而不是这个对象支持的函数。如何找到所有支持的函数？
浏览 3提问于2016-11-16得票数 4
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假设我有一个numpy数组a = [1 2 3 4 5 6 7 8]，除了1,2和3到0之外，我想要更改其他所有内容。对于列表b = [1,2,3] a，尝试的aa不是在b= 0中，但是Python不接受这一点。目前，我正在使用如下的for循环：
c = a.unique()
for i in c:
if i not in b:
a[a == i] = 0
它的工作速度非常慢(在大小约为1000x1000x1000的3D数组中，大约有900个不同的值)，并且不像numpy的最佳解决方案。有没有一种更理想的方法来解决这个问题呢？
浏览 2提问于2022-09-25得票数 0
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我有一个数字列表，我将其放入一个numpy数组中：
>>> import numpy as np
>>> v=np.array([10.0, 11.0])
然后我想从数组中的每个值中减去一个数字。它可以像这样用numpy数组完成：
>>> print v - 1.0
[ 9. 10.]
不幸的是，我的数据经常包含由None表示的缺失值。对于这种类型的数据，我会得到这个错误：
>>> v=np.array([10.0, 11.0, None])
>>> print v - 1.0
Traceback (
浏览 0提问于2013-02-14得票数 6
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我想用Python、Numpy和Matplotlib绘制3D医学图像。我试过使用下面的片段来显示它们，但是图像本身并没有呈现。
import os
import imageio
import matplotlib.pyplot as plt, numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
def make_ax(grid=False):
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_xlabel("x")
浏览 0提问于2019-03-19得票数 0
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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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2回答
填充缺失的值并进行规范化
、、、、
我有两列神经网络的训练数据，它们都是缺失的值。(还有许多其他列不缺少值。)
例如
Height | Weight
180 | 70
175 | N/A
N/A | N/A
我希望填充缺失的值，并将列规范化。
数据是高度和权重，所以我认为一个很好的填充值应该是0或-1。这是基于Python中的深度学习一书：
通常，对于神经网络，输入缺失值为0是安全的，条件是0不是有意义的值。
我假设0在值为150-200的数据集中没有意义。
我还被建议通过减去每一列的平均值并除以std来规范数据。
这两种方法都很好--我知道怎么做和为什么要这样做。我不明白的是如何把它们结合起来。我也可
浏览 0提问于2018-07-26得票数 8
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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可能重复：
如果您有一个大小为10000的数组，其中填充了从1到10000之间的整数，则不重复，并且将该数组中的两个位置设置为0。你怎么知道这两个数字是什么？
例如: Array = {8,6,3,5,4,2,7,1};//Array填充了从1到8的数字，只是为了简单起见。
Array=0；Array1=0；
位置数组和Array1中的内容
如果问题只有零，那么这个问题就很容易解决了。你将取1到8的数字之和，也就是36，然后从你得到的总和中减去它，当你把数组中的所有数字相加时，在一个位置为零之后。
这不是家庭作业问题。但我记得我在大学里被问过这个问题。
浏览 7提问于2011-06-29得票数 4
1回答
四舍五入到6位有问题吗？
、、、
我尝试了下面的代码，使用增量搜索技术来查找方程的根。当我将精度设置为5位或7位数时，代码工作得很好。但是当我将精度设置为6位数时，代码无法给出正确的值，在这种情况下我应该怎么做。代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mpl
import prettytable as PT
func_input=input("Function i/p (in numpy notation): ")
fn = eval("lambda x:" + func_input)
## (667.38/x)*(1-np.e
浏览 0提问于2020-01-27得票数 1
我试图理解以下SAS代码片段：
SUM( (list=.)*. , (list=.B)*. , (list=.D)*. , (list=.Q)*. )
其中list包含几个元素。到目前为止，我的理解是，SUM将创建一个与list长度相同的新列表，并将四个条目中的各个元素相加。我猜list=.或list=.B等将list的元素映射到满足等式的1，而在不满足等式的情况下映射到0，但是元素等于点.意味着什么呢？.B可以是什么样的数量？此外，用一个点乘以一个点意味着什么，如在variable * .中。
编辑：
经过进一步调查，我发现“。在SAS中表示NaN数值，因此我猜list=.会生成一个新列表
浏览 4提问于2022-12-02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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我并不是一个真正的C爱好者，但是我已经为这个练习做了功课。到目前为止，我得到的是，在C中，初始化一个数组，据我所知，不像JavaScript。C有固定的数组，并且不是由特定值初始化的。因此，在这种情况下，NULL检查将不起作用。
我有一个结构数组。如何知道数组中索引是否为空(是否用结构填充)？
#define LIST_LENGTH 30
//This is the struct that is inserted in the array
typedef struct node{
char fName[30];
char mName[30];
char lName[3
浏览 0提问于2012-12-12得票数 0
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我试着用Imputer来表示缺失的值。我想跟踪所有缺失值的列，但因为我不知道它们中有哪些(列)已经被处理过:是否也可以返回所有缺失值的列？
归责注
当axis=0时，只包含fit缺失值的列在转换时被丢弃。当axis=1时，如果有无法填充缺失值的行(例如，因为它们只包含缺失的值)，则会引发异常。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
data={'b1':[1,2,3,4,5],'b2':[1,2,4,4,0],'b3'
浏览 0提问于2018-06-14得票数 1
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1回答
我一直试图编写一个程序，在数组中搜索一个空空间，并将一个值插入到该空间中。我知道如何进行线性搜索，以找到数组中存在但不知道如何找到空空间的数字。如果有人能给我任何建议，我将非常感激。
浏览 2提问于2014-04-06得票数 1
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pandas的replace函数将目标值替换为另一个值，正如预期的那样：
>>> import pandas as pd
>>>
>>>
>>> t = pd.Series([10,20,30])
>>> t
0 10
1 20
2 30
dtype: int64
>>> t.replace(to_replace=20, value=222)
0 10
1 222
2 30
dtype: int64
>>> from numpy
浏览 1提问于2020-11-04得票数 0
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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
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
我正在使用一个二维numpy数组，它如下所示：
array([[[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]],
[[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]],
[[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0,
浏览 1提问于2018-04-24得票数 0
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我是蛮力计算的最短距离从一个点到许多其他的2D飞机上的数据来自熊猫的数据来自使用df['column'].to_numpy()。
目前，我正在使用numpy数组上嵌套的for循环来填充列表，获取该列表的最小值，并将该值存储在另一个列表中。
检查1000点(从df_point)和25,000点(从df_compare)大约需要一分钟，因为这是一个低效率的过程。我的密码在下面。
point_x = df_point['x'].to_numpy()
compare_x = df_compare['x'].to_numpy()
point_y = df_
浏览 1提问于2019-04-13得票数 0
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简单的数据结构问题，但我找不到正确的python语法来这么做。给定numpy数组(在我的实际使用中，使用np.loadtxt从文本文件中读取)，例如
A=[[1,2],[3,4]]
B=[[5,6],[7,8],[9,10]]
C=[[11,12],[13,14],[15,10]]
也就是说，二维，但在一维所有不同的长度。我如何将这些组合成一个3D数组，例如combinedArrays[0]返回A，或者combinedArrays[:,0]返回所有的第一行，等等？
我试过np.append、np.stack和np.concatenate，但这些都没有用。我可以用零和顶部填充来扩展较小的矩阵，但
浏览 3提问于2021-03-09得票数 0
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我有一个输入文件，看起来有点像这样：
0.1 0.3 0.4 0.3
0.2 02. 1.2 -0.2
0.1 -1.22 0.12 9.2 0.2 0.2
0.3 -1.42 0.2 6.2 0.9 0.88
0.3 -1.42 0.12 1.1 0.1 0.88 0.06 0.14
4
因此，它以一定数量的列开始，以n*2列结尾(n是最后一行)。我可以得到行数，比如#row= i。我也可以得到n。我想将这个文件读入python2d数组(而不是一个列表)，例如Arrayi。我意识到我可能需要用零填充空列，这样它就可以简单地读成
Array = numpy.loadtxt("data.
浏览 0提问于2014-09-28得票数 0
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我正在编写一个在matplotlib中绘制3D散点图的接口，我想从python脚本访问数据。对于2D散点图，我知道过程如下：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
h = ax.scatter(x,y,c=c,s=15,vmin=0,vmax=1,cmap='hot')
data = h.get_offsets()
通过上面的代码，我知道数据将是一个用我的(x,y)数据填充的(N,2) numpy数组。当我尝试对3
浏览 11提问于2018-08-07得票数 4
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