选择性地访问numpy 3D矩阵的行
numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于操作数组的函数。在numpy中，可以通过索引来访问多维数组的元素。
对于一个3D矩阵，可以通过以下方式选择性地访问其行：
- 通过索引访问：可以使用方括号和索引值来访问矩阵的行。例如，要访问第2行，可以使用
matrix[1]，索引从0开始计数。 - 通过切片访问：可以使用切片操作来选择性地访问多行。例如，要访问第2行到第4行（不包括第4行），可以使用
matrix[1:3]。 - 通过布尔索引访问：可以使用布尔数组来选择性地访问行。例如，要选择满足某个条件的行，可以先创建一个布尔数组，然后将其作为索引传递给矩阵。例如，要选择所有大于5的行，可以使用
matrix[matrix > 5]。
numpy提供了丰富的函数和方法来操作多维数组，可以根据具体需求选择合适的方法来访问和处理3D矩阵的行。
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相关·内容
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
目前，我遇到了一个简单的问题，就是从一个3d数字矩阵中提取一行。
给定一个矩阵3,3,3 =>，我想提取一行，例如输出变成1,3,3.
但是，如何在不改变的情况下实现呢？我好像一直在提取3,3
>>> import numpy
>>> a = numpy.random.rand(3,3,3)
>>> print a[0].shape
(3, 3)
浏览 2提问于2017-03-11得票数 0
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1回答
我想知道如果我有5个100×1的numpy数组，4个100×3的numpy数组，3个100×5的numpy数组和4个100×6的数组，那么存储所有这些矩阵的最有效方法是什么？我可以为每个人只有一个numpy数组，但这效率不高。我不能将它们存储在3D数组中，因为矩阵具有不同的维度。关于如何有效地存储它们，有什么建议吗？
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
2回答
我正在从事一个项目，其中我需要处理3维大型数组。我使用numpy 3d数组，但我的大多数条目都将是零，所以这是大量的内存浪费。Scipy sparse似乎只允许2D矩阵。有没有其他方法可以存储3D稀疏数组？
浏览 0提问于2015-04-26得票数 13
1回答
我是numpy的初学者，没有矩阵方面的经验。我理解基本的一维和二维数组，但我很难可视化像下面这样的3Dnumpy数组。下面的python列表是如何形成一个具有高度、长度和宽度的3d数组的？哪些是行和列？
b = np.array([[[1, 2, 3],[4, 5, 6]],
[[7, 8, 9],[10, 11, 12]]])
浏览 0提问于2018-01-11得票数 10
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假设我有一个维度为nx1 (n行，1列)的Numpy数组。我的用法是使用Numpy将3D向量实现为3x1矩阵，但该应用程序可以扩展为nx1向量矩阵：
In [0]: import numpy as np
In [1]: foo = np.array([ ['a11'], ['a21'], ['a31'], ..., ['an1'] ])
我希望能够通过取消引用一个值来访问数组的值。
In [2]: foo[0]
Out[2]: 'a11'
In [3]: foo[n]
Out[3]: 'an1'
浏览 1提问于2016-09-16得票数 0
我想用堆叠的2D Mat制作3D Mat，然后沿着3D Mat的不同轴拉出2D Mat。我知道我可以手动构建它，访问每个图像的每一行或每一列，但是有没有像下面这样做的更好的方法呢？
vector<cv::Mat> images;
..。使用图像填充向量
int sz[] = {images[0].rows, images[0].cols, images.size()}
cv::Mat cube(3, sz, images[0].type() );
cube = Scalar(0);
for (int i = 0; i < images.size(); i++) {
..。将
浏览 0提问于2011-06-24得票数 4
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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矢量化的限度是什么？
、、、
我正在处理多维矩阵(大约100维，参见下面的原因)。我的矩阵是NumPy数组，我主要是把它们相乘。
NumPy是否关心(关于速度或准确性)，我要求它以什么形式来乘以这些矩阵？也就是说，在进行乘法之前，将它们重新组合成一个线性阵列是否有意义？我用随机矩阵做了一些测试，这似乎无关紧要，但我想对此有一些理论上的见解。
在Python缓慢处理矩阵之前，我猜对于矩阵的大小和大小都有一个限制。有办法找到这个极限吗？
我有几个物种(生物学)，并希望这些物种中的每一个都适合。然后，我想看看这些不同的技巧如何影响竞争的结果。我要检查所有物种的所有可能的健身组合。我的矩阵有很多维数，但所有维数都很小。
浏览 0提问于2017-06-22得票数 1
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我正在执行一个矩阵的点积50000行和100列与它的转置。矩阵的值以浮点数表示。
A(50000,100) B(100,50000)
基本上，在对一个较大的稀疏矩阵执行SVD之后，我得到了这个矩阵。
矩阵为numpy.ndarray型。
我用点法把这两个矩阵相乘。我得到了分割错误。
numpy.dot(A，B)
点积在30000行矩阵上运行良好，但对50000行失败。
numpy的圆点积有什么限制吗？
使用网点产品时，上面有什么问题吗？
在大型矩阵上是否有其他有效的python线性代数工具？
浏览 4提问于2014-06-30得票数 2
我有两个向量v和w，我想用它们构造一个矩阵m，这样：
m[i, j] = v[i] * w[j]
换句话说，我想计算它们的外积。我可以通过使用theano.tensor.outer或向v和v添加新的索引以及使用dot产品来做到这一点。
m = T.dot(v[:,numpy.newaxis], w[numpy.newaxis,:])
现在，我试着解决一个更普遍的问题。与两个向量v和w不同，我有两个矩阵(我又称它们为v和w )，我想用矩阵w的对应行从矩阵v计算每一行的外积(第一个矩阵中的i_th行应该与第二个矩阵的i_th行相乘)。所以，我想做这样的事情：
m1 = T.tensordot(v[
浏览 8提问于2017-02-07得票数 13
1回答
我正在使用Python中的3D矩阵，例如，给定这样大小为2x3x4的矩阵：
[[[1 2 1 4]
[3 2 1 1]
[4 3 1 4]]
[[2 1 3 3]
[1 4 2 1]
[3 2 3 3]]]
我的任务是在每个维矩阵的每一行中找到熵的值。例如，在[1,2,1,4]上矩阵维数1的第1行中，归一化值(因此总和为1)为[0.125, 0.25, 0.125, 0.5]，熵值由公式-sum(i*log(i))计算，其中i是归一化值。得到的矩阵是一个2x3矩阵，在每个维中有3个熵值(因为有3行)。
下面是我的代码的工作示例，每次使用随机矩阵：
from scipy.st
浏览 0提问于2019-02-03得票数 2
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我正在使用numpy执行矩阵乘法，但我不知道如何利用numpy进行3d矩阵乘法。 假设我有一个3x3的矩阵a，我把它乘以一个3x1的向量b，这将得到一个3x1的向量c。 这是在numpy中使用以下命令完成的： # (3, 3) * (3, 1) -> (3, 1)
c = np.matmul(a, b) 好的，现在我想对一个3d矩阵执行类似的操作，这个矩阵本质上是2500个3x3矩阵。现在，我正在做一些事情，其效果是： # (2500, 3, 3) * (2500, 3, 1) -> list of (3, 1) vectors with length 2500
C = [np.
浏览 63提问于2021-01-06得票数 2
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在numpy中，numpy.dot()函数可用于计算两个2D数组的矩阵乘积。我有两个3D数组X和Y(比方说)，我想计算矩阵Z，其中Z[i] == numpy.dot(X[i], Y[i])表示所有的i。这是否是非迭代的呢？
浏览 0提问于2011-06-10得票数 9
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2回答
熊猫似乎缺少一个R风格的矩阵级滚动窗口函数(rollapply(..., by.column = FALSE))，只提供基于向量的版本。因此，我试着遵循，它对可以复制的示例非常有效，但是它不适用于熊猫DataFrame，即使使用基本的Numpy数组(看似相同)也不行。
人工问题复制：
import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
test = [[x * y for x in range(1, 10)] for y in [10**z for z in range(5
浏览 6提问于2015-04-16得票数 8
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1回答
我有一个巨大的numpy 3D张量，它存储在磁盘上的一个文件中(我通常使用np.load读取该文件)。这是一个二进制.npy文件。在使用np.load时，我很快就使用了大部分内存。
幸运的是，在程序的每一次运行中，我只需要一小部分巨大的张量。该切片具有固定的尺寸，其尺寸由外部模块提供。
做这件事最好的方法是什么？我唯一能找到的方法就是将这个numpy矩阵存储到MySQL数据库中。但我确信有很多更好/更简单的方法。如果有帮助的话，我也很乐意以不同的方式构建我的3D张量文件。
如果我的张量在本质上是稀疏的，答案会改变吗？
浏览 4提问于2017-03-10得票数 28
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3回答
在我的Python应用程序中，我有一个3D矩阵(数组)，如下所示：
array([[[ 1., 2., 3.]], [[ 4., 5., 6.]], [[ 7., 8., 9.]]])
我想在特定的“行”中添加，例如，在中间，零数组。最后，我想用下面的矩阵来结束：
array([[[ 1., 2., 3.]], [[ 4., 5., 6.]], [[ 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0.]], [[ 7., 8., 9.]]])
有人知道如何解决这个问题吗？我尝试使用"numpy.concatenate"
浏览 0提问于2014-03-27得票数 1
1回答
我正在使用神经网络进行语义分割(人类解析)，类似于将人的照片作为输入，神经网络告诉我们每个像素最有可能是头部、腿部、背景或人体的其他部分。算法运行流畅，并给出一个numpy.ndarray作为输出。数组的形状是(1,23,600,400)，其中600x400是输入图像的分辨率，23是类别的数量。3d矩阵看起来像23层堆叠的2d矩阵，其中每一层都使用浮点矩阵来告知每个像素属于该类别的可能性。
为了使矩阵可视化，如下图所示，我使用numpy.argmax将3d矩阵压缩成一个2d矩阵，该矩阵包含最可能的类别的索引。但我不知道如何继续获得我想要的可视化效果。
编辑
实际上，我可以用一种微不足
浏览 19提问于2018-07-24得票数 1
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我用Python保存了很多离线模型/矩阵/数组，并遇到了这些函数。有人能帮我列出numpy.save( )和joblib.dump( )的优缺点吗？
浏览 0提问于2014-11-06得票数 3
我有一个这样的3D矩阵：
array([[[ 0, 1],
[ 2, 3]],
[[ 4, 5],
[ 6, 7]],
[[ 8, 9],
[10, 11]],
[[12, 13],
[14, 15]]])
并希望将它们以网格格式堆叠，最后得到：
array([[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11],
[12, 13],
浏览 0提问于2018-10-03得票数 9
我想把3D矩阵的每一个元素与相同大小矩阵的元素相乘。
在2D中，它看起来像是：
除了循环之外，是否有任何有numpy的干净解决方案？
编辑:这个矩阵操作名为"Hadamard积“。
浏览 3提问于2020-03-09得票数 1
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我把我的第一步移到vtk上，而且由于缺乏文档，我很挣扎。我有一个.vtk文件，它是我尚未创建的vtkDataSet类型对象。我需要导出它的内容，并将其转换为一个3D numpy矩阵，定制它及其张量，并将所有内容写入一个vtkDataSet对象和.vtk文件中。
到目前为止，我的结果是使用vtk.util.numpy_support vtk_to_numpy将点的坐标(这不是我所需要的)保存到一个numpy数组中。但是，我需要一个3D的数字矩阵来表示它的体绘制。说到张量，我想出了如何将9元素张量保存到文件中的方法和位置。我只是不确定如何正确地将它与要点联系起来。最后一步是vtk的三维numpy数
浏览 0提问于2019-06-03得票数 1
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我有一个很大的3D矩阵来表示代理在3D空间中的位置。如果矩阵上没有代理，则矩阵的值为0；如果矩阵上有代理，则矩阵的值为1。然后，我的问题是，我希望代理在某种意义上“增长”，即我希望它们由比方(3x3x3)的1确定。如果已经有办法做到这一点，但是当智能体靠近边界时，我遇到了麻烦。例如，我有一个位置矩阵100x100x100，如果我知道我的代理在位置(x，y，z)，我会这样做： positions_matrix = numpy.zeros((100, 100, 100))
positions_matrix[x - 1: x + 2, y - 1: y + 2, z - 1: z + 2] +=
浏览 66提问于2020-04-16得票数 1
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1回答
用于大数据的数组
、、、
我需要形成一个总大小为2,886 X 2,003,817的2D矩阵。我尝试使用numpy.zeros创建一个2D零元素矩阵，然后计算并分配矩阵的每个元素(它们中的大多数是零子，我需要替换其中的一些)。
但是当我尝试numpy.zero初始化我的矩阵时，我得到了以下内存错误：
C=numpy.zeros((2886,2003817)) "MemoryError"
我还尝试在不初始化的情况下形成矩阵。基本上，我在算法的每次迭代中计算每一行的元素，然后
C=numpy.concatenate((C,[A]),axis=0)
其中C是我的最终矩阵，A是当前迭代的计算行。但是我发现这种
浏览 1提问于2014-03-31得票数 1
我有一个与稀疏矩阵相关的问题。我从一个矩阵A开始：
import numpy as np
A = np.array([[ 2, 0, 0, -1, 0, -1],
[ 0, 4, -1, 2, -1, 0],
[ 0, -1, 3, -1, 1, -1],
[-1, 2, -1, 3, -1, -1],
[ 0, -1, 1, -1, 2, 0],
[-1, 0, -1, -1, 0, 1]])
然后我生成一个稀疏矩阵(这是一个例子，我使用的矩阵有10k个以上的条目)
import scip
浏览 0提问于2020-06-11得票数 2
1回答
我正在使用Python中的3D矩阵，例如，给定这样大小为2x3x4的矩阵：
[[[1 2 1 4]
[3 2 1 1]
[4 3 1 4]]
[[2 1 3 3]
[1 4 2 1]
[3 2 3 3]]]
我的任务是在每个维矩阵的每一行中找到熵的值。例如，在[1,2,1,4]上矩阵维数1的第1行中，归一化值(因此总和为1)为[0.125, 0.25, 0.125, 0.5]，熵值由公式-sum(i*log(i))计算，其中i是归一化值。得到的矩阵是一个2x3矩阵，在每个维中有3个熵值(因为有3行)。
下面是我的代码的工作示例，每次使用随机矩阵：
from scipy.st
浏览 0提问于2019-02-03得票数 1
2回答
我有一个称为对角线的二维数组，其中每一行代表一个二维矩阵的对角线。创建3d数组diag_matricies的最快/最好方法是什么，其中最后两个维度都由使用对角线行创建的对角矩阵组成？
在一个循环中，这就是我想要的：
import numpy as np
diag_matricies = np.zeros([3,3,3])
diagonals = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
for i in range(3):
diag_matricies[i] = np.diag(diagonals[i,:])
print(diag_matricie
浏览 1提问于2020-02-09得票数 0
作为一个简化的例子，我有一个3D numpy矩阵，如下所示： a = np.array([[[1,2],
[4,np.nan],
[7,8]],
[[7,6],
[4,3],
[1,0]],
[[0,1],
[3,np.nan]
[6,7]],
[[8,7],
[5,4],
浏览 40提问于2021-07-02得票数 2
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我在打印numpy 3D矩阵中的列时遇到了问题。以下是问题的简化版本：
import numpy as np
Matrix = np.zeros(((10,9,3))) # Creates a 10 x 9 x 3 3D matrix
Matrix[2][2][6] = 578
# I want to print Matrix[2][x][6] for x in range(9)
# the purpose of this is that I want to get all the Values in Matrix[2][x][6]
如果你们能帮我的话我很感激。提前谢谢。
浏览 2提问于2016-05-08得票数 1
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1回答
我有一个矩阵(2d numpy阵列)点(3D)。
m = np.array([[x1, y1, z1],
[x2, y2, z2],
...,
[xn, yn, zn]])
我希望在第一列(x值)中找到min元素(x_min)，并得到这个x_min所在的整个矩阵行。例如，如果x_min位于第3行，它将返回me，其中x_min == x_3)：
vector = [x_min, y_3, z_3]
我有这个，但想知道是否有更优雅的解决方案：
min = np.min(m[:, 0])
pos = np.wher
浏览 0提问于2015-03-13得票数 0
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蓄积期
在脚本中，相同大小的数据矩阵X被某些模型(这里只是随机数生成器)重新估计，并在有限的试验过程中累积/保存在矩阵Y中。
import numpy as np
from numpy.random import random
import pandas as pd
k = 3 #shape
t = 5 #trials
Y = np.zeros((t,k,k))
for i in range(5):
X = random((k,k)) #2D estimate
X = pd.DataFrame(X)
Y[i,:,:] = X #3D tensor
浏览 1提问于2020-09-23得票数 1
1回答
所谓二进制矩阵，我指的是矩阵中的每个元素都是0或1，为此我在numpy中使用了Matrix类。
首先，在numpy中是否存在特定类型的矩阵，还是只使用填充0和1s的矩阵？
第二，考虑到类的维数，创建包含0的方阵的最快方法是什么？注意：numpy.zeros((dim, dim))不是我想要的，因为它创建了一个带有浮点0.的二维数组。
第三，我希望经常得到并设置矩阵的任何给定行。对于get，我可以考虑使用row = my_matrix.A[row_index].tolist()，它将返回给定行的列表表示。对于set，我似乎可以只做my_matrix[row_index] = row_list，r
浏览 0提问于2012-07-26得票数 4
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1回答
我有一个像这样的3D数组：
a = ([[[25, 4, 54], [58, 14, 27], [35, 40, 62], [53, 72, 86], [87, 4, 51], [89, 34, 22]],
[[61, 99, 89], [52, 93, 18], [ 0, 38, 12], [99, 10, 98], [79, 91, 75], [31, 59, 3]],
[[22, 9, 63], [37, 26, 3], [54, 40, 39], [36, 87, 44], [81, 10, 7], [75, 29, 20]],
浏览 10提问于2015-02-20得票数 0
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1回答
数值多维(3d)矩阵乘法
、、、、
我得到两个3d矩阵A ( 32x3x3 )和B(32x3x3)，我想得到尺寸为32x3x3的矩阵C。计算可以使用如下循环来完成：
a = numpy.random.rand(32, 3, 3)
b = numpy.random.rand(32, 3, 3)
c = numpy.random.rand(32, 3, 3)
for i in range(32):
c[i] = numpy.dot(a[i], b[i])
我相信一定有一个更有效的单行解决方案来解决这个问题。有人能帮上忙吗，谢谢。
浏览 0提问于2016-10-03得票数 6
我想阅读2048行随机选择的存储的列大小为200的numpy矩阵，在100 of内。到目前为止，我已经尝试了h5py。在我的例子中，连续模式的工作速度比块快，而且出于其他各种原因，我尝试使用前者。写入(以某种更有序的方式)非常快(~3ms)；不幸的是，读取2048个随机选择的行大约需要250 3ms。我正在尝试的阅读部分如下：
a = f['/test']
x = []
for i in range(2048):
r = random.randint(1,2048)
x.append(a[[r],...])
x = np.concatenate(x, 0)
显然
浏览 0提问于2018-01-21得票数 1
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2回答
假设我有以下数组A，其中右边是它的‘.side’：
A.shape = (10000, 10, 10)
我想得到这样的C.shape = (10000,10)：对于A中的每一个10x10矩阵(在10000个矩阵中)，它被简化为每一行之和的一维向量(10,1)，因此，最终的结果是C.shape = (10000,10)。
本质上，如果我们有形状(10,10)并乘以一个numpy.ones向量(10,1)，就可以完成这项工作。
但是在处理3D数组(10000,10,10)时，如何用Python编写这个呢？
最终目标是形状(10000,10)乘以= (10000,10)，其中(10000，10)的第
浏览 3提问于2020-11-07得票数 0
我在设置空numpy 3D矩阵中的值时遇到问题这里是我使用的代码的简化示例
import numpy as np
QMatrix = np.empty(((3,3,3))) # I do not want to use np.zero for a specific reason
QMatrix[0][0][0] = 57
print ("Position Values is " , Qmatrix[0][0][0])
这应该设置矩阵的值57 @ position，但是当我打印矩阵时，我得到的结果是
Position Value is 5.70000000e+001
但我想要的
浏览 4提问于2016-05-19得票数 0
我有一个用numpy创建的3d数组，我想知道如何通过自定义的角度旋转它，而不仅仅是numpy所具有的rot90函数。有人能帮忙吗？
3d矩阵表示图像(如立方体或其他形状)
0:
1 1 1
1 1
1 1 1
1:
1 1
1 1
2:
1 1 1
1 1
1 1 1
编辑:移动解决方案以回答
浏览 0提问于2018-03-04得票数 4
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我有一个3D NumPy数组，我想在Python语言中将其转换为3D稀疏矩阵。我查找了scipy.sparse模块，只找到了2D稀疏矩阵实现。例如,
输入：
array([[[0],
[0],
[1],
[0],
[1],
[0],
[0]],
[[1],
[0],
[1],
[0],
[0],
[0],
[0]]])
输出：
(0,0,2) 1
(0,0,4) 1
(0,1,0) 1
(0
浏览 15提问于2018-09-06得票数 4
3回答
我想使用numpy的最小二乘算法从6个已知的3D -> 2D点对应关系中求解相机矩阵。
我一直在使用这个网站作为参考：
目前，我的相机矩阵的值似乎很小：
[[ -1.01534118e-11 3.87508914e-11 -2.75515236e-11 5.57599976e+02]
[ -1.84008233e-11 2.78083388e-11 -9.67788509e-11 9.77599976e+02]
[ -2.59237076e-14 -8.57647287e-15 -9.09272657e-14 1.00000000e+00]]
我希望能够
浏览 2提问于2009-10-28得票数 0
假设多个矩阵具有不同的行数。它们包含在一个列表中。如何填充较小矩阵的行，使它们具有与最大矩阵相同的大小？ list_of_matrices = []
list_of_matrices.append(np.array([[3,3],[4,4]]))
list_of_matrices.append(np.array([[1,1,3],[2,2,5]]))
list_of_matrices.append(np.array([[1,1,3,7],[2,2,5,9]])) 在list_of_matrices中，我想创建一个3x4x2形状的3D numpy数组，其中缺失值(因为第一个到2D矩阵太小)被一
浏览 35提问于2020-11-01得票数 0
假设我有一个3D张量，表示几个2D矩阵：
3D_tensor = tf.random_uniform([N0, N1, N2], 1, -1))
我想垂直堆叠这些2D矩阵，这样得到的2D张量将是维度N0+N1，N2。WHat是最好的方式吗？
numpy进程如下所示：
3D = np.array([ [[1,2],[3,4]] , [[1,2],[3,4]] ]) # 3D.shape = (2,2,2)
2D = np.vstack(3D) # D2.shape = (4,2)
浏览 7提问于2018-08-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个维度为6、2和10的3D矩阵。我希望行维度与高度维度互换位置，即10-2-6。没有以我想要的方式实现这一点。
如何做到这一点？我可以旋转矩阵吗？
浏览 3提问于2010-10-26得票数 12
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我想知道如何从numpy中的2D数组中删除第一行和最后一列。例如，假设我们有一个名为H的(N+1) x (N+1)矩阵，那么在MATLAB/Octave中，我使用的代码将是：
Hsub = H(2:N,2:N);
在Numpy中对应的代码是什么？我认为可能会做我想做的事情，但我不确定如何让它只删除目标行，因为我认为如果我重塑成一个(N-1) x (N-1)矩阵，它将删除最后两行和最后两列。
浏览 0提问于2015-03-21得票数 11
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如何将2D cvMat转换为一维？我尝试过将2D cvMat转换成Numpy数组，然后使用ravel() (我想要这样的结果矩阵).When，我尝试使用cv.fromarray()将它转换回cvMat，这会导致矩阵必须是2D或3D的错误。
浏览 2提问于2013-11-01得票数 0
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我使用的numpy矩阵如下所示：
[[ 0 1 2 ..., 97 98 0]
[ 100 101 102 ..., 197 198 0]
[ 200 201 202 ..., 297 298 1]
...,
[9700 9701 9702 ..., 9797 9798 1]
[9800 9801 9802 ..., 9897 9898 0]
[9900 9901 9902 ..., 9997 9998 0]]
如何删除在numpy矩阵的最后一列中有一个的所有行？：
[[ 0 1 2 ..., 97 98 0]
浏览 8提问于2018-07-19得票数 0
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我有一个由3D图像堆栈产生的3D标签矩阵。我还使用上的免费代码(label2rgb3D)创建了一个3D标签。我想要可视化最终的4D矩阵，为3D空间中的各个标签提供不同的颜色。如果有人能指导我，我将不胜感激。
我可以使用2D标签矩阵很容易地做到这一点。
a = randi([0, 1], 10, 10);
b = bwlabeln(a, 4);
r = label2rgb(b, 'jet');
figure;
imshow(r);
但在3D中，我在第一次创建标签后被卡住了。
a = randi([0, 1], 10, 10, 10);
b = bwlabeln(a, 26);
r
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
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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如果我有一个文本文件，其中每一行都是矩阵中的一行，而每个矩阵由一条新的行分隔。
1234
1234
2345
2345
我将如何创建这些矩阵的数组(不使用numpy)。
对于一个矩阵，我这样做：
with open("matrix.txt", "r") as file:
matrix=[line.split() for line in file]
要为多个矩阵推断这段代码，我尝试这样做：
x=0
matrix=[]
with open("matrix.txt", "r") as file:
for line in
浏览 0提问于2016-10-23得票数 0
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