numpy花式分度轴顺序
是指在numpy中对多维数组进行索引和切片操作时，可以通过指定轴的顺序来改变数组的维度顺序。
具体来说，numpy中的多维数组可以通过使用整数数组或布尔数组来进行索引和切片操作。花式索引允许我们使用整数数组来指定要获取的元素的位置，而花式切片则允许我们使用布尔数组来指定要获取的元素的条件。
分度轴顺序是指在进行花式索引或花式切片操作时，指定轴的顺序。默认情况下，numpy使用C风格的分度轴顺序，即最后一个轴的索引变化最快，第一个轴的索引变化最慢。例如，对于一个3维数组arr，arr[i, j, k]的索引变化顺序是先变化i，然后变化j，最后变化k。
但是，我们可以通过在索引或切片操作中使用轴的顺序来改变数组的维度顺序。例如，对于一个3维数组arr，我们可以使用arr[:, :, ::-1]来改变第三个轴的顺序，即将数组的每个切片在第三个轴上进行逆序排列。
numpy花式分度轴顺序的优势在于可以灵活地改变数组的维度顺序，从而满足不同的数据处理需求。它可以用于数据的重排、维度的变换、特定轴的逆序等操作。
在实际应用中，numpy花式分度轴顺序可以用于图像处理、数据分析、机器学习等领域。例如，在图像处理中，可以使用花式分度轴顺序来改变图像的通道顺序，实现颜色空间的转换。在数据分析中，可以使用花式分度轴顺序来对数据进行排序、筛选、聚合等操作。在机器学习中，可以使用花式分度轴顺序来对数据进行特征提取、降维等操作。
腾讯云提供了一系列与numpy相关的产品和服务，例如云服务器、云数据库、云存储等，可以满足用户在云计算领域的各种需求。具体产品和服务的介绍可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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2回答
沿轴的粗分度
、、
是否有一个numpy函数将沿轴的数组与来自另一个数组的元素分开？例如，假设我有一个具有形状(l，m，n)的数组a和一个具有shape (m，)的数组b；我正在寻找类似于以下内容的东西：
def divide_along_axis(a,b,axis=None):
if axis is None:
return a/b
c = a.copy()
for i, x in enumerate(c.swapaxes(0,axis)):
x /= b[i]
return c
例如，当对向量数组进行规范化时，这是有用的：
>>>
浏览 1提问于2011-08-21得票数 31
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1回答
用numba加速拍摄？
、、、
有没有可能使用numba来加速np.take？
这是我的尝试，但速度要慢得多。我不能使用nopython模式，因为它不像np.empty_like命令。
import numba
import numpy as np
from timer import Timer
def take( x, indices ):
result = np.empty_like( indices, dtype=x.dtype )
for i in range( len( indices ) ):
result[i] = x[ indices[ i ] ]
r
浏览 3提问于2014-11-14得票数 3
3回答
我有一个三维的Numpy阵列，想要取一个轴上的平均值，考虑其他两个维度的某些元素。
这是一个描述我的问题的示例代码：
import numpy as np
myarray = np.random.random((5,10,30))
yy = [1,2,3,4]
xx = [20,21,22,23,24,25,26,27,28,29]
mymean = [ np.mean(myarray[t,yy,xx]) for t in np.arange(5) ]
然而，这样做的结果是：
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to
浏览 1提问于2013-08-27得票数 4
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我试图在rails 3应用程序中使用 gem，但由于这个错误，我甚至无法启动本地服务器：
$:~/ rails /project$ rails服务器/usr/lib/ruby/gems/1.8/gems/fancy-buttons-1.0.6/lib/fancy-buttons.rb:1:未初始化常量指南针(NameError)
这就是我的宝石文件的样子：
gem "fancy-buttons"
gem 'haml'
gem 'haml-rails'
gem 'compass', ">= 0.10.6&#
浏览 0提问于2011-04-10得票数 2
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使用np.take比数组索引要快得多，这似乎是一种共识。例如，、和。还有人认为，在某些情况下，np.ix_更好。
我做了一些分析，在大多数情况下，这似乎都是正确的，尽管随着数组的增大，差异会减小。
性能受数组大小、索引长度(行)和所占列数的影响。行数似乎影响最大，即使索引为1D，数组中的列数也有影响。改变索引的大小似乎对方法之间的影响不大。
因此，问题有两个方面: 1.为什么方法之间的性能有如此大的差异? 2.什么时候使用一种方法比另一种方法更有意义？是否有一些数组类型、顺序或形状总是工作得更好？
有很多事情可能会影响性能，所以我在下面给出了其中的几个，并包括了用来尝试使这种可复制性的代码。
浏览 0提问于2019-03-12得票数 10
1回答
多维索引切片后的数组尺寸
、、、、
我想使用索引切片将多维numpy数组(>2维)沿着它的两个轴进行切片。每个原始维度的最终结局是什么规则？
为了说明我的问题，让我举一个例子。假设我们有一个4D数组：
import numpy as np
a = np.arange(2*3*4*5).reshape(2,3,4,5)
我将使用numpy.where创建一个索引元组，用于沿轴1和3切片：
mask = np.where(np.random.rand(3,5) > 0.5)
这将从我的数组a中挑选出随机切片。假设它返回长度为7的元组。为了保留剩余的维度，我将使用slice(None)对象：
b = a[(slice(
浏览 1提问于2018-12-07得票数 2
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4回答
我有三个数组:经度(400,600)，纬度(400,600)，数据(30,400，60)；我要做的是根据数据的位置(纬度和经度)提取数据数组中的值。
下面是我的代码：
import numpy
import tables
hdf = "data.hdf5"
h5file = tables.openFile(hdf, mode = "r")
lon = numpy.array(h5file.root.Lonitude)
lat = numpy.array(h5file.root.Latitude)
arr = numpy.array(h5file.root.d
浏览 1提问于2012-09-24得票数 3
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我正在尝试从一个大型数据集制作箱形图。由于有很大的间隔，盒子图看起来不太好。我想要确定y轴的间隔，但它给了我错误。为了您的方便，我添加了我的代码和图表 我的代码： boxplot(POS$Profit.Amount~POS$BA.Node, xlab="Location",
ylab = "Amount of Profit", main="Profit Per Location", col=colors, axis(2, seq(0,100,10))) 图表：https://i.stack.imgur.com/EFAAf.png
浏览 21提问于2019-03-13得票数 1
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如果我在python中有一个2D列表，我可以很容易地按照每个子列表的中值进行排序，如下所示：
import numpy as np
a = [[1,2,3],[1,1,1],[3,3,3,]]
a.sort(key=lambda x: np.median(x))
print a
屈服..。
[[1, 1, 1], [1, 2, 3], [3, 3, 3]]
有没有一种不用将其转换为常规python列表而用numpy数组来完成此操作的方法？
a = np.array([[1,2,3],[1,1,1],[3,3,3,]])
a.sort(key=lambda x: np.median(x))
浏览 2提问于2014-03-04得票数 2
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1回答
当索引具有相同大小的多个数组的numpy数组时，其行为取决于索引轴的位置。
如果轴彼此相邻，则在索引数组的位置添加轴。
如果轴不是相邻的，则在数组的开头添加新的轴。
import numpy as np
a = np.ones((4, 5, 6, 7, 8))
print(a[:, [0, 1], [0, 1], :, :].shape) # (4, 2, 7, 8)
print(a[:, [0, 1], :, [0, 1], :].shape) # (2, 4, 6, 8)
print(a[:, [0, 1], [0, 1], [0, 1], :].s
浏览 1提问于2021-05-09得票数 0
2回答
我想创建一个基于numpy 3d数组中的值的numpy 2d数组，使用另一个numpy 2d数组来确定在轴3中使用哪个元素。
import numpy as np
#--------------------------------------------------------------------
arr_3d = np.arange(2*3*4).reshape(2,3,4)
print('arr_3d shape=', arr_3d.shape, '\n', arr_3d)
arr_2d = np.array(([3,2,0], [2,3,2]))
pr
浏览 38提问于2019-08-17得票数 4
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np.compress在内部做什么比布尔索引更快？
在本例中，compress比以前快了20%，但是a的大小和布尔数组b中的True值的数量不同，但是在我的机器上compress总是更快。
import numpy as np
a = np.random.rand(1000000,4)
b = (a[:,0]>0.5)
%timeit a[b]
#>>> 10 loops, best of 3: 24.7 ms per loop
%timeit a.compress(b, axis=0)
#>>> 10 loops, best of 3: 20 m
浏览 0提问于2017-06-11得票数 2
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1回答
我试图使用变换在y轴上旋转一个div，但是它不受支持，因此我使用了如下过滤器
filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(rotation=1);
但我还是不能只在y轴上旋转。有谁能帮我找到一种旋转它的方法吗？这是代码
$("#click").click(function() {
$('div').animate({
borderSpacing: -90
}, {
step: functio
浏览 1提问于2014-04-21得票数 0
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1回答
二维numpy阵列排序
、、、
numpy数组符号和ocurrence都具有相同的大小/len。
bidimentional_array = np.array([symbols,occurrence])
我想要的是，做一个渐进式排序，并使它，以便符号索引将改变的函数排序。最有效的方法是什么？
浏览 6提问于2015-04-18得票数 1
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1回答
我正在使用Python C-API将一些C++代码包装为Python包。最后，我必须在numpy数组中反转一个轴，即做
X= x:，::-1
有没有什么方法可以使用Numpy C-API来做到这一点呢？我知道有转置和交换轴的例程，但我还没有找到太多关于索引的东西。有什么想法吗？谢谢，安迪
浏览 0提问于2011-08-09得票数 3
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1回答
fft2和fftn提供了轴参数，该参数允许指定在哪些轴上执行转换。该方法是否服从命令？ 给定一个二维numpy数组 A= np.array([1,2,3,4]) 是 fft2(a,axis=(0,1) 不同于 fft2(a,axis=(1,0) 我有跨行相关的数据，但不是列相关的数据...
浏览 12提问于2019-09-10得票数 0
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我有一种叫做“预测”的形状(68，64，64)。这些尺寸对应于image_number，高度，宽度。对于每个图像，我有一个长度为2的元组，其中包含对应于每个64x64图像中特定位置的坐标，例如(12，45)。我可以将这些坐标叠加到另一个形状(68,2)的Numpy ndarray中，称为“locations”。
我如何构造一个片对象或构造必要的高级索引索引来访问这些位置而不使用循环？寻找语法方面的帮助。目标是使用没有循环的纯Numpy矩阵。
工作回路结构
Import numpy as np
# example code with just ones...The real arrays hav
浏览 0提问于2019-10-27得票数 1
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多分度故障
、、、
我试图创建多个索引到我的数据库，基于2列:植物和日期。我希望“植物”一栏是第一列，然后是日期。我工作过，但由于某些原因，日期没有“聚合”到一个单元格中，就像您在这里看到的那样：
我的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df_plants = pd.read_csv('Data_plants_26_11_2019.csv')
df_Nit=pd.read_csv('chemometrics.csv'
浏览 2提问于2019-12-03得票数 1
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我正在运行下面的python脚本，x轴应该是 20 10 5 但它是被描绘出来的 5 10 20 它们不是字符串，我不知道是什么在排序。数学不是我的工作，所以我要做的就是找到数据点之间的回归线。我担心让x轴乱序会给我带来很差的结果。有什么想法请告诉我。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [ 20,10,5 ]
y = [ 30,35,40 ]
x_new = 100
y_new = np.interp(x_new, x, y)
print(y_new)
plt.plot(x, y, "og-
浏览 35提问于2020-09-30得票数 0
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我在numpy相对较新，我想对数组进行排序，以找到一个具有最低的x、和y值的点。
如何在numpy中对以下数组进行排序，以便按升序对第一列进行排序，即x坐标值，然后排序第二列，哪一列是y坐标？
[[0.1, 0.2]
[0.5, 0.1]
[0.3, 0.9]
[0.7, 1.0]
[0.1, 0.3]
[0.2, 0.3]]
我已经看到了关于numpy.sort的答案，但我不明白按轴排序的含义。
浏览 1提问于2018-04-12得票数 2
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1回答
我有一个巨大的空数组(30万，80，80)，我想用numpy.reshape交换它的轴。我试过numpy.rollaxis，numpy.swapaxes和numpy.transpose。他们工作得很有魅力，但却放慢了前进的速度。
另外，我尝试了C或F顺序来创建空数组，但是没有什么改变。
那么，如何使用numpy.reshape 来改变轴的顺序，就像这样的
(30万，80，80) -> (80，80,300 000)不使用numpy.rollaxis等。
每一个想法都会很感激的。
这是我的代码：
patch = np.ones([3,80,80])
image = np.empty([30
浏览 8提问于2020-11-27得票数 0
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2回答
我有一个三维NumPy阵列。
a = np.random.random((2,3,5))
我想转接最后两个轴，即
b = a.transpose(0,2,1)
然而，我不想看到一个旋转的步伐！我想要实际复制数组并在内存中重新排序。实现这一目标的最佳途径是什么？
浏览 1提问于2013-11-07得票数 22
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1回答
我需要对我的线程进行线性索引，以确保前32个线程属于相同的翘曲，也就是说，线性索引遵循内部创建翘曲的方式。换句话说，是用于创建warps c或fortran的线性索引。要解释这一点，请考虑一个大小为2x5的线程块。我可以创建一个遵循fortran或c约定的线性索引：
0, 1, 2, 3, 4
5, 6, 7, 8, 9
与
0, 2, 4, 6, 8
1, 3, 5, 7, 9
对于一个大型数组，我希望确保我的前32个线程都处于相同的翘曲之中。如何正确地生成线性索引？
浏览 4提问于2014-11-04得票数 0
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我有一个像这样的低对角线矩阵
1
2 3
4 5 6
在一个文本文件中，我想将它读取到一个numpy数组中，其中0位于主对角线之上。我能想到的最简单的代码
import io
import scipy
data = "1\n2 3\n4 5 6"
scipy.genfromtxt(io.BytesIO(data.encode()))
失败与
ValueError: Some errors were detected !
Line #2 (got 2 columns instead of 1)
Line #3 (got 3 columns instead of
浏览 2提问于2015-05-11得票数 3
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2回答
我有一个张量，形状是(5,48,15)。我如何能够访问一个元素沿第0轴，仍然保持3维，而不需要重塑。例如：
x.shape # this is (5,48,15)
m = x[0,:,:]
m.shape # This is (48,15)
m_new = m.reshape(1,48,15)
m_new.shape # This is now (1,48,15)
这有可能不需要重塑吗？
浏览 12提问于2015-12-31得票数 3
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3回答
我用两个y轴绘制一个matplotlib图形的左边和右边，并使用zorder控制图形的位置。我需要在相同的图形中跨轴定义zorder。
问题
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-10,10,0.01)
fig, ax1 = plt.subplots( 1, 1, figsize=(9,3) )
ax1.plot( x, np.sin(x), color='red', linewidth=10, zorder=1 )
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot( x, x
浏览 3提问于2016-07-31得票数 9
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3回答
numpy花式分度轴顺序
、、、
我在使用numpy花哨的索引时遇到了一个问题，不知何故我就是想不通。我知道，我可以得到行数组的子矩阵，如下所示： A = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
B = A[np.array([[0,1],[1,2]])] 这提供了： array([[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]]) 包含分别包含A的第一行、第二行和第二行、第三行的矩阵的三维数值数组。我现在想要的是A的cols的基本相同的操作，它应该给出 array([[[1, 2],
[4, 5],
浏览 49提问于2021-08-24得票数 2
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1回答
如何旋转matplotlib图形的z轴，使其显示为水平轴？我创建了以下三维图形：
我试着调整
ax.view_init()但是，无论我使用了什么值，我都不能翻转z轴，使这三个轴的方向看起来像下图所示的方向：
我想改变所有数据的三个组件，这样我就可以用x轴来绘制数据的z分量，但是这将给我的计算带来很大的不便，更重要的是，我不知道如何使用ax.set_aspect将整个图形保持在矩形框中(矩形，因为数据的(原始)z-分量通常比x和y组件的范围更大)。
那么，我如何旋转z轴( 90度)？
编辑：
只是为了澄清我的问题。使用答案中使用的例子，我有下面的代码，它可以生成一个在所有三个轴上具
浏览 1提问于2016-01-24得票数 2
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3回答
我想绘制一个XY数据集与Y和或X数据倒转(例如y轴的最大值在底部，最小在顶部)。有什么办法能做到这一点吗？
浏览 1提问于2014-04-26得票数 0
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4回答
我正在处理netcdf文件中的数据，多维变量，读取到numpy数组中。我需要扫描所有维度(numpy中的轴)中的所有值，并修改一些值。但是，我不知道任何给定变量的维数。当然，在运行时，我可以获得numpy数组的ndim和形状。如何在不预先知道维度或形状的情况下，通过所有值编写一个循环？如果我知道一个变量正好是二维，我会这样做。
shp=myarray.shape
for i in range(shp[0]):
for j in range(shp[1]):
do_something(myarray[i][j])
浏览 0提问于2013-10-30得票数 4
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在第三方提供的numpy数据集上操作时，我遇到以下异常：
ValueError: When changing to a larger dtype, its size must be a divisor of the total size in bytes of the last axis of the array
在什么情况下，numpy会引起这种情况？我的代码是在numpy数组上应用一个视图，在该数组中，我试图应用一个与一行中的元素数相匹配的结构化dtype。
当X.view([('', X.dtype)] * X.shape[1])语句在函数f中被调用时，我看到了这个错误-
浏览 0提问于2019-03-06得票数 7
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我有一个12行，2列(月份和y值)的数据帧。我使用了numpy.roll，所以数据帧中的第一行是June。换句话说：
当我将这个数据帧绘制成条形图时，我得到了我想要的东西，其中x轴从'6‘开始，到’5‘结束：
monthlyAvg.plot(x='Month', y='NDVI',kind = 'bar',ylim = (0.45,0.65))
但是，如果我将类型更改为折线图，x轴从1开始，图表上有一条从1到12的长线：
如何更改轴，使其从6开始，就像条形图一样？
浏览 18提问于2021-05-13得票数 0
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使用Matlab，您可以使用矢量化来修改索引中的数组：
A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
输出：
A =
1 2 3 4 5 6 7 8 9
修改：
A([2,4,6:9]) = -1
输出：
A =
1 -1 3 -1 5 -1 -1 -1 -1
我们如何使用Numpy Python做到这一点呢？
浏览 0提问于2021-04-14得票数 1
1回答
为了解决这个问题，我挣扎了好几天:我在y轴上有笛卡尔坐标(深度从0到1)，在x轴上有不同值的数字(数字是在y轴上给定深度的不同细胞群的发射率，因此它们是随机变化的)。我想显示更大的标记在散射图中，对应于一个更大的x轴值(发射率)。谢谢你的建议。这是代码(不起作用)。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.cbook as cbook
x = np.genfromtxt('x_dex.csv', delimiter=',')
y = np.genfromtxt(
浏览 3提问于2015-03-05得票数 0
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1回答
我在读潘达斯的文件，我有个问题。他们说
当设置DataFrame和.loc以及.iloc时，熊猫会对齐所有的轴。这不会修改df，因为列对齐在值赋值之前。
df.loc[:, ['B', 'A']] = df[['A', 'B']]
不是那样的。但是，如果你做这样的事情，它就会发生：
df['B'，'A'] = df['A'，'B']
交换列值的正确方法是使用原始值：
df.loc[:, ['B', 'A']] = df[
浏览 1提问于2021-08-18得票数 1
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1回答
我有一个numpy数组，z，大约有40万个值。z的范围来自0 to 2.9
我想把这个数组分成四个部分：
z1 = 0.0<z<=0.5
z2 = 0.5<z<=1.0
z3 = 1.0<z<=1.5
z4 = 1.5<z<=2.9
我一直在使用：
z1 = np.where(np.logical_and(z>0, z<=0.5))
z2 = np.where(np.logical_and(z>0.5, z<=1.0))
上面的内容似乎并没有给我在所需范围内的z1或z2 (大约z1应该是一个长度为100,000的数组，其
浏览 3提问于2014-07-16得票数 1
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2回答
我试图在一个图表上绘制一些数据，但是如果我使用data_list，这一切都是不可靠的。
import numpy as np
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.ticker as ticker
data_list = [('January', 1645480), ('February', 1608476), ('March', 1557113), ('A
浏览 2提问于2017-11-16得票数 2
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我有一个矩阵，其中第二个轴(z/深度)是组合在一起的信息；想象一下图像，其中每个像素的三个值组合在一起。我的分类器是y，x，而不是R，G，B。 a = np.array([[[10,15,1], [5,10,3], [10,5,3]],
[[5,25,2], [20,20,3], [5,15,1]]] 我想按第一个和第二个轴对它们进行排序，这样最小的轴1+2值就是左上角，最大的轴就是右下角。然而，当我执行np.sort(a, axis = 0, kind='stable')时，它只移动第一项，而不是将它们作为一个集合。我也试过了： idx = n
浏览 31提问于2020-05-02得票数 1
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In [28]: arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))
In [29]: arr
Out[29]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])
In [32]: arr.transpose((1, 0, 2))
Out[32]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[ 4, 5, 6,
浏览 8提问于2015-08-16得票数 116
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2回答
我使用python在matplotlib中创建了一个图表，x轴是星期几(周一至周日)。但是，在绘制数据时，x轴不是周一至周日排列的。
有没有办法对x轴重新排序，让它以这种方式格式化？
或者，有没有办法对数据集重新排序？它是使用panda数据帧读取的csv文件
示例数据：(位于csv：'./data/Days_Summary.csv')
Day Value
Monday 56
Tuesday 23
Wednesday 34
Thursday 56
Friday 58
浏览 0提问于2017-11-13得票数 7
3回答
我的数组是一个2D矩阵，除了负值和正值外，它还具有numpy.nan值：
>>> array
array([[ nan, nan, nan, ..., -0.04891211,
nan, nan],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, nan],
[ nan, nan, nan, ...,
浏览 2提问于2012-09-14得票数 21
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我想把一个阵列沿着它的第一轴乘以一些矢量。
例如，如果a是2D，b是1D，a.shape == b.shape，我们可以这样做：
a *= b[:, np.newaxis]
如果a有任意形状呢？在numpy中，省略号“.”可以解释为“用‘：’填充其余的索引”。是否有相等于用None/np.newaxis填充剩余的轴？
下面的代码生成所需的结果，但我更希望采用一种通用的矢量化方法来完成这一任务，而不会返回到for循环。
from __future__ import print_function
import numpy as np
def foo(a, b):
""
浏览 0提问于2018-03-22得票数 3
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所以我有一个二维numpy数组(256,256)，包含0到10之间的值，它本质上是一个图像。我需要删除0值并将它们设置为NaN，以便可以使用特定库(APLpy)绘制数组。然而，每当我尝试更改所有的0值时，其他一些值就会更改，在某些情况下会更改为其原始值的100倍(不知道为什么)。
我使用的代码是：
for index, value in np.ndenumerate(tex_data):
if value == 0:
tex_data[index] = 'NaN'
其中tex_data是我需要从其中删除零的数据数组。不幸的是，我不能只对不需要的值使用掩码
浏览 0提问于2017-01-27得票数 4
我想复制轴，这样我就可以用它的倍增时间来表示一个指数。
我认为我做得对，但我有两个问题
no标签在图表的右边，y轴网格线是在数据上方绘制的，我不能移到底部，也不能删除。
示例代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
MARGINS = 0.02
data = pd.Series(np.arange(0.05, 1.0, 0.1))
# preliminaries
plt.style.use('ggplot')
fig, ax = plt.subplots()
a
浏览 1提问于2021-09-06得票数 1
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有没有一种不用循环就能得到这个结果的方法？我做了几次尝试用W[range(W.shape[0]),来标引.但到目前为止都没有成功。
import itertools
import numpy as np
n = 4
ct = 2
one_index_tuples = list(itertools.combinations(range(n), r=ct))
W = np.zeros((len(one_index_tuples), n), dtype='int')
for row_index, col_index in enumerate(one_index_tuples):
浏览 0提问于2017-04-13得票数 1
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我搞不懂为什么我在下面的代码中没有得到axis =3的错误 import numpy as np
a = np.arange(27)
b = np.arange(27)
a = a.reshape((3,3,3))
b = b.reshape((3,3,3))
c = np.mean([a,b],axis=3) 我使用上面的代码来理解numpy中的axis是如何工作的。 来自this article，它显示了2D情况： ? 我计算出对于多维轴，轴0总是沿行(y维)，轴1(x维)是沿着cols。因此，在我的例子中，我有一个3d数组，我会认为我应该有多一个轴，轴=2沿'z方向‘。但
浏览 8提问于2020-09-21得票数 2
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我有：
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> type(l), l # list of scalers
(<type 'list'>, [0, 1])
>>> type(i), i # a numpy array
(<type 'numpy.ndarray'>, array([0, 1]))
>>> type(j), j # list of numpy arrays
(<type 'list'&g
浏览 1提问于2017-12-15得票数 7
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我正在处理一些神经成像数据，我的扫描维度是(100,150,100)。我目前正在使用nibabel格式的文件。
有没有一种很好的方法来交换坐标轴？例如，我希望我的图像是(100,100,150)。我更希望这是nibabel格式的，但如果需要，我可以将图像转换为numpy ndarray，然后在那里进行工作。在这种情况下，在numpy中有没有一种很好的方法来做到这一点？
谢谢你的帮助!
浏览 20提问于2020-05-05得票数 1
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numpy有三个不同的函数，它们似乎可以用于相同的事情--除了numpy.maximum只能按元素使用，而numpy.max和numpy.amax可以在特定的轴上使用，或者所有的元素。为什么不仅仅是numpy.max？这在性能上有什么微妙之处吗？
( min对amin和minimum也是如此)
浏览 6提问于2015-11-06得票数 206
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