我正在尝试使用OpenCV和Python计算图像(ndarray)中的CannyEdges。slice1=slices[15,:,:]slice1=slice1[40:80,60:100]printslice1.shapeprintslice1.dtypeslicecanny=cv2.Canny(slice1,1,100)输出:(40,40)float64...error:/Users/jmerkow/code/opencv-2.4.6.1/modules/imgproc/src/canny.cpp:49:error:(-215)src.depth()==CV_8Uinfunction

我试图通过取元素的平均值将一个numpy数组分组为更小的大小。比如对一个100x100数组中的每个5x5子数组取平均，以创建一个20x20大小的数组。由于我需要处理大量数据，这是一种有效的方法吗？ 最佳答案 我已经为较小的数组尝试过这个，所以用你的来测试一下:importnumpyasnpnbig=100nsmall=20big=np.arange(nbig*nbig).reshape([nbig,nbig])#100x100small=big.reshape([nsmall,nbig//nsmall,nsmall,nbig//ns

如何获取nD数组中列的长度？例如，我有一个称为a的nD数组。当我打印a.shape时，它​​返回(1,21)。我想做一个for循环，在数组a的列大小范围内。我如何获得的值 最佳答案 可以得到数组的第二维为:a.shape[1] 关于python/numpy:howtoget2Darraycolumnlength?，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7670226/

一些用户询问过numpy或scipy中图像卷积的速度或内存消耗[1,2,3,4]。从回复和我使用Numpy的经验来看，我认为这可能是numpy与Matlab或IDL相比的主要缺点。到目前为止，没有一个答案解决了整个问题，所以这里是:“在Python中计算2D卷积的最快方法是什么？”常见的python模块是公平的游戏:numpy、scipy和PIL(其他？)。为了具有挑战性的比较，我想提出以下规则:输入矩阵分别为2048x2048和32x32。单精度或double浮点均可接受。不计算将输入矩阵转换为适当格式所花费的时间-仅计算卷积步骤。用您的输出替换输入矩阵是可以接受的(有任何pytho

两个数组:a=numpy.array([[2,3,2],[5,6,1]])b=numpy.array([3,5])c=a*b我想要的是:c=[[6,9,6],[25,30,5]]但是，我收到了这个错误:ValueError:operandscouldnotbebroadcasttogetherwithshapes(2,3)(2)如何将一个nD数组与一维数组相乘，其中len(1D-array)==len(nDarray)？ 最佳答案 需要将数组b转换为(2,1)形状数组，在索引元组中使用None或numpy.newaxis:impor

在发帖之前，我做了很多搜索，发现thisquestion这可能正是我的问题。但是，我尝试了答案中提出的建议，但不幸的是，这并没有解决它，我无法添加评论以请求进一步解释，因为我是这里的新成员。无论如何，我想在Python中使用带有scikit-learn的高斯过程，从一个简单但真实的案例开始(使用scikit-learn文档中提供的示例)。我有一个名为X的2D输入集(8对2个参数)。我有8个对应的输出，收集在一维数组y中。#Inputs:8pointsX=np.array([[p1,q1],[p2,q2],[p3,q3],[p4,q4],[p5,q5],[p6,q6],[p7,q7],[

这个问题在这里已经有了答案:Convertingtwolistsintoamatrix(5个回答)关闭5年前。我有两个numpy一维数组，例如:a=np.array([1,2,3,4,5])b=np.array([6,7,8,9,10])那我怎样才能得到一个二维数组[[1,6],[2,7],[3,8],[4,9],[5,10]]？ 最佳答案 如果你有numpy数组，你可以使用dstack():importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])b=np.array([6,7,8,9,10])c=np.dsta

我有一个像这样的3d矩阵arange(16).reshape((4,2,2))array([[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]],[[8,9],[10,11]],[[12,13],[14,15]]])并希望以网格格式堆叠它们，以结尾array([[0,1,4,5],[2,3,6,7],[8,9,12,13],[10,11,14,15]])有没有一种方法可以不显式地对它们进行hstacking(和/或vstacking)或添加额外的维度和reshape(不确定这是否可行)？谢谢， 最佳答案 In[27]:x=np.a

我需要可视化一些数据。这是基本的2D网格，其中每个单元格都有浮点值。我知道如何在OpenCV中为值分配颜色并绘制网格。但这里的重点是有这么多的值，所以几乎不可能做到这一点。我正在寻找一些可以使用渐变的方法。例如，值-5.0将表示为蓝色，0-黑色，+5.0表示为红色。有没有办法在Python中做到这一点？这是我正在谈论的示例数据ABCDA-1.0452.03.5-4.890B-5.6783.22.895.78 最佳答案 Matplotlib具有用于绘制数组的imshow方法:importmatplotlibasmplfrommatpl

这个问题在这里已经有了答案:HowdoImakeaflatlistoutofalistoflists?(33个答案)关闭7年前.我有一个如下所示的列表:[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]]我想把它展平成[1,2,3,1,2,1,4,5,6,7]有没有不使用numpy的轻量级函数？ 最佳答案 如果没有numpy(ndarray.flatten)，一种方法是使用chain.from_iterable这是itertools.chain的替代构造函数:>>>list(chain.from_iterable([[1,2,3]