我有一个表示笛卡尔空间密度值的3D数组。要获得二维图像，我只需使用sum(array,2)对其中一个轴求和，然后使用matplotlib函数imshow(array2D)获取二维图像。我想做的是使用imshow()一次只显示3D数组的一个切片，这样我就可以“翻页”3D数组以查看图像的不同点.切片命令很简单:array[:,:,x]但我看不出有什么办法至少一次显示每个切片。除了每次手动更改程序文件之外，还有其他建议吗？这可以以某种方式交互完成吗？ 最佳答案 我实际上写了代码来做我认为你正在寻找的东西，看看这是否有帮助:importnu

我正在尝试调整给定因子的2Dnumpy数组的大小，从而在输出中获得较小的数组。数组是从图像文件中读取的，一些值应该是NaN(不是数字，来自numpy的np.nan):这是卫星遥感测量的结果，只是一些像素没有被测量。我为此找到的合适包是scypy.misc.imresize，但包含NaN的输出数组中的每个像素都设置为NaN，即使原始像素中有一些有效数据插值在一起也是如此。我的解决方案附在这里，我所做的基本上是:根据原始阵列形状和所需的缩减系数创建一个新阵列创建一个索引数组来处理原始数组中的所有像素，以便对新数组中的每个像素进行平均循环遍历新的数组像素，对所有非NaN像素进行平均，得到新的

我的数据由4个不同的时间序列组成，例如:[35,45,47,39...][47,60,57,55...][42,42,61,69...][62,70,62,65...]事实是，除了时间依赖性(水平依赖性)之外，还存在垂直依赖性(在列中，如果我们看一下这个示例“矩阵”)。输出向量将是这些相同的时间序列，仅移动一步。是否可以为每个时间序列创建LSTM网络(因此，在我的例子中有4个网络，还有4个输出)，但也可以垂直连接它们，即创建2DLSTM？如果是这样，如何在Tensorflow中实现这一点？是否也可以使这种网络更深(将额外的LSTM层附加到这4个网络中的每一个)？我希望我的解释足够清楚。

Pytorch的面试问题参考：PyTorch面试问题（1）什么是PyTorch？PyTorch是基于Torch库的计算机软件的一部分，它是Python的开源机器学习库。它是由Facebook人工智能研究小组开发的深度学习框架。它用于自然语言处理和计算机视觉等应用。（2）PyTorch的基本要素是什么？PyTorch中有以下元素是必不可少的：PyTorch张量PyTorchNumPy数学运算Autograd模块优化模块nn模块（3）什么是张量？张量在PyTorch的深度学习中发挥着重要作用。简单来说，我们可以说，这个框架完全是基于张量的。张量被视为广义矩阵。它可以是1D张量（矢量）、2D张量（矩

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我想生成非常简单的二维图形。什么Python库可以在Pythonista和普通Python中工作？我是Pythonista的粉丝，但也是在PC上为“普通”Python编写应用程序的粉丝，并且希望我的代码能够在两者上运行.,..我知道Pythonista指导人们使用Scene模块，但这在其他地方的Python中行不通，我很确定......非常感谢!

我正在使用numpyhistogram2d来计算两个变量的二维直方图的视觉表示值:H,xedges,yedges=np.histogram2d(Z[:,0],Z[:,1],bins=100)其中Z是一个numpy矩阵我得到的错误是:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/.../pca_analysis.py",line141,inH,xedges,yedges=np.histogram2d(Z[:,0],Z[:,1],bins=100)File"/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/twodim

我有一个形状为(N,N,Q,Q)的4维numpy数组。因此给定行和列索引(i,j)，mat[i,j]是一个QxQ矩阵。我想reshape这个数组以塑造(N*Q,N*Q)这样array([[[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]],[[[8,9],[10,11]],[[12,13],[14,15]]]])去array([[0.,1.,4.,5.],[2.,3.,6.,7.],[8.,9.,12.,13.],[10.,11.,14.,15.]])您可以看到mat[0,0]转到new_mat[0:2,0:2]。目前mat.reshape(N*Q,N*Q)将mat[0,0]转换

我正在尝试绘制许多xz图，每个图都具有不同的y值，并覆盖一个表面。我看过很多关于如何在python中绘制3D表面的示例，但除了thispost，似乎没有什么与我的询问非常吻合。我需要做的事情的图像如下所示(注意:忽略“常量x”-这是因为变量布局比我在这里解释的更复杂):我的代码如下，简单地获取数据并绘制每个单独的幅度与频率图(xz图):importnumpyasnpimportglob,osimportcodecsimportreimportmatplotlib.pyplotasplt#--------------------------------------------------

我正在尝试通过RGB堆栈制作由一系列2D平面组成的3D图，如下所示:我知道可以使用mpl_toolkits.mplot3d将x、y、z坐标和每个像素的RGB(A)颜色传递给plot_surface:importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasppfrommpl_toolkits.mplot3d.axes3dimportAxes3Ddefplot_stack_slices(rgbstack,scale=(1.,1.,1.),z_interval=10.):fig,ax=pp.subplots(1,1,subplot_kw={'projection

我正在尝试使用Numpy和Matplotlib可视化2D平面切割3D图形，以解释偏导数的直觉。具体来说，我使用的函数是J(θ1,θ2)=θ1^2+θ2^2，我想在θ2=0处绘制一个θ1-J(θ1,θ2)平面。我已经设法用下面的代码绘制了一个2D平面，但是2D平面和3D图形的叠加不太正确，2D平面稍微偏离了，因为我希望平面看起来像是在切割θ2=0时的3D。如果我能借用您在这方面的专业知识，那就太好了，谢谢。deff(theta1,theta2):returntheta1**2+theta2**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(6,6),subplot_kw={'