我有一个3维数组，我想使用一个与3维数组最右边的两个维度相同的2维数组来屏蔽它。有没有一种方法可以在不编写以下循环的情况下执行此操作？importnumpyasnpnx=2nt=4field3d=np.random.rand(nt,nx,nx)field2d=np.random.rand(nx,nx)field3d_mask=np.zeros(field3d.shape,dtype=bool)fortinrange(nt):field3d_mask[t,:,:]=field2d>0.3field3d=np.ma.array(field3d,mask=field3d_mask)print
我在matplotlib图例的开头附加了一个字符串“Line2D”。如何摆脱它？重现此问题的简单python脚本如下:importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltx=np.linspace(0,1,20)y=np.sin(2*x)z=np.cos(2*x)p1,=plt.plot(x,y,label='sin(x)')p2,=plt.plot(x,z,label='cos(x)')plt.legend([p1,p2])plt.show()我得到一个图形，我想在其中删除图例中的额外字符串“Line2D”。我没有足够的声誉来发布图片。如果重要的话，我
我已经在Python中将IP摄像机与OpenCV集成在一起，以便从实时流中逐帧完成视频处理。我已将相机FPS配置为1秒，以便我可以在缓冲区中每秒处理1帧，但我的算法需要4秒来处理每一帧，导致缓冲区中未处理帧的停滞，随着时间的推移不断增长&造成指数延迟。为了解决这个问题，我又创建了一个线程，我在其中调用cv2.grab()API来清理缓冲区，它在每次调用中将指针移向最新帧。在主线程中，我正在调用retrieve()方法，它为我提供了第一个线程抓取的最后一帧。通过这种设计，帧停滞问题得到解决并消除了指数延迟，但仍然无法消除12-13秒的恒定延迟。我怀疑当调用cv2.retrieve()时它
我有一个n:2矩阵，其中点(x,y)从矩形校准图案中的点中找到。我喜欢将这些点逐行排序。我已经用lexsort对这些点进行了排序，但是相机的失真太大，以至于y坐标会重叠。imageloading...blobs=imageprocessing....coordinates=np.array([blob.centroid()forblobinblobs])nd=np.lexsort((coordinates[:,0],coordinates[:,1]))coordinates=coordinates[ind]有没有办法借助delaunay模式对行进行排序？importmatplotlib
我正在试用一个名为“FactorizedCNN”的最新arxiv作品，主要论证了空间分离卷积(depth-wiseconvolution)，加上channel-wiselinearprojection(1x1conv)，可以加速卷积运算。thisisthefigurefortheirconvlayerarchitecture我发现我可以使用tf.nn.depthwise_conv2d和1x1卷积，或者使用tf.nn.separable_conv2d来实现这个架构。下面是我的实现:#convfilterfordepthwiseconvolutiondepthwise_filter=tf.
我正在尝试使用来自argmin(或相关的argmax等函数)的2D索引数组来索引大型3D数组。这是我的示例数据:importnumpyasnpshape3d=(16,500,335)shapelen=reduce(lambdax,y:x*y,shape3d)#3Darrayof[random]sourceintegersintcube=np.random.uniform(2,50,shapelen).astype('i').reshape(shape3d)#2Darrayofindicesofminimumvaluealongfirstaxisminax0=intcube.argmin
我的问题如下，我有一个2Dnumpy数组，其中填充了0和1，具有吸收边界条件(所有外部元素均为0)，例如:[[0000000000][0010000000][0010100010][0000001010][0000001000][0000101000][0000011000][0001010000][0000100000][0000000000]]我想创建一个函数，将此数组及其线性维度L作为输入参数(在本例中L=10)并返回此数组的簇大小列表。我所说的“簇”是指数组中元素1的孤立组数组元素[i][j]是孤立的，如果它的所有邻居都是零，并且它的邻居是元素:[i+1][j][i-1][j]
假设我有一个值在0到1范围内的2DNumpy数组，它表示灰度图像。然后如何将其转换为PILImage对象？到目前为止的所有尝试都产生了极其奇怪的散乱像素或黑色图像。forxinrange(image.shape[0]):foryinrange(image.shape[1]):image[y][x]=numpy.uint8(255*(image[x][y]-min)/(max-min))#CreateaPILimage.img=Image.fromarray(image,'L')在上面的代码中，numpy数组图像通过(image[x][y]-min)/(max-min)归一化，因此每个值
我已经在Torch中获得了一个训练有素的神经网络，我需要在TensorFlow中完全重建它。我相信我已经在tensorflow中正确定义了网络架构，但我在传递权重和偏置张量时遇到了问题。使用第三方包，我将所有权重和偏置张量从torch网络转换为numpy数组，然后将它们写入磁盘。我可以将它们加载回我的python程序，但我无法找到一种方法将它们分配到我的tensorflow网络中的相应层。例如，我在tensorflow中定义了一个卷积层kernel_1=tf.Variable(tf.truncated_normal([11,11,3,64],stddev=0.1))conv_kerne
我正在尝试创建一个简单的3D散点图，但我还想在同一图形上显示该数据的2D投影。这将允许显示这3个变量中的两个之间的相关性，这在3D图中可能很难看到。我记得以前在某个地方见过这个，但没能再找到它。这是一些玩具示例:x=np.random.random(100)y=np.random.random(100)z=sin(x**2+y**2)fig=figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')ax.scatter(x,y,z) 最佳答案 您可以使用plot方法并指定zdir来添加3D散点数据
