我正在使用来自here的代码(paperhere)创建GAN。我正在尝试将其应用到一个新领域，从他们在MNIST上的应用切换到3D大脑MRI图像。我的问题在于GAN本身的定义。例如，他们用于定义生成模型的代码(采用z_dim维度的噪声并从MNIST分布生成图像，因此28x28)是这样的，我的评论基于我认为它的工作原理:defgenerate(self,z):#startwithnoiseincompactspaceassertz.shape[1]==self.z_dim#Fullyconnectedlayerthatforsomereasonexpandstolatent*64outp

我对NumPy/SciPy插值方法感到困惑。我使用LinearNDInterpolator实现了3D线性插值，但我发现它非常慢。然后我用纯Python写了一个强力三重for循环方法，令人惊讶的是它给了我1000倍的加速。我也试了一下Numba包，但结果并没有更快。根据我在互联网上找到的任何来源，与NumPy/SciPy和Numba相比，Python循环应该超慢。但这不是我所看到的。我发布了我运行的整个源代码。我在我的机器上得到了这些时间:Numpyready:3.94499993324s,result[0]=0.480961746817Pythonforloop...Pythonrea

将numpy矩阵作为参数传递给采用双指针的C函数的规范方法是什么？上下文:我正在使用numpy来验证一些C代码，我有一个C函数，它接受一个constdouble**const，我正在使用ctypes从Python调用.so。我试过:func.argtypes=ctypeslib.ndpointer(dtype=double,ndim=2,flags="C_CONTIGUOUS")并直接传递numpy矩阵(没用)，以及func.argtypes=ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))然后通过各种转换传递numpy矩阵。转换导致Pyt

我在3D空间中有一组x、y、z点和另一个名为charge的变量，它表示沉积在特定x、y、z坐标中的电荷量。我想对此数据进行加权(根据检测器中沉积的电荷量加权，这恰好对应于更多电荷的更高权重)，使其通过给定点，即顶点。现在，当我为2D执行此操作时，我尝试了各种方法(将顶点带到原点并对所有其他点进行相同的转换并强制拟合通过原点，使顶点非常高重量)，但没有一个比得上Jaime在这里给出的答案:Howtodoapolynomialfitwithfixedpoints它使用了拉格朗日乘数的方法，我从一门本科高级多变量类(class)中隐约熟悉这种方法，但除此之外并不多，而且代码的转换似乎并不像添

importnumpyasnpA=np.array([[1,2],[3,4]])B=np.array([[5,6],[7,8]])C=np.array([[1,2,0,0],[3,4,0,0],[0,0,5,6],[0,0,7,8]])我想直接从A和B制作C，有什么简单的方法可以构造对角线数组C？谢谢。 最佳答案 方法#1:一种简单的方法是使用np.bmat-Z=np.zeros((2,2),dtype=int)#Createoff-diagonalzerosarrayout=np.asarray(np.bmat([[A,Z],[Z

我正在尝试在matplotlib中制作一个3D图，上面有三个圆圈，每个圆圈以原点为中心，半径为1，指向不同的方向-例如，以说明半径为1的球体。在2D中，我会制作一个圆形面片集合并将其添加到轴上。在3D中，我根本无法显示补丁，更不用说将它们定向到不同的方向了。importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotasPimportmpl_toolkits.mplot3dasM3fig=P.figure()ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='3d')circles=matplotlib.collections.PatchColl

是否可以在numpy中使用3-D记录数组？(也许这是不可能的，或者也有更简单的方法来做事——我愿意接受其他选择)。假设我想要一个数组来保存3个变量(比如温度、降水、湿度)的数据，并且每个变量的数据实际上是一个包含2年(行)和6个月数据(列)的二维数组，我可以这样创建:>>>importnumpyasnp>>>d=np.array(np.arange(3*2*6).reshape(3,2,6))>>>d##commentsaddedforexplanation...#janfebmaraprmayJunarray([[[0,1,2,3,4,5],#yr1temp[6,7,8,9,10,1

我想绘制一个显示轴但不显示轴之间的面的3D曲面图。我发现的是如何使用ax.set_axis_off()关闭轴和面。有没有机会只关闭那些面孔，或者让它们透明？(第一张图仔细看可以看到人脸)提前致谢! 最佳答案 您不能“关闭Pane”，但可以更改它们的颜色，从而使它们透明。ax.xaxis.set_pane_color((1.0,1.0,1.0,0.0))完整代码:frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfig=plt.

我想使用Mayavi以与本页第三个图(氢电子云模型)完全相同的方式绘制3D等高线图:http://www.sethanil.com/python-for-reseach/5我有一组数据点，它们是使用我自己的模型创建的，我想使用这些数据点。数据点存储在多维numpy数组中，如下所示:XYZV=[[1,2,3,4],[6,7,8,9],...[4,5,6,7]]数据点不是均匀分布在XYZ空间中，也不是按任何特定顺序存储的。我认为该示例使用meshgrid来生成数据点——我查过这个但完全不明白。任何帮助将不胜感激？(来源:sethanil.com) 最佳答案

我有一个灰色图像的3D-numpy数组，看起来像这样:[[[120,120,120],[67,67,67]]...]显然，我的每个RG和B都相同，因为它是灰色图像-这是多余的。我想获得一个新的二维数组，如下所示:[[120,67]...]这意味着将每个像素的数组[x,x,x]取值x我该怎么做？ 最佳答案 如果你的ndarray的形状是(M,N,3)，那么你可以得到这样的(M,N)灰度图像:>>>gray=img[:,:,0] 关于python-numpy3D图像数组到2D，我们在Stac