考虑形状为100x100x100的直方图，我想找到2个最大值a和b，以及它们的索引(a1,a2,a3)和(b1,b2,b3)，例如:hist[a1][a2][a3]=ahist[b1][b2][b3]=b我们可以很容易地通过hist.max()获取最大值，但是我们如何获取一个ndarray中的X个最大值呢？我知道人们通常使用np.argmax来检索值索引，但在那种情况下:hist.argmax().shape=()#singlevalueforiinrange(3):hist.argmax(i).shape=(100,100)我怎样才能得到一个形状(3)，一个每个维度有一个值的元组？
我正在尝试在aws实例中导入theano库以使用GPU。我已经使用boto编写了一个python脚本来自动执行aws设置，它基本上会从我的本地计算机对实例执行ssh，然后在我执行“python-c'importtheano'”的地方启动bash脚本启动GPU。但是我收到以下错误:ERROR(theano.sandbox.cuda):Failedtocompilecuda_ndarray.cu:libcublas.so.7.5:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory当我尝试在实例命令shell中直接导入theano模块时，它会自动
我有一个图像存储在一个numpy数组中，由imread()生成:>>>ndimarray([[[0,0,0],[4,0,0],[8,0,0],...,[247,0,28],[251,0,28],[255,0,28]],[[0,255,227],[4,255,227],[8,255,227],...,[247,255,255],[251,255,255],[255,255,255]]],dtype=uint8)>>>ndim.shape(512,512,3)我想有效地找到具有特定颜色值的像素的(x,y)坐标(或坐标)，例如>>>carray([32,32,109],dtype=uint8
[python3]我喜欢ndarray但我觉得用起来很烦人。这是我面临的一个问题。我想编写classArray来继承ndarray的大部分功能，但只有一种实例化方式:作为特定大小的零填充数组。我希望写:classArray(numpy.ndarray):def__init__(size):#Whatdohere?我想用一些参数调用super().__init__来创建一个零填充数组，但它不会工作，因为ndarray使用全局函数numpy.zeros(而不是构造函数)来创建一个零填充数组。问题:为什么ndarray在很多情况下使用全局(模块)函数而不是构造函数？如果我试图在面向对象的环境
我想知道是否可以分别获取ndarray的x和y维度。我知道我可以使用ndarray.shape来获取表示维度的元组，但我如何在x和y信息中将其分开？提前谢谢你。 最佳答案 您可以使用元组解包。y,x=a.shape 关于python-如何获得ndarray的x和y维度-Numpy/Python，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22490721/
我有一个二维numpy.array，其中第一列包含datetime.datetime对象，第二列包含整数:A=array([[2002-03-1419:57:38,197],[2002-03-1716:31:33,237],[2002-03-1716:47:18,238],[2002-03-1718:29:31,239],[2002-03-1720:10:11,240],[2002-03-1816:18:08,252],[2002-03-2323:44:38,327],[2002-03-2409:52:26,334],[2002-03-2516:04:21,352],[2002-03-
我有一些数据作为np.ndarray加载，需要将其转换为np.array。是否有一种简单/快速的方法可以做到这一点而不必以不同的方式重新加载数据？我在教程中可以找到的所有信息似乎都涉及一种类型的数组或另一种类型的数组，而不是如何将数据从一种类型更改为另一种类型。 最佳答案 它们是相同的:numpy.array是一个构造numpy.ndarray类型对象的函数。>>>importnumpy>>>numpy.ndarray>>>numpy.array>>>numpy.array([])array([],dtype=float64)>>>
我们知道当N=1时该怎么做importnumpyasnpm=np.arange(15).reshape(3,5)m[xrange(len(m)),m.argmax(axis=1)]#array([4,9,14])当N>1时，获得前N个的最佳方法是什么？(比如说，5) 最佳答案 使用np.partition进行部分排序可以比完整排序便宜得多:gen=np.random.RandomState(0)x=gen.permutation(100)#fullsortprint(np.sort(x)[-10:])#[90919293949596
我是Python和机器学习的新手。我有一个线性回归模型，它能够根据我转储用于Web服务的输入来预测输出。请看下面的代码:X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25)regression_model=LinearRegression()regression_model.fit(X_train,y_train)print(regression_model.predict(np.array([[21,0,0,0,1,0,0,1,1,1]])))#thisisreturningmyexpectedoutpu
我对Python很陌生，对Numpy也很陌生。到目前为止，我有一个ndarray数据，其中是一个列表列表，我有一个索引数组。如何删除索引数组中索引的每一行并将该行放入新的ndarray？比如我的数据是这样的[[1111][2345][6789][2222]]我的索引数组是[02]我想要两个得到两个数组，其中一个[[1111][6789]]和[[2345][2222]]扩展示例，为清楚起见:例如，我的数据看起来像[[1111][2345][6789][2222][3333][4444][5555][6666][7777]]我的索引数组是[0235]我想要两个得到两个数组，其中一个[[11
