我有一些我想处理的图像，问题是有两种图像都是106x106像素，一些是彩色的，一些是黑白的。只有两(2)个维度:(106,106)一加三(3)(106,106,3)有没有办法可以去掉最后一个维度？我尝试了np.delete，但它似乎不起作用。np.shape(np.delete(Xtrain[0],[2],2))Out[67]:(106,106,2) 最佳答案 您可以使用numpy的精美索引(Python内置切片表示法的扩展):x=np.zeros((106,106,3))result=x[:,:,0]print(result.sh
np.sum和np.add.reduce有什么区别？而thedocs非常明确:Forexample,add.reduce()isequivalenttosum().两者的性能似乎完全不同:对于相对较小的数组大小，add.reduce大约快两倍。$python-mtimeit-s"importnumpyasnp;a=np.random.rand(100);summ=np.sum""summ(a)"100000loops,bestof3:2.11usecperloop$python-mtimeit-s"importnumpyasnp;a=np.random.rand(100);summ=n
np.sum和np.add.reduce有什么区别？而thedocs非常明确:Forexample,add.reduce()isequivalenttosum().两者的性能似乎完全不同:对于相对较小的数组大小，add.reduce大约快两倍。$python-mtimeit-s"importnumpyasnp;a=np.random.rand(100);summ=np.sum""summ(a)"100000loops,bestof3:2.11usecperloop$python-mtimeit-s"importnumpyasnp;a=np.random.rand(100);summ=n
我意识到np.power(a,b)比np.exp(b*np.log(a))慢:importnumpyasnpa,b=np.random.random((2,100000))%timeitnp.power(a,b)#bestof3:4.16msperloop%timeitnp.exp(b*np.log(a))#bestof3:1.74msperloop结果相同(有一些1e-16级的数字错误)。np.power中做了哪些额外的工作？此外，我自己如何才能找到这些问题的答案？ 最佳答案 Underthehood两个表达式调用各自的C函数po
我意识到np.power(a,b)比np.exp(b*np.log(a))慢:importnumpyasnpa,b=np.random.random((2,100000))%timeitnp.power(a,b)#bestof3:4.16msperloop%timeitnp.exp(b*np.log(a))#bestof3:1.74msperloop结果相同(有一些1e-16级的数字错误)。np.power中做了哪些额外的工作？此外，我自己如何才能找到这些问题的答案？ 最佳答案 Underthehood两个表达式调用各自的C函数po
FD**-如您所知，我是Python新手，也是堆栈溢出新手。我已根据评论编辑了问题。我的目标是读取一组PNG文件，使用Image.open('filename')创建图像并将它们转换为只有1和0的简单二维数组。PNG是RGBA格式，大多数只有255和0作为值。在图像中，边缘经常是灰度值，我想在二维数组中避免这种情况。我使用np.asarray(Image)从图像创建了二维数组，仅获取“红色”channel。在每个二维图像数组中，如果当前值不为零，我想设置单元格值=1。所以，我循环进入二维数组并检查单元格值并尝试将其设置为1。它给了我一个错误，表明该数组是只读的。我通读了几个堆栈溢出线程
FD**-如您所知，我是Python新手，也是堆栈溢出新手。我已根据评论编辑了问题。我的目标是读取一组PNG文件，使用Image.open('filename')创建图像并将它们转换为只有1和0的简单二维数组。PNG是RGBA格式，大多数只有255和0作为值。在图像中，边缘经常是灰度值，我想在二维数组中避免这种情况。我使用np.asarray(Image)从图像创建了二维数组，仅获取“红色”channel。在每个二维图像数组中，如果当前值不为零，我想设置单元格值=1。所以，我循环进入二维数组并检查单元格值并尝试将其设置为1。它给了我一个错误，表明该数组是只读的。我通读了几个堆栈溢出线程
在tutorialCython文档中有numpy模块的cimport和import语句:importnumpyasnpcimportnumpyasnp我发现这种约定在numpy/cython用户中非常流行。这对我来说看起来很奇怪，因为它们都被命名为np。在代码的哪一部分，使用了导入/导入的np？为什么cython编译器不会混淆它们？ 最佳答案 cimportmy_module允许访问C函数或属性，甚至是my_module下的子模块importmy_module允许访问my_module下的Python函数或属性或子模块。在你的情况下
在tutorialCython文档中有numpy模块的cimport和import语句:importnumpyasnpcimportnumpyasnp我发现这种约定在numpy/cython用户中非常流行。这对我来说看起来很奇怪，因为它们都被命名为np。在代码的哪一部分，使用了导入/导入的np？为什么cython编译器不会混淆它们？ 最佳答案 cimportmy_module允许访问C函数或属性，甚至是my_module下的子模块importmy_module允许访问my_module下的Python函数或属性或子模块。在你的情况下
我有一个数据框，我正在尝试向它附加一列顺序差异。我找到了一种我非常喜欢的方法(并且可以很好地概括我的用例)。但一路上我注意到一件奇怪的事情。你能帮我理解一下吗？以下是一些具有正确结构的数据(以答案here为模型的代码):importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomfromitertoolsimportproductrandom.seed(1)#soyoucanplayalongathomenp.random.seed(2)#ditto#makealistofdatesforafewperiodsdates=pd.date_range(start
