所以我有点困惑为什么会这样。我有一个二值图像:现在我想将这个二进制图像转换成RGB空间，因此我使用dstack函数连接第3轴到目前为止一切正常，但现在我必须将out_image数组乘以255以在RGB空间中反射(reflect)白色，这就是问题发生的地方黑色但是如果我绘制另一个随机图像，一切都很好所以这里发生的事情，我也玩过cmap但不管是哪种cmap我用它乘以255总是黑色有什么想法吗？ 最佳答案 题中问题的解决方案不是将数组乘以255。另一种选择是将图像的数据类型减少为unsignedint8，out_image=out_ima
我希望有一种优雅或有效的方法来乘以整数(或float)序列。我的第一个想法是尝试(1,2,3)*(1,2,2)会得到(1,4,6)，乘积个体乘法。虽然python没有预设为序列执行此操作。很好，我真的不希望这样。那么，将两个系列中的每个项目与其各自的索引相乘(或可能还有其他算术运算)的Pythonic方法是什么？第二个例子(0.6,3.5)*(4,4)=(2.4,14) 最佳答案 最简单的方法是使用zip函数，带有generatorexpression,像这样tuple(l*rforl,rinzip(left,right))例如，>
我想将一个列表的所有元素乘以一个数字。我知道其他方法，但我想知道为什么这不起作用？我得到与输出完全相同的列表。lst=eval(input('enteralist'))fornuminlst:num=num*2print(lst) 最佳答案 它不起作用，因为您在列表上使用for循环并定义/更改num全局变量，而不是lst中的元素列表。例如:>>>l=[1,5,8]>>>fornuminl:...num*=2......>>>num16>>>l[1,5,8]在这种情况下，在第一个循环中，num为1(l中的第一个元素)，并且确定1*2给
我想将两个大的稀疏矩阵相乘。第一个是150,000x300,000，第二个是300,000x300,000。第一个矩阵有大约1,000,000个非零项，第二个矩阵有大约20,000,000个非零项。有没有一种直接的方法可以得到这些矩阵的乘积？我目前正在以csr或csc格式存储矩阵并尝试使用matrix_a*matrix_b。这会产生错误ValueError:arrayistoobig。我猜我可以使用pytables将单独的矩阵存储在磁盘上，将它们分成更小的block，然后从许多block的乘积构建最终的矩阵乘积。但我希望实现一些相对简单的东西。编辑:我希望有一个解决方案适用于任意大的稀
标题，例如我想把'A3G3A'变成'AAAGGGA'。到目前为止我有这个:ifany(i.isdigit()foriinstring):foriinrange(0,len(string)):ifstring[i].isdigit():(iamlostafterthis) 最佳答案 这是一个简单的方法:string='A3G3A'expanded=''forcharacterinstring:ifcharacter.isdigit():expanded+=expanded[-1]*(int(character)-1)else:expa
我正在尝试估计随机变量(RV)的熵，其中涉及步长的计算:p_X*log(p_X)。例如，importnumpyasnpX=np.random.rand(100)binX=np.histogram(X,10)[0]#createhistogramwith10binsp_X=binX/np.sum(binX)ent_X=-1*np.sum(p_X*np.log(p_X))有时p_X应为零，这在数学上使整个项为零。但是python将p_X*np.log(p_X)设为NaN并将整个求和设为NaN。有什么方法可以管理(无需对NaN进行任何显式检查)使p_X*np.log(p_X)在p_X为零时给
我有:a=[[1,2],[3,4],[7,10]]b=[[8,6],[1,9],[2,1],[8,8]]我想将a的每个元素与b相乘(成对)1*8+2*6+1*1+2*9+.....+1*8+2*8+3*8+4*6+......+7*8+10*8到目前为止，这是我的代码:deff(a,b):new=[xforxinaorxinb]newer=[]fortuple1,tuple2innew:newer.append(map(lambdas,t:s*t,new,new))returnsum(newer)所以我的攻击计划是将所有列表放在一个列表中，然后将所有列表相乘。我已经看到lambda用于
如果两个向量具有相同的形状，比如都是(n,1)或都是(n,)，则两个向量的逐元素乘法没有问题。但是，如果一个向量的形状为(n,1)而另一个向量的形状为(n,)，则*运算符会返回一些有趣的东西。a=np.ones((3,1))b=np.ones((3,))printa*b生成的nxn矩阵包含A_{i,j}=a_i*b_j。我怎样才能对a和b进行逐元素乘法？ 最佳答案 以使其形状匹配的方式对向量进行切片:a[:,0]*b或a*b[:,None] 关于python-Numpy:如何按元素乘
我正在尝试使用scipy和numpy来执行矩阵加法和乘法。我有2个矩阵“a”和“b”。我的目标是将“a”和“b”相加并将结果存储到矩阵“c”中我还想将“a”和“b”相乘并存储到矩阵“d”中。在Scipy/Numpy中有没有类似的功能？非常感谢。 最佳答案 矩阵乘法:a=numpy.matrix(a)b=numpy.matrix(b)c=a+bd=a*b数组乘法(mapoperator.mul):a=numpy.array(a)b=numpy.array(b)c=a+bd=a*b 关于py
我有一个numpy向量数组，我需要将其乘以一个标量数组。例如:>>>importnumpy>>>x=numpy.array([0.1,0.2])>>>y=numpy.array([[1.1,2.2,3.3],[4.4,5.5,6.6]])我可以像这样乘以单个元素:>>>x[0]*y[0]array([0.11,0.22,0.33])但是当我尝试将整个数组相互相乘时，我得到:>>>x*yTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inValueError:shapemismatch:objectscannotbebroadcasttoasingl
