我在以某种方式组合数组时遇到了一个小问题。假设我们有a=array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])b=array([[10,10,10],[20,20,20],[30,30,30]])我想得到c=array([[[1,1,1],[10,10,10]],[[2,2,2],[20,20,20]],[[3,3,3],[30,30,30]]])真正的问题是我的数组a和b比3个坐标长得多!我使用concatenate取得的最好成绩是:concatenate((a,b),axis=2)结果数组([[1,1,1,10,10,10],[2,2,2,20,20,20],[3,3,3
这个问题在这里已经有了答案:numpyreversemultidimensionalarray(2个答案)关闭9年前。假设我有一个数组>>>a[[[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]],[[10,11,12],[13,14,15],[16,17,18]]]我想围绕一个轴翻转以结束>>>aflipped[[[2,1,0],[5,4,3],[8,7,6]],[[12,11,10],[15,14,13],[18,17,16]]]我想用某种方式来做这件事>>>aflipped=a[::-1][::1][::1]或>>>>aflipped=flipud(a)表示法，因为我知道这是非常快
如何获取多维数组的类型？我处理数组，但考虑到数据类型:string、float、Boolean，我必须调整代码，所以我必须得到类型与维度无关，可以是一维或二维或更多维。数据可以是1d的实数，3d的字符串...我想恢复数组的类型，它是一个真实的，它是一个字符串还是一个bool值......不做Array[0]或Array[0][0][0][0]因为维度可以是多种多样的。或者获取数组第一个元素的方法，无论其维度如何。它与np.isreal一起工作有点修改，但我没有找到像isastring或isaboolean这样的等价物...... 最佳答案
你好，周六欢乐之夜，我正在使用Python，我非常喜欢它。假设我有一个python数组:x=[1,0,0,1,3]计算列表中所有非零元素的最快方法是什么(ans:3)？如果可能的话，我也想在没有for循环的情况下做到这一点——尽可能以最简洁明了的方式，在概念上说些类似的话[counter+=1foryinxify>0]现在-我真正的问题是我有一个多维数组，我真正想避免的是执行以下操作:forpinrange(BINS):forqinrange(BINS):forrinrange(BINS):if(mat3D[p][q][r]>0):some_feature_set_count+=1从我
我有一个列表[[[a,b,c],[d,e,f]],[[a,b,c],[d,e,f]],[[a,b,c],[d,e,f]]...]etc.我想返回最小的c值和最大的c+f值。这可能吗？ 最佳答案 对于最小的c:min(cfor(a,b,c),(d,e,f)inyour_list)对于最大的c+fmax(c+ffor(a,b,c),(d,e,f)inyour_list)例子:>>>your_list=[[[1,2,3],[4,5,6]],[[0,1,2],[3,4,5]],[[2,3,4],[5,6,7]]]>>>min(cfor(a,
编辑:我编辑了我的代码来制作seq2seq教程/练习，它们在这里:https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction我尝试使用多维输入和输出进行序列到序列(seq2seq)回归。我尝试了一些随着时间的推移会产生以下损失的方法:即使我尝试非常小的学习率，该模型也完全无法学习预测在每个输入和输出维度上克隆的正弦曲线。为RNN构建的Tensorflow损失函数似乎解决了我们直接想要训练标签或词嵌入的情况，所以我尝试自己计算损失。关于这一点，我不知道我们应该如何处理dec_inp(解码器输入)变量，我尝试做的事情似乎
我想从一个可迭代对象创建一个numpy数组，它产生值的元组，例如数据库查询。像这样:data=db.execute('SELECTcol1,col2,col3,col4FROMdata')A=np.array(list(data))有没有一种更快的方法，无需先将可迭代对象转换为列表？ 最佳答案 我不是numpy的老用户，但对于一般问题，这里有一个可能的解决方案:>>>i=iter([(1,11),(2,22)])>>>i#asampleiterableoftuples>>>rec_array=np.fromiter(i,dtype=
NumPy在创建数组时非常有用。如果numpy.array的第一个参数有一个__getitem__和__len__方法，则使用这些方法是因为它可能是一个有效序列。不幸的是，我想创建一个包含dtype=object的数组，而NumPy没有“帮助”。将类分解为一个最小的例子:importnumpyasnpclassTest(object):def__init__(self,iterable):self.data=iterabledef__getitem__(self,idx):returnself.data[idx]def__len__(self):returnlen(self.data)
如何在Python中获取多维字典的URL编码版本？不幸的是，urllib.urlencode()仅适用于单一维度。我需要一个能够对字典进行递归编码的版本。例如，如果我有以下字典:{'a':'b','c':{'d':'e'}}我想获取以下字符串:a=b&c[d]=e 最佳答案 好的人。我自己实现了:importurllibdefrecursive_urlencode(d):"""URL-encodeamultidimensionaldictionary.>>>data={'a':'b&c','d':{'e':{'f&g':'h*i'}
我正在解析存储各种代码片段的JSON，我首先要构建这些片段使用的语言字典:snippets={'python':{},'text':{},'php':{},'js':{}}然后，在遍历JSON时，我想将有关该片段的信息添加到它自己的字典中，然后再添加到上面列出的字典中。例如，如果我有一个JS片段-最终结果将是:snippets={'js':{"title":"Script1","code":"codehere","id":"123456"}{"title":"Script2","code":"codehere","id":"123457"}}不要混淆水域-但在处理多维数组的PHP中，我
