关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭3年前。Improvethisquestion我正在搜索具有3个维度(x、y和z)并使用D3.js的图表。如果有任何数据可视化网站可以找到这样的图表，或者d3js.org上是否有，请告诉我。我不知何故错过了。

我的Go程序中有几个二维slice，我想将它们连接在一起。但是，append()不采用这种类型。不能使用myArray(type[][]string)作为append中的type[]string如何以惯用的方式使用Go附加多维slice？ 最佳答案 使用...将第二个slice作为variadic传递要追加的参数。例如:a:=[][]string{{"a","b"},{"c","d"}}b:=[][]string{{"1","2"},{"3","4"}}a=append(a,b...)playgroundexample

我有一个应用程序涉及非常稀疏的大型n维数组。scipy.sparse具有有用的“矢量化获取和设置”功能，因此可以使用Cython快速填充稀疏矩阵。当然scipy包不能处理n维。我发现有两个包在pythonsparray和ndsparse中执行n维稀疏数组。但是似乎两者都没有矢量化获取和设置功能。所以我需要:一个用于n维数组的python包，带有矢量化get和set或一个用于稀疏数组的c库，我可以使用Cython或轻松访问它一些“自己动手”选项，我猜这需要一个等效于pythondict的c出于我的目的，我认为将n维坐标映射回一维或二维可能会起作用。更好的是有一个dict等价物，我可以在C

如何在numpy中创建3维矩阵，如matlaba(:,:,:)。我尝试使用numpy.array将创建3d矩阵的matlab代码转换为python，但我不知道如何在numpy中创建3d矩阵/数组 最佳答案 a=np.empty((2,3,5))创建一个2x3x5数组。(如果要初始化值，还有np.zeros。)您还可以reshape现有数组:a=np.arange(30).reshape(2,3,5)np.arange(30)创建一个一维数组，其值从0..29开始。reshape()方法返回一个数组，其中包含具有新形状的相同数据。

我正在做一个Python项目，我想在其中使用Viterbi算法。有人知道维特比算法的完整Python实现吗？维基百科上的正确性似乎在讨论页上存在问题。有没有人指点一下？ 最佳答案 这是我的。它直接来自psuedocodeimplemenationfromwikipedia.它使用numpy来表达他们的ndarray但在其他方面是纯python3实现。importnumpyasnpdefviterbi(y,A,B,Pi=None):"""ReturntheMAPestimateofstatetrajectoryofHiddenMark

我需要确定Python中两个n维向量之间的角度。例如，输入可以是两个列表，如下所示:[1,2,3,4]和[6,7,8,9]。 最佳答案 注意:如果两个向量的方向相同(例如，(1,0,0),(1,0,0))或相反的方向(例如，(-1,0,0),(1,0,0))。这是一个可以正确处理这些情况的函数:importnumpyasnpdefunit_vector(vector):"""Returnstheunitvectorofthevector."""returnvector/np.linalg.norm(vector)defangle_b

我想将一个numpy二维数组复制到第三维。例如，给定2Dnumpy数组:importnumpyasnparr=np.array([[1,2],[1,2]])#arr.shape=(2,2)将其转换为3D矩阵，在新维度中具有N个这样的副本。使用N=3作用于arr，输出应为:new_arr=np.array([[[1,2],[1,2]],[[1,2],[1,2]],[[1,2],[1,2]]])#new_arr.shape=(3,2,2) 最佳答案 可能最干净的方法是使用np.repeat:a=np.array([[1,2],[1,2]

惠普、华三、华为、戴尔、联想服务器维保查询地址汇总前言HP、H3C维保查询地址HUAWEI维保查询地址DELL维保查询地址lenovo维保查询地址前言包括序列号、产品号、服务代码等，一般在服务器上的一个小卡片里，将卡片抽出即可查看，当然也可以在包装或维保卡上查找HP、H3C维保查询地址注1：HP电脑、打印机等在HP官网查询即可注2：一般序列号为SerialNo.后一串字符，产品号为ProductNo.后一串字符，有"-"也要把后边的全输进去http://es.h3c.com/entitlement/注3：Wty:HPHWMaintenanceOnsiteSupport:惠普硬件上门维护支持；注

我是Keras和LSTM的新手-我想对二维序列（即，在网格空间中移动）进行训练，而不是一维序列（如文本的字符）。作为测试，我首先尝试了一个维度，然后通过以下设置成功地进行了操作：model=Sequential()model.add(LSTM(512,return_sequences=True,input_shape=X[0].shape,dropout=0.2,recurrent_dropout=0.2))model.add(LSTM(512,return_sequences=False,dropout=0.2))model.add(Dense(len(y[0]),activation="s

二维离散小波变换一、相关基础1.小波变换基础函数2.小波变换二、原理三、基本小波基：哈尔小波四、代码实现参考：图像信号具有非平稳特性，无法使用一种确定的数学模型来描述，而小波变换的多分辨率分析特性很好地解决了这个问题。小波变化的多分辨率特性使其既可以高效描述图像的平坦区域（低频信息、全局信息），也可以有效处理图像信号的局部突变（高频信息，即图像的边缘轮廓等部分）。小波变换在空域和频域同时具有良好的局部性，使其可以很好地聚焦到图像的任意细节。一、相关基础1.小波变换基础函数二维小波变换的基础函数为：其中φ(x,y)为一个可分离二维尺度函数，φ(x)为一维尺度函数；ψ1(x,y)、ψ2(x,y)、