问题标签 [numpy-ndarray]

我想创建一个 numpy ndarray 本身类型为 ndarray 的条目。我能够将 ndarrays 包装成另一种类型以使其工作，但我想在不包装的情况下做到这一点。通过将 ndarray 包装到例如我可以做x的字典中{1:x}

并获得 (3,3) ndarray 与条目{1:[0,0,0]}... {1:[8,8,8]}（使用 ndarrays）。当更改F为F = np.vectorize(lambda x: np.repeat(x,3))numpy 抱怨时ValueError: setting an array element with a sequence。我猜它会将条目本身检测为数组，并且不再将它们作为对象威胁。

我怎样才能避免这种情况并做同样的事情而不将 ndarray 中的条目包装成不同的东西？

非常感谢您的提示:)

我有两个 3D 矩阵：

我想要分别沿 2 轴和 0 轴的每个切片的点积：

我想使用我尝试过的 np.tensordot （为了效率和速度）来做到这一点：

但我得到一个包含 36 个元素（而不是 45 个）的 4D 数组。c.shape, c.size = ((3L, 2L, 2L, 3L), 36)。我在这里找到了一个类似的问题（Numpy tensor: Tensordot over frontal slice of tensor），但这并不是我想要的，我无法推断出我的问题的解决方案。总而言之，我可以使用 np.tensordot 来计算上面显示的 c 数组吗？

更新#1

@hpaulj 的答案是我想要的，但是在我的系统（python 2.7 和 np 1.13.3）中，这些方法非常慢：

我有一个代表某条线起点的 3x1 点向量和一个代表某条线终点的 3x1 点向量。我想沿着由这两个点连接的线对任意数量的点进行采样。

np.linspace 完全符合我的需要，但在一维中。有没有可以扩展到3维的类似功能？

谢谢

为了计算存储在 opencv 提供的 ndarray 中的图像，这些图像是 (4000,6000,3) 形状，我想将值从源 ndarray 复制到目标中不同坐标 (x,y) 的目标 ndarray。为了计算目标坐标而添加到源坐标的偏移量存储在 ndarray 中。请参阅下面使用两个嵌套循环实现的简单原理：

问题是它非常慢。

我是 numpy 的初学者，想知道是否有一种聪明的方法可以通过 ndarray 操作以更有效的方式执行此操作？

陷入这个 Numpy 问题

我有一个 NDArray，我想找到第二列的最大值。我尝试了以下

它抛出了这个错误：TypeError: cannot perform reduce with flexible type

尝试转换类型

但得到以下错误

无法将字符串转换为浮点数：“印度”。

我的字典项目如下，

我需要根据键的索引来访问这些字典值。为了做到这一点，我使用了index=list(positions.keys()).pop(0)

它呈现如下错误。

TypeError：“numpy.ndarray”对象不可调用

任何有关如何解决此问题的指示将不胜感激。

这是我的代码：

在代码sex中是一个字符串。因此，在编译时会出现值错误。如何附加sex到 numpy 数组中。

这是错误：

我有一个4D numpy array. 我正在尝试标准化它的值，因为我需要从中减去一些值，但操作正在添加值。

请帮忙

它的输出是：

不应该吗？

请让我知道我做错了什么。我是新手numpy。

在此处输入图像描述我正在编写脚本来实现感知器学习算法。但是，我无法在 numpy 数组中随机选取一个元素。而且我不知道 numpy 中是否有内置函数可以做到这一点。

在上面的代码中，我实际上是想检查 in 中的数字是否与 ina中具有相同索引的数字相同b。k并从满足的索引中随机选取a[k]!=b[k]。但它不起作用。