问题标签 [numpy-ndarray]
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python - 切换三角矩阵
有没有一种简单的方法来扭转三角矩阵。
给了我这个矩阵：
我想把它改成这样：
有没有一种简单的方法可以做到这一点？
python - 如何将最后一个元素与两个具有不同形状的ndarray的第一个元素结合起来
我有两个 numpy 数组，如下所示（示例）：
我想要一个这样的数组：
final_array = ['a','b','cd','e']--> 的最后一个元素array1与 的第一个元素连接array2
有可能吗？
python-3.x - Numpy 组合 2 个数组
我有 2 个要组合的数组：
... 变成 x3.shape = ( 10 , 37632, 4)
想要： 给定 x1 和 x2，使 x3 ... x3 的形状应该是 (10, 37632, 4)。x1 和 x2 中的原始数据应该是完整的。
尝试过： 我尝试过 reshape、append、expand_dims、block、hstack 等，但我是 numpy 和 python 的新手。例如，
x3=np.append(x1,x2, 轴=1)
... 给我一个 (10, 3763 6 )的形状。这不是我需要的。
顺便说一句 - 我在上面使用了“np.zeros”，但在我的应用程序中，我有 10 张图像（37632 = 112 x 112 x 3）和每个图像的 4 个模型分数。那是“x1”和“x2”。我需要保持数据完整。“x3”将被传递到 Keras。
感谢您的帮助或指点！
numpy-ndarray - 如何用numpy中的矢量化替换for循环？
这是我的函数，我知道 for 循环很慢在 numpy 中必须有更快/更好的方法来执行此操作
arrays - 在较大数组中搜索较小数组并返回较大数组的索引
我正在研究功能选择。我得到了选定的特征，但不是每次选择哪些特征时手动搜索，python中是否有任何内置方法将所选特征的第一行（较小的数组）与完整特征的第一行（较大的数组）和返回列号，即较大数组的索引。
python - numpy.product vs numpy.prod vs ndarray.prod
I'm reading through the Numpy docs, and it appears that the functions np.prod(...), np.product(...) and the ndarray method a.prod(...) are all equivalent.
Is there a preferred version to use, both in terms of style/readability and performance? Are there different situations where different versions are preferable? If not, why are there three separate but very similar ways to perform the same operation?
mxnet - 如何将元素附加到 mxnet NDArray？
在 numpy 中，可以使用 np.append() 将元素附加到数组中。
但是虽然 numpy 和 mxnet 数组应该是相似的，但 NDArray 类中没有 append() 函数。
更新（18/04/24）：谢谢汤姆。事实上，我试图在 numpy 中实现这一点：
感谢您的回答，我做到了：
但我不知道如何从一个空的 nd 数组开始。从...开始 ：
不工作
python-3.x - 我们如何获得 Dicom CT 图像的 3D 体积 - Python
学习处理 DICOM 图像和 Python，如有任何愚蠢的问题，请多多包涵。
我正在努力将 CT DICOM 图像切片转换为体积，该体积可进一步用于以 3D 显示，也可用于处理更多方程。据我了解，像素值存储在 pixel_array 标头中，我无法弄清楚如何可视化这些单独切片的体积，我看到的一个建议是初始化空白矩阵，其中 vol = 大小矩阵（像素宽度、像素高度、切片) 使用 numpy zeros，虽然我知道 pixelwidth 和 pixelheight 是我可以从 DICOM 标头获得的列和行，但不确定切片是什么。另外，我发现下面的代码在网络上的多个区域给出了类似的结果，但是无法指出他们在下面使用体积的位置，我最终需要了解如何在 3D 体积矩阵中获取这些单独的图像数据，谢谢： https://www.raddq.com/dicom-processing-segmentation-visualization-in-python/
python - 如何连接 Python 数组
我不明白什么时候是求和运算或者只是连接两个数组
这是什么形状？
“所以为什么它没有对数组求和，只是把它们放在一边（不是 ariane grande 哈哈哈”
所以它只是把一个数组一个接一个。
因此，当它添加并且仅设置一个列表时，我也无法键入形状。
python - 快速高效的数组切片，避免删除操作
我正在尝试获取数组 A(N,3) 的切片（例如元素 1-3 和 5-N），避免使用 numpy.delete。该过程的示例如下：
我希望使用类似的东西
但这会执行元素比较，因此删除的元素比我想要的要多。如何做到这一点？我想出了这个想法，但似乎太复杂和缓慢：
有没有办法以更快/更清洁的方式做到这一点？
PD A 的任何两个元素都不相等的假设始终成立