python numpy 一维数组转变为多维数组的实例

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误.这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值. numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>

直接分析,如原矩阵如下(1): (1) 我们要截取的矩阵(取其一三行,和三四列数据构成矩阵)为如下(2): (2) 错误分析: 取 C 的1 3行,3 4 列,定义 Z = [0,2] #定义行数 d = [2,3] #定义列数 #代码 C_zd = C[z,d] 则结果为: 由结果分析取的是第一行第三列和第三行第四列的数据,并非我们想要的结果. 正确分析: C_A = c[[0,2]] #先取出想要的行数据 C_A = C_A[:,[2,3]] #再取出要求的列数据 print(C_A) #输

如下所示: new_array = np.zeros((5,4)) for i in range(3): new_array[i] = np.array([0.25]*4) 运行结果: >>> new_array array([[0.25, 0.25, 0.25, 0.25], [0.25, 0.25, 0.25, 0.25], [0.25, 0.25, 0.25, 0.25], [0. , 0. , 0. , 0. ], [0. , 0. , 0. , 0. ]]) 以上这篇Pytho

python保存numpy数据: numpy.savetxt("result.txt", numpy_data); 保存list数据: file=open('data.txt','w') file.write(str(list_data)); file.close() 以上这篇Python打开文件,将list.numpy数组内容写入txt文件中的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

引子 Matlab中有一个函数叫做find,可以很方便地寻找数组内特定元素的下标,即:Find indices and values of nonzero elements. 这个函数非常有用.比如,我们想计算图1中点Q(x0, y0)抛物线的最短距离.一个可以实施的方法是:计算出抛物线上所有点到Q点的距离,找到最小值,用find函数找到最小值对应的下标,即M点横坐标和纵坐标对应的元素的下标,M点到Q点的距离就是最短距离. 首先给出Matlab使用find函数实现的代码: a = linspac

在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) >>> a = np.arange(9).reshape((3,3)) >>> a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>&

本文实例讲述了Python使用numpy模块创建数组操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 创建数组 创建ndarray 创建数组最简单的方法就是使用array函数.它接收一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组. array函数创建数组 import numpy as np ndarray1 = np.array([1, 2, 3, 4]) ndarray2 = np.array(list('abcdefg')) ndarray3 = np.array([

问题描述: 给定一个二维数组,求每一行的最大值 返回一个列向量 如: 给定数组[1,2,3:4,5,3] 返回[3:5] import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[4,5,3]]) # 先求每行最大值得下标 index_max = np.argmax(x, axis=1)# 其中,axis=1表示按行计算 print(index_max.shape) max = x[range(x.shape[0]), index_max] print(max) # 注

如下所示: import numpy new_list = [i for i in range(9)] numpy.array(new_list).reshape(3,3) 借助numpy库: 以上这篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

在python-numpy使用中,可以用双层 for循环对数组元素进行访问,也可以切片成每一行后进行一维数组的遍历. 代码如下: import numpy as np import time NUM = 160 a=np.random.random((NUM,NUM)) start = time.time() for i in range(NUM):     for j in range(NUM):         if a[i][j] == 1.0:             pass end1

以前写过一篇:python实现把两个二维array叠加成三维array示例 这篇文章尝试用"曲线救国"的方法来解决二维数组叠加成三维数组的问题. 但天道有轮回,苍天绕过谁.好不容易把数组叠加在一块儿了,新的需求又出现了:将三维数组展开成二维数组.有借有还,再借不难.今天就来解决把三维数组展开成二维数组的问题. 相对于叠加三维数组,numpy对展开数组支持得很好,只需要用好np.reshape(A,(a,b)) 函数即可. 用到的参数: A:需要被重新组合的数组 (a,b): 各个维度的

以三维数组为例 先申请1个一维数组空间: mat = [None]*d1 d1是第一维的长度. 再把mat中每个元素扩展为第二维的长度: for i in range(len(mat)): mat[i][j] = [None]*d2 类似的,把mat中每个元素扩展为第三维的大小: for i in range(len(mat)): for j in range(len(mat[0]): mat[i][j] = [None]*d3 以上是创建的"数组"其实是list类,不是严格意义的数组

python中创建指定大小的二维数组,有点像C++中进行动态申请内存创建数组,不过相比较而言,python中更为简单一些. 创建n行m列的二维数组: n = 2 m = 3 matrix = [None]*2 for i in range(len(matrix)): matrix[i] = [0]*3 print(matrix) 当然也可以使用list comprehension的方式创建: n = 2 m = 3 matrix = [[0]*m for i in range(n)] print

啥也不说了,上代码吧! <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <script type="text/javascript"> var num = 4;//每个子数组里的元素个数 var arr = [1,4,5,6,34,34,67,895,2456,87,9,5,23,884,56]; var Ar

简介:由于经常在使用矩阵进行计算时,会首先将一维数组转为二维数组.因此,在这里记录一下,也希望对他人有帮助. 实例代码: package deal; public class ArryTest { public static void main(String[] args) { //创建一个一维数组 0,1,2,3...,10 double [] c= new double[10]; for (int i = 0; i < c.length; i++) { c[i]=i; } double[][

本文实例总结了PHP实现二维数组(或多维数组)转换成一维数组的常见方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 假设有下面一个二维数组: $user = array( '0' => array('id' => 100, 'username' => 'a1'), '1' => array('id' => 101, 'username' => 'a2'), '2' => array('id' => 102, 'username' => 'a3'), '3' =&

本文较为详细的分析了关于理解C++指针数组,数组指针,数组名,二维数组的一些技巧.是比较重要的概念,相信对于大家的C++程序设计有一定的帮助作用. 一.关于数组名 假设有数组: int a[3] = {1, 2, 3} 1.数组名代表数组第一个元素的地址,注意,不是数组地址(虽然值相等),是数组第一个元素地址,a 等同于 &a[0]; a+1是第二个元素的地址.比第一个元素地址a(或者&a[0])超出了一个整型指针的大小,在这里是4个字节(byte) cout << a <