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  • >>> b=np.mat([0,0,0]) >>> c=np.tile(b,(2,1)) >>> np.shape(c) (2, 3) >>> type(c) >>> d=np.reshape(c,(2,3,1)) >>> np.shape(d) 以上这篇python维矩阵转三维矩阵示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能...

    如下所示:

    >>> import numpy as np

    >>> a = np.arange(12).reshape(3,4)

    >>> a

    array([[ 0, 1, 2, 3],

    [ 4, 5, 6, 7],

    [ 8, 9, 10, 11]])

    >>> type(a)

    >>> b=np.reshape(a,(3,4,1))

    >>> np.shape(b)

    (3, 4, 1)

    >>> c=np.concatenate([b,b],2)

    >>> np.shape(c)

    (3, 4, 2)

    对于 numpy.ndarry格式的变量才行,常量不可以。

    >>> b=np.mat([0,0,0])

    >>> c=np.tile(b,(2,1))

    >>> np.shape(c)

    (2, 3)

    >>> type(c)

    >>> d=np.reshape(c,(2,3,1))

    >>> np.shape(d)

    以上这篇python 二维矩阵转三维矩阵示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聚米学院。

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  • python维矩阵

    2020-11-29 13:25:49
    np.ones((256, 256, 75))merged = np.zeros(hr_shape)merged += hr_xmerged +=hr_ymerged += hr_zprint(merged)#部分输出]]上面是我敲的简单代码,我想建立一个三的图片矩阵,具体操作跟代...

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    np.ones((256, 256, 75))merged = np.zeros(hr_shape)merged += hr_xmerged +=hr_ymerged += hr_zprint(merged)#部分输出]]上面是我敲的简单代码,我想建立一个三维的图片矩阵,具体操作跟代码一样,间隔为2 然后将图片插入矩阵,这样空的部分我想通过插值来获得,如何使用bilinear来进行插值补全矩阵...

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    话不多说,直接上题 @lke 说:你好,我运行了这段代码,我想得到的是一个三维矩阵,可是输出的结果却是矩阵里面还包含了一个数组。 我的思路是将t1与t2连接起来,然后循环赋值给input数组,请问有什么问题吗? 输出结果:input ), array(), array(), array(), array()], ), array(), array(),array(), array()], ), ...

    代码块看起来像这样 for jy in range(0,cy-1): for jx in range(0,cx-1):for jz in range(0,cz-1):t = t + s*(t - 2*t + t) + s*(t - 2*t + t) + s*(t - 2*t + t)起初它可能看起来令人生畏,但很容易。 我有一个表示固体散装材料的三维矩阵,其中每个点代表当前温度。 计算每个点的迭代计算的下一个温度,同时考虑该...

    return (z2-z1)*2 #返回z坐标值ax2 = fig.add_subplot(133,projection=3d)s3 =ax2.plot_surface(x,y,z(x,y),rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet, linewidth=1,antialiased=false)fig.colorbar(s3,shrink=0.5,aspect=5)plt.show()到此这篇关于python中三维坐标空间绘制的实现的文章就介绍到这了,更多相关python三维...

    from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrommpl_toolkits.mplot3d import axes3d fig = plt.figure()ax = axes3d(fig)#列出实验数据point=,plt.xlabel(x1)plt.ylabel(x2) #表示矩阵中的值isum = 0.0x1sum = 0.0x2sum =0.0x1_2sum = 0.0x1x2sum = 0.0x2_2sum = 0.0ysum = 0.0x1ysum = 0.0x2ysum = ...

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    旋转向量和旋转矩阵的互相转换(python cv2.rodrigues()函数)处理矩阵三维转换时,通常采用旋转矩阵,但是旋转变换其实只有三个自由度,用旋转向量表达时更为简洁。 因此,需要实现从旋转向量和旋转矩阵之间的互转换。 旋转向量和旋转矩阵之间可以通过罗德里格斯公式进行转换:? 代码实现:可以直接采用opencv中的...

    从机器学习学python(四)——numpy矩阵基础(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、numpy中matrix 和 array的区别numpymatrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1d,2d,3d····nd). matrix是array的一个小的分支,包含于array。 所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的...

    我现在有一个nx3矩阵数组。 我想把这三列画成三轴,我怎么能这样做呢? 我在谷歌上搜索过,人们建议用matlab但是我真的很难理解它。 我还需要一个散点图。 有人能教我吗?...

    coy5mci3me.png

    如何获得一副彩色(三通道)图像的r、g、b分量 answer: (1) 使用cv函数,cv2.split() (2) numpy数组观点,r、g、b分量就是此三维矩阵的第三、第二、第一维...cv2.imshow(b, b) (python:23185): gtk-warning **:gtk_disable_setlocale() must be called before gtk_init() in : g = img in :r = img结果:?...

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    通常我们用 python 绘制的都是二维平面图,但有时也需要绘制三维场景图,比如像下面这样的:? 这些图怎么做出来呢? 今天就来分享下如何一步步绘制出三维矢量(svg)图。 八面体我们先以下面这个八面体为例。? 1 安装相关包首先安装两个必备包:import pyrr # numpy 的 3d 函数库import svgwrite # svg图形处理库 2 ...

    数组操作 python中三维数组的拆分,可以转换list为numpy.array使用或的方式访问6.python异步操作使用协程 参考:https:www.liaoxuefeng...常用模块numpy矩阵操作、scipy数学计算、pandas数据分析、networkx图论、matpoltlib绘图(pyplot.ion、pyplot.ioff、pyplot.pause绘制时间、pyplot.show)...

    我在工程中使用matlab的矩阵和python混合使用以上对象,出现最多就是shape不对应,index,columns 错误。 最好不要混用不同数据结构,容易出错,更增加...index -10 is out of bounds for axis 1 with size 5numpy.array 索引 三维... n维in : import numpy as np in : arr = np.arange(30).reshape(2,3,5) in ...

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    作者 | jay alammar译者 | 高级农民工 通常我们用 python 绘制的都是二维平面图,但有时也需要绘制三维场景图,比如像下面这样的:? 这些图怎么做出来呢? 今天就来分享下如何一步步绘制出三维矢量(svg)图。 八面体我们先以下面这个八面体为例。? 1 安装相关包首先安装两个必备包:import pyrr # numpy 的 3d 函数...

    我们并不是分配一个庞大而几乎为空的三维矩阵,而是使用一个简单的两个元素的字典。 通过这一方式读取空元素的时,会触发键不存在的异常。 因为这些元素实质上并没有被存储。 >>> m traceback (most recent call last): file , line 1, in keyerror:(5, 6, 7) 3、避免missing-key错误 读取不存在的键的错误在稀疏矩阵...

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    比如二维矩阵可想象成 ,]三维矩阵可想象成 , ], , ]]由于屏幕的宽度不够,我们才把它们写成一列列的,如下 ] ] ]但在你脑海里,应该把它们想成一整行。 这样会便于你理解如何按不同轴做整合运算。 有了轴的概念,我们再来看看 sum() 求和函数。 一维数组分析结果:1, 2,3 的总和是 6在轴 0(只有一个轴) 上的元素求和...

    b8w1qaeh8l.jpeg

    比如二维矩阵可想象成 ,]三维矩阵可想象成 , ], , ]]由于屏幕的宽度不够,我们才把它们写成一列列的,如下 ] ] ]但在你脑海里,应该把它们想成一整行。 这样会便于你理解如何按不同轴做整合运算。 有了轴的概念,我们再来看看 sum() 求和函数。 一维数组分析结果:1, 2,3 的总和是 6在轴 0(只有一个轴) 上的元素求和...

    而对于高维数组的转置:import numpy as npa = np.arange(12).reshape(2, 2, 3) #创建一个三维矩阵,由2个2*3的矩阵块组成print(a) #结果为: #运行结果...转化数组的数据类型:astype()astype生成一个新的数组import numpy asnpa=np.array()print(a)b=a.astype(np.int)print(b)补充:python中type获取数据类型3...

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    这可能有些难办了,只不过不要太失望,python 还是能够让你办到! 我们在学 numpy 矩阵的时候矩阵点乘矩阵可以调用 dot 方法,也可以通过@运算符来实现...没关系,毕竟这个运算符重载在 python 里面完全不是难点,c++另当别论。 在这里我以自定义一个数学中的三维向量类为例进行讲解,在定义之前我们先想一下一...

    常见的数组操作还包括修改矩阵形状,翻转数组,修改数组维度,连接数组,分割数组,数组元素的添加与删除。? 详见:http:www.runoob.comnumpynumpy-array...【1】将这些数据转化为python可读取的格式? 运行结果:? 【2】利用matplotlib制作散点图,使原始数据可视化? 运行结果:? 【3】归一化处理knn的核心是通过...

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  • 我的思想是:将第2数据转置(transpose)到第一,再用切片(slice)取出前三个数据,再转置回去: print(# original, input.shape) input_transpose = input.transpose((1, 0, 2, 3)) print(# transpose, input...
  • python三维、四维数组相乘

    万次阅读 2016-12-22 17:27:17
    没找到规则,只能通过具体例子理解,有知道具体规则的望不吝赐教。 例1,三维数组相乘 import numpy as np ...则三维矩阵a、b的两页分别是: a(:,:,1)=b(:,:,1)=(0213)a(:,:,1)=b(:,:,1)=\be

    没找到规则,只能通过具体例子理解,有知道具体规则的望不吝赐教。
    例1,三维数组相乘

    import numpy as np
    a=np.zeros((2,2,2))
    a[:,:,0]=([[3,6],[5,8]])
    a[:,:,1]=([[2,5],[7,2]])
    b=np.zeros((2,2,2))
    b[:,:,0]=([[3,2],[9,6]])
    b[:,:,1]=([[7,8],[1,0]])
    c=a*b

    则三维矩阵a、b的两页分别是:

    a(:,:,0)=(3568),a(:,:,1)=(2752)

    b(:,:,0)=(3926),b(:,:,1)=(7180)

    则c=a*b为a、b的两页分别相乘 (注意:这里是点乘),得结果为
    c(:,:,0)=(9451248),c(:,:,1)=(147400)

    可看出c的维数为(2,2,2)。
    例2,四维数组相乘

    import numpy as np
    a=np.zeros((2,2,2,2))
    a[:,:,0,0]=([[0,8],[3,6]])
    a[:,:,0,1]=([[5,1],[4,7]])
    a[:,:,1,0]=([[9,2],[5,7]])
    a[:,:,1,1]=([[2,0],[3,9]])
    b=np.zeros((2,1,1,2))
    b[:,0,0,0]=([3,2])
    b[:,0,0,1]=([9,4])
    c=a*b

    自定义称第四维为张,则四维矩阵a、b对应的不同张、页分别是:

    a(:,:,0,0)=(0386),a(:,:,0,1)=(5417)

    a(:,:,1,0)=(9527),a(:,:,1,1)=(2309)

    b(:,0,0,0)=(32),b(:,0,0,1)=(94)

    将a的每张每页与b的每张每页对应相乘 (注意:这里仍是点乘),b在由两行一列补成了两行两列进行相乘。
    c(:,:,0,0)=(062412),c(:,:,0,1)=(4516928)

    c(:,:,1,0)=(2710614),c(:,:,1,1)=(1812036)

    c的维度为(2,2,2,2)。

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  • Python Matplotlib实现三维/四维数据的柱状图绘制一、背景 最近查阅多维信息展示时,大致了解到三维信息可以用Matplotlib中的三维图像展示部分来实现,可是当涉及到三维以上的数据展示时,可采用雷达图来展示。...

    Python Matplotlib实现三维/四维数据的柱状图绘制

    一、背景 最近查阅多维信息展示时,大致了解到三维信息可以用Matplotlib中的三维图像展示部分来实现,可是当涉及到三维以上的数据展示时,可采用雷达图来展示。雷达图可以展示多维信息。如下图所示:

    9204f0922a2784e08654615e20c19dc5.png

    那么三维的柱形图,顶多可以展示X,Y,Z的信息,但是,在上一篇三维散点图的绘制的文章中提到其中的Color这个可以不仅仅局限于字符串,可以用变量来代替,因此颜色的冷到暖的色调变化过程是否可以做为一个新的维度的衡量标准呢?!

    afe040af7daf794919df20c424d2b62e.png

    二、效果演示  根据这一想法,我做出来的实际效果图如下图所示:

    14fb904db37205962d0489650ef9e77c.png

    其中自然包含Xlabel,Ylabel和Amplitude这三种变量,同时可以根据第四维的数据来控制Color这个变量,用颜色的深浅来展示数据的变化。如果只是三维变量的话可以将Color用来展示Amplitude这个数值,如果数值越大色调越暖,任然有较好的效果。在matplotlib的官网中,我看到一种效果展示相当喜欢,后期如果有时间可以研究一下。

    d8560904b9e54e470795b05adb5582e8.png

    三、实现步骤

    贴出代码,其中一些步骤给出了注释。参考代码是Matplotlib官网中的gallery里面的一个example,传送门

    本文代码基于上面分析改进,如下:

    import scipy.io as sio

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    def Detectionplot():

    data = sio.loadmat('F:\detection.mat') #完成数据的导入

    m = data['data']  #将其与m数组形成对应关系

    fig = plt.figure()

    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') #此处因为是要和其他的图像一起展示,用的add_subplot,如果只是展示一幅图的话,可以用subplot即可

    x = m[0]

    y = m[1]

    z = m[2]

    x = x.flatten('F') #flatten功能具体可从Declaration中看到

    y = y.flatten('F')

    #更改柱形图的颜色,这里没有导入第四维信息,可以用z来表示了

    C = []

    for a in z:

    if a < 10:

    C.append('b')

    elif a < 20:

    C.append('c')

    elif a < 30:

    C.append('m')

    elif a < 40:

    C.append('pink')

    elif a > 39:

    C.append('r')

    #此处dx,dy,dz是决定在3D柱形图中的柱形的长宽高三个变量

    dx = 0.6 * np.ones_like(x)

    dy = 0.2 * np.ones_like(y)

    dz = abs(z) * z.flatten()

    dz = dz.flatten() / abs(z)

    z = np.zeros_like(z)

    #设置三个维度的标签

    ax.set_xlabel('Xlabel')

    ax.set_ylabel('Ylabel')

    ax.set_zlabel('Amplitude')

    ax.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz, color=C, zsort='average')

    plt.show()

    Detectionplot()

    August 7,2017

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  • python四维绘图

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