在图像处理领域，经常需要对每个像素提取特征，保存为一个三维矩阵。例如对大小为100*150的图像提取SIFT特征，就会得到100*150*128的三维矩阵(A)。如果想要索引任意一个像素(如坐标(2,3)的对应像素)的特征向量，直接对A索引A(2,3:)得到的是一个1*1*128的三维矩阵b，而不是一个向量，解决方法是使用squeeze函数。c=squeeze(b)得到的c就是128的列向量。例子如下：

1、随机生成一个三维矩阵a:

>> a=rand(2,3,4)

a(:,:,1) =

0.7655    0.1869    0.4456

0.7952    0.4898    0.6463

a(:,:,2) =

0.7094    0.2760    0.6551

0.7547    0.6797    0.1626

a(:,:,3) =

0.1190    0.9597    0.5853

0.4984    0.3404    0.2238

a(:,:,4) =

0.7513    0.5060    0.8909

0.2551    0.6991    0.9593

2、直接索引坐标(1,1)会得到

>> b=a(1,1,:)

b(:,:,1) =

0.7655

b(:,:,2) =

0.7094

b(:,:,3) =

0.1190

b(:,:,4) =

0.7513

3、使用squeeze函数：

>> c=squeeze(b)

c =

0.7655

0.7094

0.1190

0.7513

可以从每个变量的size上看出：

python numpy 一维数组转变为多维数组的实例

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。

时间： 2018-07-01

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

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.

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([

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]]) >>&

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

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

这篇文章主要介绍了Python numpy数组转置与轴变换,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 矩阵的转置 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(15).reshape((3,5)) >>> arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>&

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]]) >>

想法由来 今天写代码过程中遇到一个需求,计算一个list中数值为1的元素的个数,其中这个list的元素数值不是为0就是为1. 一开始想到的是写个方法来计算: # 返回一个0,1数组中1的数量 def num_one(source_array): count = 0 for x in source_array: if x == 1: count += 1 return count 嗯好吧,然后觉得这是最low的方法了,就在想强大的python可不可以一行代码就做到以上的效果,然后发现真的可以. c

python中冒号实际上有两个意思:1.默认全部选择:2. 指定范围. 下面看例子 定义数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) 输出为5x4二维数组 第一种意思,默认全部选择: 如,X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1] 就是取所有行的第1列的元素 第二种意思,指定范围,注意这里含左不含右 如,X[:, m:n]即取矩阵X的所有行中的的第m到n-1列数据,含左不含右

这篇文章主要介绍了python numpy数组中的复制知识解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 vector = numpy.array([5, 10, 15, 20]) equal_to_ten_or_five = (vector == 10) | (vector == 5) vector[equal_to_ten_or_five] = 50 print(vector) 第一次看到这个的时候一脸懵逼,后来分析了下懂了下面记录下,

我有一个2D(二维) NumPy数组,并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值.据我所知,最基础的方法是: shape = arr.shape result = np.zeros(shape) for x in range(0, shape[0]): for y in range(0, shape[1]): if arr[x, y] >= T: result[x, y] = 255 有更简洁和pythonic的方式来做到这一点吗? 有没有更快(可能不那么简洁和/或不那么pythonic)的

在实际使用numpy时,我们常常会使用numpy数组的-1维度和":"用以调用numpy数组中的元素.也经常因为数组的维度而感到困惑. 总体来说,":"用以表示当前维度的所有子模块 "-1"用以表示当前维度所有子模块最后一个,"负号用以表示从后往前数的元素" 测试代码 import numpy as np b = np.arange(start=0, stop=24, dtype=int) print('b.shape', b

本文实例讲述了python获取元素在数组中索引号的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里python是通过index方法获取索引号的 li = ['a', 'b', 'new', 'D', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements'] print li.index("example") print li.index("new") print li.index("z") print "c&quo

本文实例讲述了C#将hashtable值转换到数组中的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 此代码可以将hashtable中的值通过copyto转换到一个一维数组 var length = ht.Count; Guest[] array = new Guest[length]; ht.Values.CopyTo(array, 0); 其中ht为hashtable,其key为字符串,value为一个Guest类,通过此代码可以讲values的值全部放入 Guest[] 的数组中 希望本文所述对大

本文实例讲述了Python实现找出数组中第2大数字的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 题目比较简单直接看实现即可,具体的注释在代码中都有: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''''' __Author__:沂水寒城 功能:找出数组中第2大的数字 ''' def find_Second_large_num(num_list): ''''' 找出数组中第2大的数字 ''' #直接排序,输出倒数第二个数即可 tmp_list=sorted(num_lis

第一种算法思路: 第一步:随机出来一个数组的下标 第二步:判断下标对应的值是否等于被查找的值,是的话终止,已找到,否的话转第三步. 第三步:判断是否随机完数组的所有下标,是的话终止,没找到,否的话转第一步. 代码如下: #本程序的功能是在字典中查找存在某个值 import random di = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5,'f':6} key = 2 di1 = {} while True: tmp = random.choice(di.keys()) #随机