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  • 2021-01-13 02:35:45

    前言

    在编程的大多数情况下我们的需求都是将数组扁平化进行降维,但是确实有那么些情况是要我们将数组进行在分类,从而要升维的。比如,我们获取了联系人数据,但是我们需要将联系人按照字母进行分组。针对联系人的例子,我们来实地演习下如何升维数组。

    例子

    比如我们有如下数据,我们需要将下列数组中以id中的首字母进行分类

    [

    {"fristCap":"A","id":"Anni","contact":"112123","value":"111"},

    {"fristCap":"A","id":"Aidai","contact":"22222","value":"11111"},

    {"fristCap":"B","id":"Bobo","contact":"22222","value":"25462"},

    {"fristCap":"B","id":"Big","contact":"2222221","value":"23131"},

    {"fristCap":"C","id":"Ca","contact":"322222","value":"2315432"},

    ]

    也就是转换成下面这个样子:

    [

    {

    '"firstCap":"A"

    "data": [

    {"fristCap":"A","id": "Anni", "contact": "112123", "value": "111"},

    { "fristCap":"A","id": "Aidai", "contact": "22222", "value": "11111"}

    ]

    },

    {

    "firstCap": "B",

    "data": [

    {"fristCap":"B", "id": "Bobo", "contact": "22222", "value": "25462" },

    { "fristCap":"B","id": "Big", "contact": "2222221", "value": "23131"},

    ]

    },

    {

    "firstCap": "C",

    "data": [

    {"fristCap":"C","id": "Ca", "contact": "322222", "value": "333333" }

    ]

    }

    ]

    做法

    观察上面需要转换的数据格式,我们的思路是这样子的,

    1、创建一个新的数组,用来返回归类好的数据;

    2,创建一个对象,用来标记首字母,该对象要有一个标记首字母的字段firstCap,还要有一个data字段用来接纳相同首字母的数据。

    3,将新建的数组用字母升序的方式重新排列

    let tempArray = [];//创建一个新数组

    let hash = {};

    for (let contact of this.contacts) {

    if(!hash[contact.firstCap]) {

    tempArray.push({firstCap:contact.firstCap,data:[contact]});

    hash[contact.firstCap] = contact;

    } else {

    for(let newContact of tempArray) {

    if (newContact.firstCap === contact.firstCap) {

    newContact.data.push(contact);

    break;

    }

    }

    }

    }

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    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

    0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png

    3、使用squeeze函数:

    0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png>> c=squeeze(b)

    c =

    0.7655

    0.7094

    0.1190

    0.7513

    可以从每个变量的size上看出:

    0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png

    展开全文
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    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;

    fd9e5c430db86345e2d087e49359eba1.png

    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

    6b5aa0751a6f1e6a9d0b665a02cc1f46.gif

    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

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    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

    展开全文
  • x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] # 一维列表 y=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] # 二维列表 z=[[[1,2],3],[[4,5],6],[[7,8],9]] # 三维列表 通过这个演示应该可以直观看出列表不同维数的区别 常用的转换方式有两种,一种是利用...

    先和大家说明一下维度转换的关系,直接用事例来演示

    x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]  # 一维列表
    y=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]  # 二维列表
    z=[[[1,2],3],[[4,5],6],[[7,8],9]]  # 三维列表

    通过这个演示应该可以直观看出列表不同维数的区别

    常用的转换方式有两种,一种是利用numpy转成数组之后利用numpy的工具进行转换,另一种是通过列表的叠加进行

    第一种 利用numpy

    import numpy as np
    
    x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  # 一维列表
    Y = np.array(x).reshape(3, 3)
    print(Y.reshape(3, 3))

    运行结果:

    利用reshape方法进行维度变换简单方便,但是只能变换规整维度,例如上一个栗子中将1*9转为3*3,而无法自定义各个维度

    第二种 叠加法

    s = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  # 一维列表
    # 这里按照第一个例子的三维列表进行转换,维度为3*(2+1)
    x = 2  # 第三维的维度
    y = 2  # 第二维的维度
    z = 3  # 第一维的维度
    a = []  # 存放第三维数据
    b = []  # 存放第二维数据
    c = []  # 存放第一维数据
    # 列表的数进行循环
    for i in s:
        if len(a) < x:  # 如果第三维满了,进入第二维
            a.append(i)
            continue
        if len(b) < y:  # 如果第二维满了,进入第一维
            b.append(a)
            a = []
            b.append(i)
        else:
            continue
        if len(c) < z:  # 如果第一维满了,结束
            c.append(b)
            b = []
        else:
            continue
    print(c)

    运行结果:

    展开全文
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空空如也

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一维变多维的例子

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