Tag: arrays

Python: extrahieren Liste der Daten in dict in numpy Array

n = numpy.array([(0, {'lat': 47.8634123, 'lon': 11.9994587, 'id': 0, 'label': u'271382207'}), (1, {'lat': 47.8599343, 'lon': 11.9930076, 'id': 1, 'label': u'269321789'}), (2, {'lat': 47.8601615, 'lon': 11.9933169, 'id': 2, 'label': u'269321788'})]) Ich möchte alle lat, lon Tupel als neue numpy Array zu extrahieren. Wie ist das möglich?

Gedächtnisfreundliche Möglichkeit, ein Feld zu einem strukturierten ndarray hinzuzufügen – ohne Daten zu duplizieren?

Um ein Feld zu einem strukturierten numpy Array hinzuzufügen, ist es ganz einfach, ein neues Array mit einem neuen dtype zu erstellen, über die alten Felder zu kopieren und das neue Feld hinzuzufügen. Allerdings muss ich das für ein Array machen, das viel Gedächtnis braucht, und ich würde lieber nicht alles duplizieren. Sowohl meine eigene […]

Python – Alternative für die Verwendung von numpy Array als Schlüssel im Wörterbuch

Ich bin ziemlich neu in Python numpy. Ich wurde versucht, numpy Array als Schlüssel für das Wörterbuch in einer meiner Funktionen zu verwenden und wurde dann von Python Interpreter gesagt, dass numpy Array ist nicht hashable. Ich habe gerade herausgefunden, dass ein Weg, um dieses Problem um zu arbeiten, ist es, die Funktion repr() Funktion" […]

Anwenden mehrerer Funktionen auf jede Zeile eines Arrays

Ich habe ein numpy Array, das nur wenige Nicht-Null-Einträge hat, die entweder positiv oder negativ sein können. So etwas wie das: myArray = np.array([[ 0. , 0. , 0. ], [ 0.32, -6.79, 0. ], [ 0. , 0. , 0. ], [ 0. , 1.5 , 0. ], [ 0. , 0. , -1.71]]) […]

Wie bekomme ich Centypes Typ Objekt aus einem Ctypes Array

Tatsächlich versuche ich, Ctypes Arrays zu Pythonlisten und zurück zu konvertieren. Wenn ich diesen Thread gefunden habe . Aber es geht davon aus, dass wir den Typ zum Zeitpunkt der Kompilierung kennen. Aber ist es möglich, einen Ctypes-Typ für ein Element abzurufen? Ich habe eine Python-Liste, die mindestens ein Element enthält. Ich möchte so etwas […]

(4,1,2) Numpy Array im Uhrzeigersinn

Ich habe ein numpy Array wie folgt: my_array = np.float32([[[ 323. , 143.]], [[ 237. , 143.]], [[ 227. , 230.]], [[ 318. , 233.]]]) Diese 4 Punkte repräsentieren die Ecken eines Rechtecks, das auf einem Bild liegt, ich muss sie im Uhrzeigersinn neu anordnen und es in ein neues np-Array speichern (oben links -> […]

Berechnen von Cosinuswerten für ein Array in Python

Ich habe dieses Array mit a Namen von 1242 nummeriert. Ich muss den Cosinus-Wert für alle Zahlen in Python bekommen. Wenn ich benutze: cos_ra = math.cos(a) Ich bekomme einen Fehler: TypeError: Nur Längen-1-Arrays können in Python-Skalare konvertiert werden Wie kann ich dieses Problem lösen? Danke im Voraus

So ändern Sie eine Spalte einer ausgewählten Zeile aus einem numpy strukturierten Array

Ich suche eine einfache Möglichkeit, ein Feld eines numpy strukturierten Arrays einer ausgewählten Zeile zu ändern. Hier ist mein SWE: import numpy as np dt=np.dtype([('name',np.unicode,80),('x',np.float),('y',np.float)]) a=np.array( [('a',0.,0.),('b',0.,0.),('c',0.,0.) ],dtype=dt) b=a.copy() a[a['name']=='a']['x']=1 print a==b # return [ True True True] In diesem Beispiel sollten die a==b Ergebnisse [False True True] Eigentlich möchte ich die Zeile meines Arrays […]

Index 0 ist außerhalb der Grenzen für Achse 0 mit Größe 0

Ich field_in_k_space_REAL zwei Arrays, field_in_k_space_REAL und field_in_k_space_IMAGINARY , wobei die Werte aus einer Gaußschen Verteilung extrahiert werden, wobei die Aufmerksamkeit auf die Symmetrie gelegt wird, um ein echtes Feld zu erhalten, wenn ich die Arrays invertiere. Hier ist der Code: field_in_k_space_REAL = zeros(n, float) field_in_k_space_IMAGINARY = zeros(n, float) field_in_k_space_REAL[0] = 0.0 for i in range(1, […]

Filterliste mit Booleschen Index-Arrays

Wie kann ich Boolesche Inddex-Arrays verwenden, um eine Liste ohne numpy zu filtern? Beispielsweise: >>> l = ['a','b','c'] >>> b = [True,False,False] >>> l[b] Das Ergebnis sollte sein: ['a'] Ich kenne numpy Unterstützung, aber ich möchte wissen, wie man in Python zu lösen. >>> import numpy as np >>> l = np.array(['a','b','c']) >>> b = […]

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