numpy

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我正在尝试创建四个gabor补丁，与下面的补丁非常相似。我不需要它们与下面的图片相同，但类似。尽管有点修修补补，我一直无法重现这些图像...我相信他们是最初在MATLAB中创建的。我没有访问原始的MATLAB代码。我已经在Python以下代码（2.7.10）： import numpy as np from scipy.misc import toimage # One can also

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使用另一个数组更改阵列的形状

我想使用其他数组重塑一个数组。说我有array_1，其shape为(5, 1)，例如： >>> array_1 array([[ 0.33333333], [ 0.36666667], [ 0.16666667], [ 0.06666667], [ 0.06666667]] 和array_2，其形状(1, 5)。我想要重塑array_1，以便

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如何读取CSV

我具有存储在csv文件数据如下面格式 892,3,"Kelly, Mr. James",male,34.5,0,0,330911,7.8292,,Q 893,3,"Wilkes, Mrs. James (Ellen Needs)",female,47,1,0,363272,7,,S 894,2,"Myles, Mr. Thomas Francis",male,62,0,0,240276,9.6

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如何从csv文件读取python中的数字？

我有一个csv文件，我必须计算一些列的平均值。这就是我所做的： file=csv.reader(open('tab.csv','r')) n=[] for row in file: n.append(row[8]) 所以我有字符串列表：N = [ ''， ''， '1.58' ...] 我怎样才能将这些浮动？我试着用： n_values=np.array(n) n_valu

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如何轻松（有效地）从数组中删除单个元素？

假设我有以下内容： a = np.array([0,0,64,64,100,100,130,130,0,183,208,0,255]) 和我想从该阵列中，例如，删除单个特定值的单个130 ，得到： [0,0,64,64,100,100,130,0,183,208,0,255] 它被删除无关紧要。在这个例子中，我不想删除所有'130'（即，而不是a[a != 130]）。计算效率是一个问

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Python - 查找2个图的所有交点

我试图找到两个图的所有交点并将它们显示在最终图上。我环顾四周，尝试了很多东西，但我一直无法获得我期待的东西。目前，我试图生成，其中交叉点会被列出清单，但我不断收到以下错误： The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() . import numpy as np

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NumPy：使用ndarray总结函数值

统计学家在这里试图弄清楚NumPy如何在飞行中工作。我需要使用SciPy的rv_discrete来实现一些东西，但是我收到了错误，我已经回溯到NumPy中的以下行为。这可能是超级基本的，但我很困惑。我试图理解为什么下面简单的代码不工作： import numpy as np def testfn(k): if k == 1: return 1 else:

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Python舍入随机浮点数到2D均匀网格上的最近点

尽管numpy & scipy的许多舍入函数，我无法找到一个允许我关于2D均匀网格网格中的节点离散化随机浮点数。例如， # create mesh grid n = 11 l = 16. x = np.linspace(-l/2, l/2, n) y = np.linspace(-l/2, l/2, n) xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)

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向量化python函数

我有一个名为old_func的旧函数，它输入两个位置参数x和y。该函数的输入是这样写的使用元组作为输入： def old_func(position): x, y = position return x**2 + y**2 我现在想调用该函数在值的网格的快速简便的方法： xx = numpy.linspace(0, 1, 100) yy = numpy.linspace

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如何设置知道其坐标原点的体积点的原点？

3D点由函数定义，接近3D密度高斯http://bit.ly/1KjfTYN。五个参数是必要的：“亮度”，传播和三个参数x0, y0, z0定义斑点的来源。 x，y和z属于区间[-50; 50]。该函数生成一个包含定义点的密度值的3D numpy数组。这种阵列的形状是（200,200,200）。投影在飞机上的三维点看起来像是左边的图像。右边的图像示出了斑点从3D点中发现的中心：由于参数应用X