numpy.apply_along_axis(func,axis,arr,*args,**kwargs): 必选参数:func,axis,arr。其中func是我们自定义的一个函数,函数func(arr)中的arr是一个数组,函数的主要功能就是对数组里的每一个元素进行变换,得到目标的结果。 其中axis表示函数func对数组arr作用的轴。 可选参数:*args,**kwargs。都是func()函数...
顾名思义,np.apply_along_axis将一个函数沿一个轴作用到数组中,对一个(H, W, C)数组,若是沿C轴计算,则是将每一个像素看作一个变量,这是一个类似于pandas的apply、python自带的apply的函数。 apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs) 第一个参数是自定义函数,第二个参数是坐标轴,第...
1.函数原型 numpy.apply_along_axis(func, axis, arr, *args, **kwargs) 2.作用: 将arr数组的每一个元素经过func函数变换形成的一个新数组 3.参数介绍: 其中func,axis,arr是必选的 func是我们写的一个函数 axis表示函数func对arr是作用于行还是列 arr便是我们要进行操作的数组了 可选参数:*args, **kw...
How to apply a function with different arguments on a NumPy 1d-array to make a 2d-array 3 Matching speed of R apply in Python 4 Astropy, Numpy: Applying function over coordinates is very slow -1 Improving speed of the code when using numpy.apply_along_axis 1 Use information of t...
If I have a function, f(x) which takes a single 1d-array as argument and produces a 1d-array as output, I can use numpy.apply_along_axis to apply the function, to each row of a 2d-array X whose rows are valid arguments for f. Now I want to do the analogous thing with a func...
cupy.apply_along_axis函数可以在指定的轴上对输入数组的每个元素应用一个函数,并返回结果数组。 CuPy是一个用于GPU加速的开源数值计算库,它提供了与NumPy类似的接口和功能,但能够在GPU上执行计算,从而提高计算性能。CuPy支持大部分NumPy的函数和方法,并且可以无缝地与其他CuPy函数和方法进行混合使用。 cupy.apply_...
numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs) 举个例子,传递的一维数组是列,按照列值计算两个端点的均值: >>> def my_func(a): ... """Average first and last element of a 1-D array""" ... return (a[0] + a[-1]) * 0.5 ...
二、apply_along_axis函数的用法 三、星期汇总案例 一、处理星期数据 1、datetime对象的weekday()方法 该方法将会用0到6这七个数字表示周一到周日 2、计算周一到周五数据平均值的三种方法 数组[关系表达式]:关系表达式的值是一个布尔型数组,其中为True的元素是数组中满足关系表达式的元素。以上下...
3.1 基本along axis操作 许多NumPy函数都支持along axis操作,让我们以sum()函数为例: importnumpyasnp arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print("Original array:\n",arr)# 沿着axis 0求和(列求和)sum_axis0=np.sum(arr,axis=0)print("Sum along axis 0:",sum_axis0)# 沿着axis 1...
# np.apply_along_axi按行或按列处理数组的函数,axis=1表示按行 # Solution 1 maxarr = np.amax(a, axis=1) print(maxarr) # [9 8 6 3 9] # Solution 2 maxarr = np.apply_along_axis(np.max, arr=a, axis=1) print(maxarr)