numpy.asarray([x for x in a if x[1] in filter ]) 它工作正常,但我在某处读到它效率不高。什么是正确的 numpy 方法? 编辑: 感谢所有正确答案!不幸的是,我只能将一个标记为已接受的答案。我很惊讶 numpy.in1d 没有出现在谷歌搜索中 numpy filter 2d array。 原文由 Reed 发布,翻译遵循 CC BY-SA...
filtered.append(tuple(point)) filtered = np.array(filtered) print(f"filtered: {filtered}") Output: data: [[0 1] [2 3] [4 5] [6 7] [8 9] [0 1] [2 3] [4 5] [6 7] [8 9]] valid_indices: [(6, 7), (0, 1)] filtered: [[0 1] [6 7] [0 1] [6 7]] Process...
首先需要安装numpy和OpenCV库,然后使用以下代码示例: import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义一个3x3的滤波器核 kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]]) # 使用filter2D函数应用滤波器 filtered...
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) path, steps = np.einsum_path('ij,jk->ik', a, b) print(path) print(steps) ['einsum_path', (0, 1)] Complete contraction: ij,jk->ik Naive scaling: 3 Optimized scaling: 3 Naive...
= np.array([61, 62, 63, 64, 65]) filter_arr = arr > 62 newarr = arr[filter_arr] print(filter_arr) print(newarr)3.13 随机生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数:from numpy import random #生成一个 0 到 100 之间的随机整数: x1 = random.randint(100) print(x1) #random 模块的 rand...
在下一节中,我们将简单地介绍不同类型的信号波,并使用numpy.fft模块计算傅立叶变换。 然后我们调用show()函数以提供它们之间的视觉比较。 信号处理 在本节中,我们将使用 NumPy 函数来模拟多个信号函数并将其转换为傅立叶变换。 我们将重点介绍numpy.fft及其相关函数。 我们希望在本节之后,您将对在 NumPy 中使用...
['buffered'], op_dtypes=['S']):print(x)#ndenumerate() 进行枚举迭代#枚举以下 1D 数组元素:arr = np.array([1, 2, 3])foridx, xinnp.ndenumerate(arr):print(idx, x)#枚举以下 2D 数组元素:arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])foridx, xinnp.ndenumerate(arr):print...
因此这个过程可以称为我的 convolve2d。 def my_convolve2d(a, conv_filter): submatrices = np.array([ [a[:-2,:-2], a[:-2,1:-1], a[:-2,2:]], [a[1:-1,:-2], a[1:-1,1:-1], a[1:-1,2:]], [a[2:,:-2], a[2:,1:-1], a[2:,2:]]]) ...
问Python numpy按条件过滤二维数组EN法一 import numpy as np a = np.arange(start=0, stop=9, ...
selected_rows = np.where(np.isin(matrix[:, 0], filter_array)) # 筛选矩阵 filtered_matrix = matrix[selected_rows] 以上方法可以简化为: split_groups = np.array_split(groups,k) split_arr = [arr2d[np.where(np.isin(arr2d[:, 0], np.array(group)))] for group in split_groups] ...