resized_array=np.interp(np.linspace(0,1,new_size),np.linspace(0,1,len(original_array)),original_array) 1. 这行代码使用了np.interp函数进行插值resize操作,将原始数组resize到新的尺寸。 步骤5:查看插值后的数组 print(resized_array) 1. 这行代码打印出插值后的数组,以便我们查看resize的效果。 序列图...
实现Python np.resize插值方式 3. 步骤及代码示例 步骤1: 确定原始数组大小及目标大小 首先,我们需要确定原始数组的大小和目标大小。 importnumpyasnp# 原始数组original_array=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])# 原始数组大小original_shape=original_array.shapeprint("原始数组大小:",original_shape)# 目标...
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print ('第一个数组:')print(a)print ('\n')print ('第一个数组的形状:')print(a.shape)print ('\n') b = np.resize(a, (3,2))print ('第二个数组:')print(b)print ('\n')print ('第二个数组的形状:')print(b.shape)print ('\n')#要注...
>>> np.resize(a,(1,4)) array([[0, 1, 2, 3]]) >>> np.resize(a,(2,4)) array([[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]])
1 扩大一维数组的大小首先导入numpy库,然后扩展一维数组的大小,具体代码如下: 2 缩小一维数组的大小接着缩小一维数组的大小,具体代码如下: import numpy as np #缩小一维数组的大小 arr2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) np.resize(arr2, 4) 得到结果: array([1, 2, 3, 4]) 从结果知,缩小的...
main_nparray= main_nparray.reshape(NUM_PROCESS, 10)print( main_nparray ) 运行结果: === 多进程共享较大数据,如numpy数组的情况下我们需要使用multiprocessing下面的Value , Array从而实现多进程的共享,但是还有一个重要的问题就是数据的读写方式,由于CPython是在语言的数据结构上进行再次包装的,所以对于数据...
目录元素操作Basic reductionsBroadcasting阵列形状操作排序数据总结1.2.1 元素操作基本操作使用标量: >>> a = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a + 1 array([2, 3, 4, 5]) >>> 2**a arra…
np.array_split(a,[1,2],axis=1) #指定索引拆分 np.hsplit() #横向切分 np.vsplit() #纵向切分 参数同上 arr1.reshape([150,1]) #转换形状 arr1.reshape([15,-1]) reshape(-1,1) #转为一列,-1表示自动计算列数 arr1.resize([4,5]) where np.where(arr1>10,1,-1) 满足条件返回1,否...
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 生成新的数据矩阵 new_data = resize(data, (5, 5), mode='reflect') print(new_data) ``` 在上述示例中,我们使用`resize`函数对原始数据矩阵`data`进行插值,生成了新的数据矩阵`new_data`,并且指定了插值模式为反射模式(reflect...
import numpy as np a = np.array([np.arange(3)], [np.arange(3)], dtype=int32)也可以这样 a = np.arange(9).reshape((3, 3))获取数组其它信息 数组维度一般使用ndim属性获取，这里就不再做过多展示，想了解更多，参见另一篇博文numpy库学习总结（基础知识），其中讲解了numpy如何获取数组信息的方法...