np.savetxt('array3d.txt', array_3d.reshape(-1, array_3d.shape[-1]), fmt='%d') 二、读取三维数组 保存数组后通常需要将其从文件中读取出来以备后续使用。可以使用numpy.load()函数来读取.npy文件,使用numpy.loadtxt()函数读取文本文件。 读取.npy文件 # 读取.npy文件 array_3d_loaded = np.load('...
我们将使用 NumPy 的save函数来实现。 # 保存 3D 数组到文件 'array_3d.npy'np.save('array_3d.npy',array_3d)print("3D 数组已保存到 'array_3d.npy'") 1. 2. 3. 步骤4:从文件中加载 3D 数组 为了验证我们保存的数组,我们需要从文件中加载它。 # 从文件中加载 3D 数组loaded_array=np.load('ar...
np.savetxt('array_3d.txt',array_3d) 1. 此代码将三维数组保存为名为array_3d.txt的文本文件,文件中的每一行表示三维数组的一个元素。 保存为二进制文件 使用np.save()函数可以将三维数组保存为二进制文件,该文件以NumPy专用格式保存。以下是保存为二进制文件的代码示例: np.save('array_3d.npy',array_3d...
使用NumPy的np.save函数可以将数组保存为.npy文件。 python # 保存数组到.npy文件 np.save('array_3d.npy', array_3d) 保存为txt文件 虽然txt文件不是保存多维数组的最佳选择,但你可以通过重塑数组并将其转换为字符串形式来保存。不过,这种方法在读取时需要额外的步骤来恢复数组的形状。 python # 保存数组到....
array([ [4, 1, 0], [4, 2, 1], [3, 4, 0], [3, 4, 2], [3, 2, 1], [3, 1, 0] ], dtype=int32) 2.2 Faces 面列表。 每个三角形面由三个顶点(点)描述。 换句话说,顶点数组中点的位置。 例如,最后一个面包含数字 3, 1, 0。因此面由顶点数组的第 0、1 和 3 个元素的点...
2. 正儿八经做data modeling（取决于你3D array的复杂程度和复用需求，其实我个人认为哪怕一次性的做...
array([[[1, 2, 3]], [[4, 5, 6]]]) 上述代码首先导入了numpy库,然后创建一个2D数组arr。接下来,使用reshape()方法将arr重塑为一个3D数组。重塑后的数组new_arr形状为(2, 1, 3),其中第一个维度表示数组中的子数组数量,第二个维度为每个子数组的行数,第三个维度为每个子数组的列数。 重塑数组的...
'recarray', 'recfromcsv', 'recfromtxt', 'reciprocal', 'record', 'remainder', 'repeat', 'require', 'reshape', 'resize', 'result_type', 'right_shift', 'rint', 'roll', 'rollaxis', 'roots', 'rot90', 'round', 'round_', 'row_stack', 's_', 'safe_eval', 'save', 'savetxt...
self.vao = gl.vertex_array( program=program, content=[ (vbo, "3f", "position"), (nbo, "3f", "normal"), ], index_buffer=ibo ) except Exception as e: print(e) @Slot() def slotCapture(self): try: (fileName, _) = QFileDialog.getSaveFileName(self, "Save Capture File", "", ...
50j]x = np.array([r * np.cos(theta) for r in radius])y = np.array([r * np.sin(theta) for r in radius])z = np.array([drumhead_height(1, 1, r, theta, 0.5) for r in radius])fig = plt.figure()ax = fig.add_axes(rect=(0, ...