Python 實現取多維數組第n維的前幾位

現在我們有一個shape為(7352, 9, 128, 1)的numpy數組。

想要取出第2維的前三個數據，構成新數組(7352, 3, 128, 1)

我的思想是：將第2維數據轉置（transpose）到第一維，再用切片（slice）取出前三個數據，再轉置回去：

print("# original", input.shape)

input_transpose = input.transpose((1, 0, 2, 3))

print("# transpose", input_transpose.shape)

input_slice = input_transpose[0:3]

print("# slice", input_slice.shape)

output = input_slice.transpose((1, 0, 2, 3))

print("# output", output.shape)

其實更簡單的做法是：

print("# original", input.shape)

print("# output", input[:, [0, 1, 2]].shape)

以上這篇Python 實現取多維數組第n維的前幾位就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持我們。

時間： 2019-11-24

最近找遍了python的各個函數發現無法直接生成隨機的二維數組,其中包括random()相關的各種方法,都沒有得到想要的結果.最后在一篇博客中受到啟發,通過列表解析的方法得到隨機的二維數組. 具體如下: a = [[random.randint(1, 4) for j in range(1, 3)] for i in range(1, 11)] print(array(a)) 其中random.randint(1, 4)用來產生一個隨機整數.此時創建了一個10行2列的數組. [[1 3] [1

這個操作在numpy數組上的操作感覺有點麻煩,但是也沒辦法. 例如 a = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 取 a 的 2 3 行, 1 2 列 c=[1,2] d =[0,1] 若寫為 b = a[c,d] output: [4 8] 取的是 第二行第一列 和第三行第二列的數據 這并不是我們想要的結果. 正確做法是: b = a[c]先取想要的行數據 b = b[:,d] print(b) output: [[4 5] [7 8]] 這才是我們想要的結果.必須要經過這兩

本文實例講述了Python生成隨機數組的方法.分享給大家供大家參考,具體如下: 研究排序問題的時候常常需要生成隨機數組來驗證自己排序算法的正確性和性能,今天把Python生成隨機數組的方法稍作總結,以備以后查看使用. 一.使用random模塊生成隨機數組 python的random模塊中有一些生成隨機數字的方法,例如random.randint, random.random, random.uniform, random.randrange,這些函數大同小異,均是在返回指定范圍內的一個整數或浮點

如下所示: import numpy as np a=np.arange(9).reshape(3,3) a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) 矩陣的某一行 a[1] Out[32]: array([3, 4, 5]) 矩陣的某一列 a[:,1] Out[33]: array([1, 4, 7]) b=np.eye(3,3) b Out[36]: array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0.,

首先輸入一個矩陣: >>> b=[[1,2,3,4,5,6],[2,2,3,4,5,6],[3,2,3,4,5,6],[4,2,3,4,5,6],[5,2,3,4,5,6]] >>> b=np.array(b) >>> b array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [2, 2, 3, 4, 5, 6], [3, 2, 3, 4, 5, 6], [4, 2, 3, 4, 5, 6], [5, 2, 3, 4, 5, 6]]) 目標:取上述矩陣

廢話不多說了,直接上代碼吧! import numpy as np array = np.array([0, 0]) for i in range(10): array = np.vstack((array, [i+1, i+1])) print(array) # [[ 0 0] # [ 1 1] # [ 2 2] # [ 3 3] # [ 4 4] # [ 5 5] # [ 6 6] # [ 7 7] # [ 8 8] # [ 9 9] # [10 10]] rand_arr = np.ara

本文實例主要是實現爬取一個網頁上的圖片地址,具體如下. 讀取一個網頁的源代碼: import urllib.request def getHtml(url): html=urllib.request.urlopen(url).read() return html print(getHtml(http://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word=%E5%A3%81%E7%BA%B8&ct=201326592&am

代碼如下: a=[] for i in range(3): a.append([]) for j in range(3): a[i].append(int(input('輸入整數:\n'))) print(a) 結果如下: 輸入整數: 1 輸入整數: 2 輸入整數: 3 輸入整數: 4 輸入整數: 5 輸入整數: 6 輸入整數: 7 輸入整數: 8 輸入整數: 9 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 以上這篇python for循環輸入一個矩陣的實例就是小編分享給

前兩天總結了一下python爬蟲 使用真實瀏覽器打開網頁的兩種方法總結 但那僅僅是總結一下而已,今天本文來實戰演練一下 依然使用的是 webbrowser 這個模塊 來調用瀏覽器 關于的三種打開方式在上一篇文章中已經說過了,這里不再贅述 如果沒有特意注冊,那么將會是使用默認的瀏覽器來打開網頁,如下: #默認瀏覽器 #coding:utf-8 import webbrowser as web #對導入的庫進行重命名 def run_to_use_default_browser_open_url(u

用正則表達式爬取貓眼電影top100,具體內容如下 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import json # 快速導入此模塊:鼠標先點到要導入的函數處,再Alt + Enter進行選擇 from multiprocessing.pool import Pool #引入進程池 import requests import re import csv from requests.exceptions import RequestException

Queue Tornado的tornado.queue模塊為基于協程的應用程序實現了一個異步生產者/消費者模式的隊列.這與python標準庫為多線程環境實現的queue模塊類似. 一個協程執行到yieldqueue.get會暫停,直到隊列中有條目.如果queue有上限,一個協程執行yieldqueue.put將會暫停,直到隊列中有空閑的位置. 在一個queue內部維護了一個未完成任務的引用計數,每調用一次put操作便會增加引用計數,而調用task_done操作將會減少引用計數. 下面是一個簡單的

對于一個net開發這爬蟲真真的以前沒有寫過.這段時間開始學習python爬蟲,今天周末無聊寫了一段代碼爬取上海租房圖片,其實很簡短就是利用爬蟲的第三方庫Requests與BeautifulSoup.python 版本:python3.6 ,IDE :pycharm.其實就幾行代碼,但希望沒有開發基礎的人也能一下子看明白,所以大神請繞行. 第三方庫首先安裝 我是用的pycharm所以另為的腳本安裝我這就不介紹了. 如上圖打開默認設置選擇Project Interprecter,雙擊pip或者點擊加

本文實例為大家分享了python爬蟲爬取淘寶商品的具體代碼,供大家參考,具體內容如下 1.需求目標 : 進去淘寶頁面,搜索耐克關鍵詞,抓取 商品的標題,鏈接,價格,城市,旺旺號,付款人數,進去第二層,抓取商品的銷售量,款號等. 2.結果展示 3.源代碼 # encoding: utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time import pandas as pd time1=time.time()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python取前三位_Python 实现取多维数组第n维的前几位的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。