我目前有的矩阵形状是(56138, 131, 128, 5)，我想要让矩阵变成(56138, 131, 130, 5)的形状，补添0为矩阵变化需要添加的数值，我现在知道第一维可以用np.vstack，第二维可以用np.hstack，比如我之前使用了X_1 = np.hstack([X, np.zeros([56138, 3, 128, 5])])。但是我要怎么实现第三维度的变化呢？？
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- 2020-04-22 16:45回答 1 已采纳 ``` eval('bay_' + str(x_1[1]))[np.where(eval('bay_' + str(x_1[1]))[:, 0]==x_1[0])]=x_1 ```
- 2021-05-16 19:19回答 1 已采纳 a = [[1, 2, 5, 7], [4, 1, 8, 0], [2, 0, 5, 1], [0, 2, 1, 1]] n = int(len(a) / 2) s
- 2022-09-22 13:00回答 6 已采纳 import numpy as np import warnings def swapRows(A, i, j): """ interchange two rows of A
- 2020-09-18 09:09然后，我们使用`concatenate`函数沿着第三个轴（轴2）将两个`b`矩阵连接起来，生成新的三维矩阵`c`，其形状为(3, 4, 2)： ```python c = np.concatenate([b, b], 2) ``` 需要注意的是，`concatenate`函数只适用于...
- 2022-04-07 20:09回答 3 已采纳 random.uniform产生指定范围内的随机浮点数分别产生两个范围的，拼接一下 import numpy as np n=5 a1 = np.random.uniform(-3,12.1, (
- 2022-08-14 09:38回答 3 已采纳 1.打开cmd(管理员窗口)2.配置python环境变量。3.输入“python -m pip install numpy”4.安装成功(有success就是安装成功)如有帮助 请采纳！！
- 2022-03-29 19:32回答 2 已采纳 你这个其实近似是单位矩阵了，因为e-17近似为0，之所以出现这个现象，主要原因的话，应该是数据精度的问题，用decimal试一下。 望点一下下采纳
- 2022-10-27 20:53记录无知岁月的博客 因为课程需要，第一次这么彻底地接触numpy。虽闻名已久，但是真正使用numpy才感受到它的强大，发现它尤其适合...这里根据自己的使用经验简单总结一下numpy在矩阵运算中的应用，之后也会根据自己的实践经历不断更新。
- 2021-11-11 21:52回答 2 已采纳 >>> import numpy as np >>> z = np.zeros(9, dtype=np.int64) >>> z array([0
- 2022-06-24 01:19回答 1 已采纳 第1题： import numpy as np a = np.random.randint(1,10,[5,3]) for i in a: print(min(i)/max(i)) 第2题：
- 2023-03-20 04:49回答 3 已采纳 参考GPT和自己的思路： 对于您的问题，可以使用插值函数进行二维线性插值。以下是一份Python代码，可以根据您提供的原始数据进行线性插值并绘制图像： import numpy as np impor
- 2021-01-29 02:09王润壮的博客 在这里，准确地说，数据是如何分层的，形状是如何在numpy中表示的非常重要。默认情况下，numpy使用C排序，这意味着内存中的连续元素是存储在行中的元素。您还可以执行FORTRAN排序(“F”)，这将根据列对元素进行排序...
- 2022-01-13 19:17回答 3 已采纳 opencv或者numpy里面，parsings == idx，idx是一个数字，parsings 数组里面等于这个idx的数字全部是True，而不等于的就会变成False，parsings == i
- 2020-11-29 13:25weixin_39645308的博客 np.ones((256, 256, 75))merged = np.zeros(hr_shape)merged += hr_xmerged +=hr_ymerged += hr_zprint(merged)#部分输出]]上面是我敲的简单代码，我想建立一个三维的图片矩阵，具体操作跟代...
- 2023-03-11 23:26在Python编程领域，尤其是涉及到数据分析、科学计算以及机器学习时，`numpy`是一个不可或缺的第三方库。本篇文章将深入探讨`numpy`的基础操作，包括数组的创建、矩阵运算以及随机数生成，这些知识对于机器学习的实践...
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9月6日
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