该函数是去除数组中的重复数字,并进行排序之后输出. 换句话,我想从一个图片选取 1000个不同的点,随机采点经常遇到相同的点,造成重复.np.unique就是用来解决这个问题…

http://blog.csdn.net/gokou_ruri/article/details/7723378 ↑惯例Mark大神的博客   bzoj3289:Mato的文件管理 线段树求逆序对+莫队,但是数据量50000却没有给出范围,既然求逆序对,那么我们关注的只是数据之间的相对大小,此时我们可以把这50000个数据进行简化...嗯看大神的博客就明白了不需要多解释什么了..   下面是博客中未授权截取的大神的代码板子....不过都是自己看应该也没什么吧..... sort(sub_a,sub…

numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)[source] 一维数组 对一维数组或列表,unique()函数去除其中重复元素,并按元素大小返回一个新的无重复元组或列表. import numpy as np A = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3] a = np.unique(A) print(a) [1 2 3 4 5] C= ['fgfh','as…

1. 简单实现 import numpy as np def unique(ar): perm = ar.argsort() aux = ar[perm] flag = np.concatenate(([True], aux[1:] != aux[:-1])) return aux[flag] if __name__ == '__main__': ar = np.random.randint(1, 5, 10) print(ar) print(unique(ar)) 2. 说明如下 import…

功能:返回多维结构,常见的如2D图形,3D图形 np.mgrid[ 第1维,第2维 ,第3维 , …] 第n维的书写形式为: a:b:c c表示步长,为实数表示间隔:该为长度为[a,b),左开右闭 或: a:b:cj cj表示步长,为复数表示点数:该长度为[a,b],左闭右闭 举例说明: 1)生成1D数组: a=np.mgrid[-::3j] a 在[-4,4]区间内取3个值 返回: array([-., ., .]) 2)生成个2D矩阵: mgrid[[::3j, ::2j]] 生成的是3*2…

A,B,C,D,E,F是6个网格点,坐标如图,如何用矩阵形式(坐标矩阵)来批量描述这些点的坐标呢?答案如下 这就是坐标矩阵——横坐标矩阵X XX中的每个元素,与纵坐标矩阵Y YY中对应位置元素,共同构成一个点的完整坐标.如B点坐标(X12,Y12)=(1,1) 语法:X,Y = numpy.meshgrid(x, y)输入的x,y,就是网格点的横纵坐标列向量(非矩阵)输出的X,Y,就是坐标矩阵. stack()函数 函数原型为:stack(arrays, axis=0),arrays可以传数组和…

转自:https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79799612 Numpy 中clip函数的使用 一维数组 其中a是一个数组,后面两个参数分别表示最小和最大值 import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) Out[88]: array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 多维数组x=np.array([[1,2,3,5,6,7,8,9],[1,2,3…

import numpy as npa=np.ones((2,3,4))b=np.array([1,2,3])c=b<2k=np.any(c) # 是或的关系,只要有一个满足,则输出为TRUEprint('k=',k)print('a=',a)c=b<3 # 给定判定条件阈值print('c=',c)if np.any(c): a[1,c,:]=0 # 这行代码说明np.any对应三个数据,若该数据满足b<3的判定条件,则可以修改该矩阵print('a_change_end=',a)…

concatenate功能:数组拼接 函数定义:numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)…

一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包…