numpy ndarray 取出滿足特定條件的某些行實(shí)例
在進(jìn)行物體檢測(cè)的ground truth boxes annotations包圍框坐標(biāo)數(shù)據(jù)整理時(shí),需要實(shí)現(xiàn)這樣的功能:
numpy里面,對(duì)于N*4的數(shù)組,要實(shí)現(xiàn)對(duì)于每一行,如果第3列和第1列數(shù)值相等或者第2列和第0列數(shù)值相等,就刪除這一行,要返回保留下來(lái)的numpy數(shù)組 shape M*4
對(duì)于numpy數(shù)組的操作要盡量避免for循環(huán),因?yàn)閚umpy數(shù)組支持布爾索引。
import numpy as np a1=np.array( [1,0,1,5] ) a2=np.array( [0,8,5,8] ) center=np.random.randint(0,10,size=(3,4)) # print(a1.shape,a2.shape,center.shape) b=np.vstack((a1,center,a2)) '''
numpy vstack 所輸入的參數(shù)必須是list或者tuple的iterable對(duì)象,在豎直方向上進(jìn)行數(shù)組拼接
其中l(wèi)ist或者tuple中的每個(gè)元素是numpy.ndarray類(lèi)型
它們必須具有相同的列數(shù),拼接完成后行數(shù)增加
numpy hstack 在水平方向上進(jìn)行數(shù)組拼接
進(jìn)行拼接的數(shù)組必須具有相同的行數(shù),拼接完成后列數(shù)增加
''' print(b.shape,b) out=b[b[:,3]!=b[:,1]] out2=out[out[:,2]!=out[:,0]] print(out2.shape,out2) ''' (5, 4) [[1 0 1 5] [6 9 9 1] [9 1 6 5] [2 8 8 1] [0 8 5 8]] (3, 4) [[6 9 9 1] [9 1 6 5] [2 8 8 1]] ''' b1=a1.reshape(-1,1) b2=a2.reshape(-1,1) before_list=[] before_list.append(b1) before_list.append(center.reshape(4,3)) before_list.append(b2) out3=np.hstack(before_list) print(out3.shape)#(4, 5)
以上這篇numpy ndarray 取出滿足特定條件的某些行實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Python卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片分類(lèi)框架詳解分析
在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為一種新興算法出現(xiàn),在圖像識(shí)別領(lǐng)域中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好的實(shí)現(xiàn)圖像的分類(lèi)效果,而且其位移和形變具有較高的容忍能力2021-11-11
對(duì)numpy的array和python中自帶的list之間相互轉(zhuǎn)化詳解
下面小編就為大家分享一篇對(duì)numpy的array和python中自帶的list之間相互轉(zhuǎn)化詳解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-04-04
python利用PyQt5設(shè)計(jì)鼠標(biāo)顯示形狀
不知道大家有沒(méi)有發(fā)現(xiàn),我們?cè)诰W(wǎng)頁(yè)移動(dòng)鼠標(biāo)時(shí),不同的網(wǎng)頁(yè)會(huì)有不同的鼠標(biāo)移動(dòng)特效,通過(guò)移動(dòng)鼠標(biāo),會(huì)形成類(lèi)似蜘蛛網(wǎng)等等的特效,本文將用PyQt5實(shí)現(xiàn)這一特效,需要的可以參考一下2024-07-07
Python基于字典實(shí)現(xiàn)switch case函數(shù)調(diào)用
這篇文章主要介紹了Python基于字典實(shí)現(xiàn)switch case函數(shù)調(diào)用,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-07-07
Python實(shí)現(xiàn)批量將符合要求的文件自動(dòng)復(fù)制到新文件夾
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何使用Python實(shí)現(xiàn)批量將文件名稱符合要求的文件自動(dòng)復(fù)制到新文件夾,文中的示例代碼講解詳細(xì),有需要的小伙伴可以參考下2023-10-10
Python?Pandas:DataFrame一列切分成多列、分隔符切分選字段方式
這篇文章主要介紹了Python?Pandas:DataFrame一列切分成多列、分隔符切分選字段方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-09-09

