鴻溝陣列的一個陣列的每個項目拍攝

我有形狀3X4X4的numpy的阿雷如圖所示：鴻溝陣列的一個陣列的每個項目拍攝

[[[0 0 0 2] 
    [0 0 0 0] 
    [1 0 0 0] 
    [0 0 0 0]] 

[[0 1 0 0] 
    [0 0 0 0] 
    [0 0 0 0] 
    [0 1 1 0]] 

[[0 0 0 0] 
    [0 1 1 0] 
    [0 0 1 0] 
    [0 0 0 0]]]

我想0.25劃分在我的陣列內的各4 X4矩陣中的每個號碼。然後我想記錄所有這些值。（因此，Im將每個數組中的所有值除以.25，然後取該數字的對數）輸出應該是相同的3x4x4矩陣，只是值會更改。任何建議

來源

2014-04-13 user3527148

你可以簡單地做：

numpy.log(yourNumpyArray/0.25)

而且numpy的會做正確的事（0.25分每個元素）

瞭解更多：

Basic Operations - Tentative Numpy Tutorial

來源

2014-04-13 00:48:56 elias

從過早的微優化部門，'np.log（yourNumpyArray） - np.log（0.25）'給出了相同的結果，但替代價格昂貴的分歧通過廉價的減法。我的系統速度大概快10％。 – Jaime

@Jaime很奇怪，在我的系統中，情況正好相反：>>>％timeit np.log（a/0.25）'給出了'100000個循環，最好每個循環3：8.99μs'和 >>> ％timeit np.log（a） - np.log（0.25）'導致： '100000個循環，最好3個：每個循環10.3μs（稍微慢一些） – elias

我在一個大的（1000x1000）陣列上運行它。由於在OP的問題中只有少量內容，對'np.log'的額外調用可能會讓所有的改進都吃光。在我的系統上，交叉發生在陣列中約800個項目。 – Jaime

import numpy as np 

arr = np.array([[[0, 0, 0, 2],[0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], [[0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0] ,[0, 1, 1, 0]] ,[[0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0] ,[0, 0, 1, 0] ,[0, 0, 0, 0]]]) 
arr /= 0.25 
arr = np.log(arr)

來源

2014-04-13 00:50:18 Matthew

我看不出有什麼不對這個

>> import numpy as np 
>> a = np.array([[[0, 0, 0, 2],[0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], [[0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0] ,[0, 1, 1, 0]] ,[[0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0] ,[0, 0, 1, 0] ,[0, 0, 0, 0]]]) 
>> a 
[[[0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], 
[[0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0]], 
[[0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0]]] 

>> np.log(a/0.25) 

array([[[  -inf,  -inf,  -inf, 2.07944154], 
     [  -inf,  -inf,  -inf,  -inf], 
     [ 1.38629436,  -inf,  -inf,  -inf], 
     [  -inf,  -inf,  -inf,  -inf]], 

     [[  -inf, 1.38629436,  -inf,  -inf], 
     [  -inf,  -inf,  -inf,  -inf], 
     [  -inf,  -inf,  -inf,  -inf], 
     [  -inf, 1.38629436, 1.38629436,  -inf]], 

     [[  -inf,  -inf,  -inf,  -inf], 
     [  -inf, 1.38629436, 1.38629436,  -inf], 
     [  -inf,  -inf, 1.38629436,  -inf], 
     [  -inf,  -inf,  -inf,  -inf]]])

來源

2014-04-13 00:51:29 Anoop

鴻溝陣列的一個陣列的每個項目拍攝

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