在做肺结节检测的时候,遇到dicom文件reshape之后尺寸大小不一.因为大下不一,numpy.reshape又无法重塑成指定大小的.最后还是在一个大牛的代码中找到了解决方法. VL = np.load(r'D:\pycharm\TEAMWORK\Preprocess_3D\imageOR.npy')# 我的imageOR中,每一个文件除了3维的ndarray之外,还保存了标签lab,所以下面写成isometric_volume[0],所以如果你只有数组信息,直接将后面的[0]去掉即可vota…

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. 1.数组的属性 In [ ]: import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[1,2,4]],dtype=np.float32) #数组元素总数 a.size Out[ ]: 6 In [ ]: # 数组的形状,多少行多少列 a.shape Out[ ]: (2, 3) In…

一.数据维度 一个数据表达一个含义,一组数据表达一个或多个含义. 数据维度概念:一组数据的组织形式,其中有一维数据.二维数据.多维数据.高维数据. 1.  一维数据 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织. 对应:列表.集合 #列表有序 [1,2,3,4,5] #集合无序 {1,2,3,4,5} 2.二维数据 二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式. 对应:列表 [[1,2,3],[4,5,6]] 3.多维数据 多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成. 对应:列表…

可能很多人都知道Java程序上生产后,运维人员都会设定好JVM的堆大小,而且还是把最大最小设置成一样的值.那究竟是为什么呢?一般而言,Java程序如果你不显示设定该值得话,会自动进行初始化设定. -Xmx 的默认值为你当前机器最大内存的 1/4 -Xms 的默认值为你当前机器最大内存的 1/64  显然这样配置的意义是希望JVM可以根据当前运行的环境,动态伸缩堆内存大小.之所以生产上设置成固定大小,网上也是说法不一,很多时候都是使用"防止内存抖动"这样的模糊词语给出解释.但是我相信各位…

NumPy之:ndarray多维数组操作 目录 简介 创建ndarray ndarray的属性 ndarray中元素的类型转换 ndarray的数学运算 index和切片 基本使用 index with slice boolean index Fancy indexing 数组变换 简介 NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作,多维数组对象也叫做ndarray.我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算. 本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作,大家可以在数据…

NumPy是Python的一个高性能科学计算和数据分析基础库,提供了功能强大的多维数组对象ndarray.jupyter notebook快速执行代码的快捷键:鼠标点击选中要指定的代码框,Shift + Enter组合键直接执行代码框中的全部代码.              Alt + Enter组合键执行完代码框中的代码在代码框的下面再添加一个空代码框. 1.创建数组 #引入numpy,并重命名为np,方便使用import numpy as np 1.1.使用numpy内置的array函数创建…

numpy中reshape()函数对三维数组进行转换成二维数组,见下面例子: >>>a=np.reshape(np.arange(18),(3,3,2)) >>> a array([[[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]], [[ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]], [[12, 13], [14, 15], [16, 17]]]) >>>a=reshape(a,(-1,3)) >>>a array([[…

目录 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: 2.使用函数创建: (二)ndarray数组的变换 1.维度的变换: 2.类型的变换: 目录: 1.ndarray数组的创建 2.ndarray数组的变换 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: .array(list/tuple) .array(list/tuple,dytpe = np.int32), dtype用于指名类型 2.使用函数创建: (1).arange(n), 0~n-1 一维 (2).ones(…

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…