一次性对二维数组中每个元素进行除法运算

Question

我有一个形状为3X4X4的numpy数组，如下所示：

[[[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]]]

我想把这个数组里面每个4X4的矩阵里的每个数字都除以0.25。然后再对这些值取对数。（也就是说，我是先把每个数组里的所有值都除以0.25，然后再对这个结果取对数）最后的输出应该还是一个3X4X4的矩阵，只是里面的数值发生了变化。有没有什么建议？

Answer 1

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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)

Answer 2

我看不出这有什么问题

>> 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]]])

Answer 3

你可以简单地这样做：

numpy.log(yourNumpyArray / 0.25)

这样，numpy会自动处理好（把每个元素都除以0.25）

想了解更多：

• 基本操作 - 初步的Numpy教程