Numpy调整大小或Numpy重塑

2024-03-29 08:36:36 发布

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我一直在搜索stackexchange的档案,似乎找不到正确的答案。。。应该使用整形,应该使用调整大小,但两者都失败。。。在

设置:3个两个分辨率的netCDF文件。。。1500米,2 1000米

需要调整大小或降低分辨率或重塑或任何正确的单词是更高分辨率的文件:)

使用gdalinfo或“print”(np.形状(array))“我们知道高分辨率文件的形状或大小为(29072331),而低分辨率的数组的大小为(14531166)

所以我都试过了np.调整大小(阵列,(14531166))和np.重塑(array,(14531166))和接收错误,例如:

ValueError:无法将大小为6776217的数组整形为形状(14531166)

当然,我用错了术语/行话,对此我深表歉意。。。在命令行上做我需要做的事情,它将简单到gdal_translate-超大x y-GTiff infile outfile

请帮忙!在


Tags: 文件答案np分辨率netcdf档案数组单词
2条回答

都不是。在

重塑只会改变数据的形状,而不会改变总大小,因此可以将shape1x9的数组重塑为3x3的数组,但不能重塑为2x4。在

Resize执行类似的操作,但允许您增加大小,在这种情况下,它将使用正在调整大小的数组元素填充新空间。在

您有两种选择:编写按您希望的方式调整大小的函数,或者使用Python图像库(PIL、Pillow…)应用常见的图像调整函数。在

也有同样的问题:

  File "primes_test2audio.py", line 117, in <module>
  librosa.display.specshow(features.reshape(n_feat, n_frames) ,
  ValueError: cannot reshape array of size 9620 into shape (20,313)

解:除以9620/20=481 你可以得到一个兼容的形状:

^{pr2}$

n_frames=481#每个样本的帧数

n_特征=20#mfcc分析的系数数

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