Chcę przekonwertować tablicę 1-wymiarową na tablicę 2-wymiarową, określając liczbę kolumn w tablicy 2D. Coś, co działałoby tak: > import numpy as np > A = np.array([1,2,3,4,5,6]) > B = vec2matrix(A,ncol=2) > B array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) Czy numpy ma funkcję, która działa jak moja stworzona funkcja „vec2matrix”? (Rozumiem, …
Podczas próby importu ze sklearn pojawia się następujący błąd: >>> from sklearn import svm Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> from sklearn import svm File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in <module> from . import check_build ImportError: cannot import name check_build Używam pythona 2.7, scipy-0.12.0b1 superpack, numpy-1.6.0 …
Czy możesz zasugerować funkcję modułu z numpy / scipy, która może znaleźć lokalne maksima / minima w 1D tablicy numpy? Oczywiście najprostszym podejściem jest przyjrzenie się najbliższym sąsiadom, ale chciałbym mieć akceptowane rozwiązanie, które jest częścią numpy distro.
W innym pytaniu inni użytkownicy zaoferowali pomoc, jeśli mogę dostarczyć macierz, z którą miałem problem. Jednak nawet nie udaje mi się wykonać podstawowego zadania we / wy, takiego jak zapis tablicy do pliku. Czy ktoś może wyjaśnić, jakiego rodzaju pętli potrzebowałbym, aby zapisać tablicę numpy 4x11x14 do pliku? Ta tablica …
Mam problem z przydzielaniem ogromnych tablic w Numpy na Ubuntu 18, podczas gdy nie napotykam tego samego problemu na MacOS. Próbuję przydzielić pamięć dla tablicy numpy z kształtem (156816, 36, 53806) z np.zeros((156816, 36, 53806), dtype='uint8') i gdy otrzymuję błąd w systemie Ubuntu OS >>> import numpy as np >>> …
Próbuję zaimplementować przykład klasyfikacji binarnej przy użyciu zestawu danych IMDb w Google Colab . Wdrożyłem ten model już wcześniej. Ale kiedy próbowałem to zrobić ponownie po kilku dniach, zwróciło to błąd wartości: „Nie można załadować tablic obiektów, gdy allow_pickle = False” dla funkcji load_data (). Próbowałem już to rozwiązać, odnosząc …
Czy istnieje prosty sposób indeksowania wszystkich elementów listy (lub tablicy itp.) Z wyjątkiem określonego indeksu? Na przykład, mylist[3] zwróci element na pozycji 3 milist[~3] zwróci całą listę z wyjątkiem 3
Mam obraz RGB. Chcę przekonwertować go na tablicę numpy. Zrobiłem co następuje im = cv.LoadImage("abc.tiff") a = numpy.asarray(im) Tworzy tablicę bez kształtu. Zakładam, że jest to obiekt iplimage.
Chciałbym użyć analizy głównych składowych (PCA) do redukcji wymiarowości. Czy Numpy lub Scipy już to ma, czy muszę używać własnego numpy.linalg.eigh? Nie chcę tylko używać rozkładu według wartości osobliwych (SVD), ponieważ moje dane wejściowe są dość wielowymiarowe (~ 460 wymiarów), więc myślę, że SVD będzie wolniejsze niż obliczanie wektorów własnych …
Chciałbym użyć tablicy numpy w pamięci współdzielonej do użytku z modułem wieloprocesorowym. Trudność polega na używaniu go jako tablicy numpy, a nie tylko jako tablicy ctypes. from multiprocessing import Process, Array import scipy def f(a): a[0] = -a[0] if __name__ == '__main__': # Create the array N = int(10) unshared_arr …
Wydaje się, że nie ma funkcji, która po prostu oblicza średnią ruchomą na numpy / scipy, co prowadzi do zawiłych rozwiązań . Moje pytanie jest dwojakie: Jaki jest najłatwiejszy sposób (poprawnie) zaimplementowania średniej ruchomej za pomocą numpy? Ponieważ wydaje się to nietrywialne i podatne na błędy, czy istnieje dobry powód, …
numpy.amax () znajdzie maksymalną wartość w tablicy, a numpy.amin () zrobi to samo dla wartości minimalnej. Jeśli chcę znaleźć zarówno max, jak i min, muszę wywołać obie funkcje, co wymaga dwukrotnego przepuszczenia (bardzo dużej) tablicy, co wydaje się powolne. Czy w numpy API jest funkcja, która znajduje zarówno max, jak …
Mam przykładowe dane, dla których chciałbym obliczyć przedział ufności, zakładając rozkład normalny. Znalazłem i zainstalowałem pakiety numpy i scipy i otrzymałem numpy, aby zwracać średnią i odchylenie standardowe (numpy.mean (dane) z danymi będącymi listą). Wszelkie porady dotyczące uzyskania przykładowego przedziału ufności byłyby bardzo mile widziane.
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.