在以下三种情况下计算点积会对我的特定复杂NumPy数组集产生不同的结果，但对具有相同大小和数据范围的第二组随机矩阵不会产生不同的结果 a.dot(b).dot(c).dot(d) a.dot(b.dot(c).dot(d)) a.dot(b.dot(c)).dot(d) 产生 [[ 2.23903250e-08 -1.29444679e-07j]] [[ 6.09565057e-07 +2.09702260e-07j]] [[ 3.40257465e-07 -1.20382176e-07

我有三列（x，y，m），其中x和y是坐标，m是测量值。有些重复项被定义为相同的（x，y）。在这些复制品中，我然后根据测量值m对它们进行排序，我只选择其中一个最小m的复制品。以下是一个例子： x = np.array([1,1,2,2,1,1,2]) y = np.array([1,2,1,2,1,1,1]) m = np.array([10,2,13,4,6,15,7]) 有三个具有相同坐标的副本（1,1），其中最小m为6。有两个具有相同坐标的副本（2,1），其中最小m为7。所以我想要的最终结

我使用下面描述的算法平滑一系列数据点： 如何将平滑后的信号与输入信号进行比较？我希望我能得到一个标量来描述输出与输入的“接近程度”。有什么标准的方法可以做到这一点吗？我可以找一些术语吗 我甚至不知道该找什么。谢谢 假设对信号进行平滑处理以去除噪声，最自然的优点是信噪比 比如： mean((smoothed[n] - original[n])^2) / mean( (smoothed[n])^2 ) 以上假设信号的平均值为~0。假设对信号进行平滑处理以去除噪声，最自然的优点是信噪比 比如： me

我在所有python程序中都使用pylab（更具体地说是numpy）。例外情况非常罕见，如果有的话。到目前为止，我已经养成了以以下方式导入numpy的习惯： from numpy import * 这样做的好处是，它看起来就像numpy从一开始就是python的一部分。在每个脚本中导入这样的numpy有什么不好的地方吗？我的意思是，除了每个脚本/程序都需要更多的内存和更长的加载时间之外 我认为在每次从numpy发出的函数调用（例如，np.zero（3））之前，总是要编写numpy甚至np，这是

我正在使用LinuxGPIB库与工作台设备对话。我可以要求设备输出 从它的缓冲区，它流到std输出。我用的是： import gpib gpib.write(16,"FORM3;OUTPDATA;") #FORM3 is binary data=gpib.read(16,10000) 我不确定输出格式是什么样的，我忘记了数据是如何分隔的。 但我想我需要做一些scanf函数来抓取浮动并将其放入 数组 我安装了numpy，并且认为应该有一种方法让python从流中获取浮动并将它们放入数组中

我有一个名为“土地利用”的numpy数组，它是一系列数字1-3，代表不同的土地利用类别。我想根据查找表将其转换为字符串 ids = [0,1,2,3] lookup_table = ['None', 'Forest', 'Water', 'Urban'] 我不完全清楚你的问题是什么，但似乎你可以用字典来解释： import numpy as np landuse=np.array([1,2,3,1,2,4],dtype=np.integer) a={1:'Forest',2:'Water'}

我有一个numpy程序，我需要从数组a的和中找到数组B中某个值的索引，不幸的是，numpy数组的精度问题给了我一个问题：( A=数组（[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1]） B=数组（[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5]） B==0.3 数组（[False，False，True，False，False]，dtype=bool） B==和（A[：3]） 数组（[False，False，False，False，False]，dtype=bool） B==和（A[：2]） 数组（[Fals

我有两个大的平方稀疏矩阵A和B，需要以最有效的方式计算以下内容：A*B^-1。我有一种感觉，答案涉及到使用scipy.sparse，但我一辈子都想不出来 经过广泛的搜索，我遇到了以下问题：但无法找出最有效的方法 有人建议使用scipy的稀疏模块中内置的LU分解，但当我尝试对样本矩阵执行LU时，会说结果是奇异的（尽管当我只执行a*B^-1时，我得到了一个答案）。我还听到有人建议使用linalg.spsolve（），但我不知道如何实现它，因为它需要一个向量作为第二个参数 如果有帮助的话，一旦我得到解

在进行布尔数组比较时，使用&代替*或|代替+有什么优点/惯例吗？这些总是等价的吗 （如果这些都在文档中，一个链接可能是一个可以接受的答案，但是我对'numpy-ampersand'和'numpy-elementwise-boolean-comparison'的天真搜索没有产生任何相关的结果）在numpy&和|中等同于和。您还可以使用^进行。这些都记录在ndarray文档的章节中。还有用于和的UFUNC 如果您的数组都是dtypebool，那么应该没有任何区别。我个人倾向于&和|，即使你对bool

我有一个函数，比如peaksdetect（），它将生成一个未知行数的二维数组；我会叫它几次，比如说3，我想用这3个数组，一个3-D数组。这是我的开始，但它非常复杂，有很多if语句，因此我希望尽可能简化： import numpy as np dim3 = 3 # the number of times peaksdetect() will be called # it is named dim3 because this number will determine

我想用numpy.polyfit来确定多项式模型中的系数的重要性，该模型适用于某些数据 是我想用R实现的一个例子。基本上，我需要用scipy/numpy获得R的“summary”函数输出。使用scipy/numpy（一些内置的辅助功能）有没有一种简单的方法可以做到这一点？或者我应该改用它吗？使用statsmodels： import pandas as pd import statsmodels.formula.api as smf df = pd.DataFrame( {"year":

现在假设我们将单个图像作为numpy数组，并且必须将它们连接为单个numpy数组（基本上与上面的代码相反），我们如何继续 我尝试使用np.dstack（）执行某些操作，但失败了 使用vstack（）和重塑： In [39]: from sklearn import datasets In [40]: data = datasets.load_digits() In [42]: data.images Out[42]: array([[[ 0., 0., 5., ..., 1.

我已经安装了pymc，现在我正试图在代码中导入它。但是, 首先，当我导入pymc时，我收到了错误消息： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "//anaconda/lib/python2.7/site-packages/pymc-2.3.3-py2.7-macosx-10.9-x86_64.egg/pymc/__init__.py",

我想屏蔽网格的值。 例如，我想屏蔽“t

我正在努力了解我能对熊猫做些什么，特别是对groupby设施。 我的Numpy数组有成对的unix时间戳和值 [[ 1.40170249e+09 9.00000000e+01] [ 1.40170249e+09 9.10000000e+01] [ 1.40170249e+09 9.20000000e+01] ..., [ 1.41149703e+09 1.09000000e+02] [ 1.41149703e+09 1.06000000e+02] [

下面的脚本计算两个numpy数组（x和y）之间的R平方值 由于数据中存在异常值，R平方值非常低。如何提取这些异常值的指数 import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, scipy.stats as stats x = np.random.random_integers(1,50,50) y = np.random.random_integers(1,50,50) r2 = stats.linregress(x, y) [3]**2 print r

我正在使用scikit learn提供的RBM，我想看看如果我将RBM+LR混合使用会发生什么，因此我执行以下操作： logistic = LogisticRegression(tol=1e-8, penalty='l2', C=4) rbm= BernoulliRBM(n_iter = 30,learning_rate = 0.06, n_components = 100) classifier = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logi

我在理解多维数组的numpy索引时遇到了很多困难。在我正在使用的这个示例中，假设我有一个2D数组a，它是100x10。然后我有另一个数组B，它是一个100x11D数组，值在0-9之间（a的索引）。在MATLAB中，我将使用A（sub2ind（size（A），1:size（A，1）”，B）为A的每一行返回存储在B的对应行中的索引处的值 因此，作为一个测试用例，假设我有： A = np.random.rand(100,10) B = np.int32(np.floor(np.random.rand(

我有高（100）维数据。我想得到数据协方差矩阵的特征向量 Cov = numpy.cov(data) EVs = numpy.linalg.eigvals(Cov) 我得到一个向量，它包含一些复数特征值。这在数学上是不可能的。诚然，复数的虚部非常小，但它在以后仍然会引起问题。这是一个数字问题吗？如果是，问题在于cov、eigvals功能还是两者都有 为了给它更多的色彩，我在Mathematica做了同样的计算，当然，这给出了一个正确的结果。事实证明，有些特征值非常接近零，但不是安静的零，nu

在我尝试学习Python时，为noob问题道歉。期待着赶上速度并做出回报 假设我有以下数据 YEAR SECTOR PROFIT STARTMVYEAR TOTALPROFIT STARTMV IBM TECHNOLOGY -500 2500 500 1500 APPLE TECHNOLOGY 800 4000 300 4500 GM INDUST

在Numpy中，似乎矩阵可以是任何东西的嵌套列表，而不限于数字。比如说 import numpy as np a = [[1,2,5],[3,'r']] b = np.matrix(a) 不会引起任何抱怨 当列表可以在严格的数学意义上处理非矩阵的对象时，该公差的目的是什么 您创建的是一个对象数据类型数组： In [302]: b=np.array([[1,2,5],[3,'r']]) In [303]: b Out[303]: array([[1, 2, 5], [3, 'r']], dty

给定以下numpy矩阵： import numpy as np mymatrix = mymatrix = np.matrix('-1 0 1; -2 0 2; -4 0 4') matrix([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-4, 0, 4]]) 以及以下功能（sigmoid/logistic）： 我想得到一个新的numpy数组/矩阵，其中每个元素都是将myfunc函数应用于原始矩阵中相应元素的结果 映射（myfunc，my

我用FEniCS离散了一个扩散方程，如下所示： def DiscretiseEquation(h): mesh = UnitSquareMesh(h, h) V = FunctionSpace(mesh, 'Lagrange', 1) def on_boundary(x, on_boundary): return on_boundary bc_value = Constant(0.0) boundary_condition = DirichletBC(V, bc_va

我有一个经过训练的tensorflow网络，我希望在gcloud ml引擎中用于预测 Predict gcloud ml服务应接受大小为320x240x3的numpy数组float32类型图像，并返回2个小矩阵作为输出 有人知道我应该如何创建接受这种输入类型的输入层吗 我尝试了多种方法，例如使用base64编码的json文件，但将字符串强制转换为float类型会产生一个不受支持的错误： "error": "Prediction failed: Exception during model exe

我正在尝试实现主动学习机（一个项目的实验）算法，我想单独训练，请检查下面的代码 clf = BernoulliNB() clf.fit(X_train[0:40], y_train[0:40]) clf.fit(X_train[40:], y_train[40:]) 上面的步骤通常是这样做的 clf = BernoulliNB() clf.fit(X_train, y_train) 两者的准确度得分不同。我想将训练数据添加到现有模型本身，因为它的计算成本很高——我不希望我的模型再进行一次计算

我见过两个标题类似的问题，但我担心，没有一个能令人满意地回答我的问题，那就是，我如何取谭的倒数，或者说一个numpy的经验？例如，我的一段代码与此类似- import numpy as np from numpy import ndarray,zeros,array,dot,exp import itertools def zetta_G(x,spr_g,theta_g,c_g): #this function computes estimated g: #c_g is basica

我是python新手，我正在尝试将2d矩阵与一维矩阵相乘。我用np.dot来做，但它给了我一个错误的输出。我正在尝试这样做： #X_train.shape = 60000 w = np.zeros([784, 1]) lista = range (0, len(X_train)) for i in lista: score = np.dot(X_train[i,:], w) print score.shape Out->（1L，） 输出应为（60000,1） 你知道如何解决这个问题吗？

我们目前正在整合三个代码 1.麦克风录音机 2.积分器（低通滤波） 3.应用过滤器 我们遇到了以下错误： fltrd() [[ 0 0] [ -1 0] [ 0 0] ..., [-65 -60] [-31 -52] [-45 -53]] Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-2-72cbac6fd2ac>", line 1, in <module> fl

我有两个numpy a，b，它们的形状是1002048，我使用sys.getsizeofa=112，与数组b相同 我有一个问题，当我使用c=np.concatenatea，b，axis=0时，c的形状是2002048，但是sys.getsizeofc=1638512 为什么？它不会重现您的示例： import numpy as np import sys a = np.random.rand(100, 2048) b = np.random.rand(100, 2048) print(sys

我试图在自定义损失函数中使用一些_模型.predict（x） 我发现了这个自定义损失函数： _EPSILON = K.epsilon() def _loss_tensor(y_true, y_pred): y_pred = K.clip(y_pred, _EPSILON, 1.0-_EPSILON) out = -(y_true * K.log(y_pred) + (1.0 - y_true) * K.log(1.0 - y_pred)) return K.mean(o

我有一个特定值的numpy数组[5,6,7,8,10,11,12,14]；我希望将每个值标记为： 如果值小于或等于10，则为“N” 如果值大于10，则为“Y” 我的输出将是具有以下值的数组/列表： [N'、'N'、'N'、'N'、'N'、'Y'、'Y'、'Y'] 我是python新手，急需一个项目的解决方案。请帮帮我。请不要给出否定的观点，因为我不能再问任何问题了。有很多方法可以做到这一点。以下是一些选项： In [1]: import numpy In [2]: x = numpy.arra

取一个三维数组。如下面的示例所示，从结束位置填充实例。也就是说，我需要填充沿数组边缘值镜像的话语反射 数组a： array ([array([[3, 1, 4, 1], [5, 9, 2, 6], [5, 3, 5, 8]]), array([[9, 7, 9, 3], [2, 3, 8, 4]]), array([[6, 2, 6, 4], [3, 3, 8, 3], [2, 7, 9, 5], [0, 2, 8, 8]])], dtype=ob

基本上，我在互联网上寻找任何资源，但我真的不知道。这个代码是我尝试过的数千个代码之一 plt.hist(df.Column, bins=bins) “无效语法” df是按月分组的，我想绘制一个柱状图，显示每个月的销售分布。有一列“月”和一列“总单位”（指已售出的总单位）。我真的很感激任何关于hist的帮助。谢谢你 请参见示例，以使代码部分更清晰。

**当我在jupyter笔记本上用Python3执行上述代码时，我得到了一个类型错误，请大家用最简单的方式回答这个错误** 喜欢 TypeError回溯（最近一次调用上次） 在里面 ---->1 plt.imshow（m1） 当您调用m1.重塑（4,5）时，您不会将其赋给变量。该方法不会更改m1的形状，除非您将其重新指定给m1 c:\users\jaiprakash\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages\matpl

我有这样一个数组：A=（[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]）并希望从该行向量中提取每5个“和”6个元素，从而得到B=（[4,5,9,10,14,15]） 我知道如何提取第五个元素：B=A[：：5]，但不知道如何依次提取两个值 您可以使用： A[4:：5] 要获取数组（[4,9,14]），然后使用A[：：5]单向使用numpy进行连接和排序： 将numpy导入为np A=np.数组（[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13

我制作了一个天真的“侵蚀”实现。性能不相关，因为我只是试图理解算法。但是，我的实现的输出与我从scipy.ndimage获得的输出不匹配。我的实现有什么问题 下面是我的一个小测试用例实现： 将numpy导入为np 从PIL导入图像 #使用交叉结构元素播放的小图像 imgmat=np.array([ [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,

我制作了一个随机森林分类器，它有8个类 rf_clf.predict_proba(X_test) 此代码的结果如下所示 array([[0.145 , 0.025 , 0.02 , 0.01 , 0.0025, 0.07 , 0.715 , 0.0125], [0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 1. , 0. , 0. ], [0.0925, 0.3375, 0.175 , 0.01 , 0.0625, 0.1

我抛出了这个错误，不幸的是，我找不到任何建议可以解决我的问题。 错误来自我的pytorch数据加载器，当我手动运行它的内容时，没有问题 以下是错误： --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-30-f7

我将数据分为训练和测试，然后将训练分为另一个训练集和一个验证集。对于这个新的列车集和验证集，我应用了以下转换。我正在实现一个随机森林回归，所以在下一步，我将对这些集合应用转换，并尝试将其合并为一个。问题是np.vstack没有返回正确的形状： 输出： （2，1）我试图用我自己的数据集复制您的代码，我遇到的一个问题是，Xtrain2\u rf\u att和Xval\u rf\u att变量未在您的代码段中定义。这些是您传递给ColumnTransformer的变量 我猜在您的例子中，变量已经定义，

我目前正在OpenCV中实现一些东西，希望在某些区域检测特定颜色的对象。我知道，为了拾取某些区域，我可以使用自适应阈值，但是我必须将图像转换为灰度，我不想这样做，因为我还希望程序能够检测区域并拾取特定颜色的对象。我知道如何分别处理这两个方面（掩蔽特定区域中的对象/掩蔽特定颜色的对象），但我不知道如何同时处理这两个方面。我只是想知道这是否可能，如果可能的话，有什么大致的想法去做 举个例子，我的意思是，假设我有一个视频，我正在从视频中提取图像帧。视频中有一个有人的建筑工地。穿着橙色工作服的人应始终站

我大量使用数组索引来清除数组中的无效值。大概是这样的： 数组[array==0]=无效的_值 对于这些类型的遮罩，我应该使用numpy.where作为： array=numpy.where（array==0，无效的_值，数组） 这取决于你的意图。第一个操作就地修改数组，而第二个操作复制并覆盖引用 如果您不介意就地修改，我的快速测试表明，第一个选项大约快4倍 In [7]: foo = np.random.randint(0, 10, 10000) In [8]: invalid = -1 I

我已经在ubuntu EC2实例中安装了Numpy和Scipy。然而，每当我尝试运行导入这些模块的任何算法时，我总是会遇到这一行错误Numpy和Scipy必须安装才能使TVRegDiag工作-中止。这到底意味着什么。根据这里的源代码，它必须是一个importorror 因此，用于启动脚本的python解释器在系统中使用了其他一些python，它们没有numpy或scipy #/usr/bin/env python 在代码的第一行中是否有类似的内容？这就指向了您安装numpy/scipy的正确py

当我尝试在windows上使用命令提示符设置numpy时 C:\numpy>pypy setup.py install 我得到： ImportError: No module named setuptools 但是似乎安装了setuptools，我是否遗漏了什么 >python -m pip install --upgrade pip setuptools Requirement already up-to-date: setuptools in c:\users\p\ap

我试图在keras模型中使用predict_类，尽管输入形状似乎符合要求，但函数会引发异常 model = get_model() flist = [10, 1.0, 0.0, 0.0, 1] X = np.array(flist) print(X.shape) # prints (5,) model.predict_classes(X) 它不断地抛出错误 ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have

我有一个如下所示的数据框： from pyspark import SparkContext, SparkConf,SQLContext import numpy as np from scipy.spatial.distance import cosine from pyspark.sql.functions import lit,countDistinct,udf,array,struct import pyspark.sql.functions as F config = SparkCon

我希望能够： 选择沿（或跨？）第一个维度的k个最高值 查找这些k值的索引 将这些值指定给在其各自位置具有相同形状的新数据阵列 我想知道是否有一个更快的方法来实现下面举例说明的结果。特别是，我希望避免“手动”创建批次索引 以下是我的解决方案： # Create unordered array (instrumental to the example) arr = np.arange(24).reshape(2, 3, 4) arr_1 = arr[0,::2].copy() arr_2 = arr

从Softmax输出到类预测有没有简单的方法 比如说, 由此： [0.83128697, 0.06161868, 0.10709436] 为此： [1, 0, 0] 您可以使用np.argmax检索最大值的索引： import numpy as np a = [0.83128697, 0.06161868, 0.10709436] r = np.zeros(len(a)) # a.size if a is a numpy array r[np.argmax(a)]=1 r array([

目的：通过ctypes将np.ASCONTIGOUUSARRAY传递给Rust函数。Rust会对阵列进行各种更改。进程在Python中继续。代码在Linux环境中按预期运行（Linux上内置的rust cargo stable，从Manjaro 4.19内核中的Python 3.8调用），但会引发错误：OSError:exception:访问冲突读取0xFFFFFFFFFFFF（有关Windows构建条件，请参阅下文） （简化）代码： 实际生锈功能更复杂。这个小小的剪报足以证明它在Linux中工

给定一组具有坐标x和y（左图）的二维数据点，是否有一种简单的方法在其上构建三角形网格（右图）？i、 e.返回元组列表，该列表指示连接的顶点。解决方案不是唯一的，但任何合理的网格都足够了。您可以尝试。从该链接： points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1]]) from scipy.spatial import Delaunay tri = Delaunay(points) plt.triplot(points[:,0], point

我有一个非常简单的函数，其中我传入一个字符数组并进行一个简单的字符匹配。我想根据匹配的字符返回1/0的数组 问题：当int数组从设备中复制回来时，虽然我可以看到该值已在数据结构中设置（当我在赋值后在函数中打印它时），但该值并不是预期的值 我肯定这是件愚蠢的事 将pycuda.driver导入为cuda 导入pycuda.autoinit 从pycuda.compiler导入SourceModule 将numpy作为np导入 mod=SourceModule（“”） __全局无效测试（const