对Scipy来说是新的 我已经安装了scipy和numpy，但是在运行scipy.test（）时，我发现很多测试都失败了。 我试图找到一些共同的原因，我发现了几个： >>> import scipy >>> scipy.test() Running unit tests for scipy NumPy version 1.6.2 NumPy is installed in /opt/local/Library/Frameworks/Python.framewo

我是一个新的opencv，我遇到了麻烦。 我有一个np.array颜色，我想将np.array颜色添加到我的图像中 这是我要添加的np.array颜色 turbo_colormap_data = np.array( [[0.18995,0.07176,0.23217], [0.19483,0.08339,0.26149], [0.19956,0.09498,0.29024], .................. [

为什么有些Numpy是用C+编写的+；？ 发现，2.8%的NUMPY代码是C++。它只是用于与用户的C++代码（如用FORTRAN语言编写的代码的0.1%）进行交互，还是在这个代码上建立了NUMPY的一些功能？ 如果在C++ C++代码中建立了一些NUMPY功能，为什么他们不使用C来实现这些目的？< P>如果你点击，你会得到一个GITHUB已经被标记为C++的文件列表。如果你检查这些文件，你会发现其中很多文件实际上不是C++。它们大多是C头文件，或者扩展名为.inc的文件，实际上

我正在查看polyfit例程的文档，发现了一个可能的矛盾。在重量的描述中，它说： w |数组|状，形状（M），可选权重应用于 采样点的y坐标。对于高斯不确定性，使用 1/西格玛（不是1/西格玛2）** 在cov的章节中，它说： cov | bool或str，如果给定且不为False，则可选，返回的不仅仅是 但也要估计其协方差矩阵。默认情况下，协方差 按chi2/dof进行缩放，其中dof=M-（deg+1），即权重 被认为是不可靠的，除非是相对意义上的；以及 一切都是按比例缩放的，这样减少的ch

我想用一个条件向量化一个函数，这意味着用数组算法计算它的值np.vectorize处理矢量化，但它不适用于数组算法，因此它不是一个完整的解决方案 在问题“”中给出了答案作为解决方案，但没有防止此处出现错误；见下面的MWE import numpy as np def myfx(x): return np.where(x < 1.1, 1, np.arcsin(1 / x)) y = myfx(x) 将numpy导入为np def myfx（x）： 返回np.where（x1.

我有一个点坐标为xy的numpy数组。我已经绘制了这些点中的每一个，并希望有一条线将每个点连接到另一个点（完整的图形）。这个数组是一个2x50结构，所以我对它进行了转置，并使用了一个视图来让我遍历这些行。但是，我得到一个“索引超出范围”错误，如下所示： plt.plot(*zip(*v.T)) #to plot all the points viewVX = (v[0]).T viewVY = (v[1]).T for i in range(0, 49):

我正在尝试使用C API从一个大型numpy数组中读取许多值（按顺序）。我想要一种比在每个值上单独使用boost:：python:：extract（…）更有效的方法。类似于获取指向第一个值的指针，然后增加该指针 我已经通读了numpy API文档，我可以看到这是可能的，但对于如何真正实现这一点，我一点也不知道。有人能给我举个例子吗？Boost:：Python API不允许您直接这样做。您可以使用Numpy C API来实现这一点。可以使用boost:：python:：object的ptr（）方法

我正在尝试使用scikit进行朴素的Basyes分类。我有几个问题（我也是scikit的新手） 1） Scikit算法希望输入为numpy数组，标签为数组。在文本分类的情况下，我是否应该通过维护vocab中的单词散列和与之相关联的唯一id，将每个单词映射为一个数字（id）？这是scikit的标准做法吗 2） 如果将同一文本分配给多个类，我应该如何继续。一个明显的方法是复制每个培训示例，每个示例对应一个相关标签。还有更好的代表性吗 3） 类似地，对于测试数据，如何获得与测试关联的多个类 我正在使用

例如，我有一个值为[1,2,4,3,6,7,33,2]的数组。我想得到所有大于6的值。据我所知，numpy.take只能获取带有索引的值。 我应该使用哪个函数？您可以使用布尔数组索引对数组进行索引： >>> a = np.array([1,2,4,3,6,7,33,2]) >>> a > 6 array([False, False, False, False, False, True, True, False], dtype=bool) >&g

我试图计算RGB图像的平均值。为此，我找到每个像素的亮度，即 L（r，g，b）=X*r+Y*g+Z*b（一些线性组合）。 然后将所有像素的亮度相加，除以宽度*高度，求出平均值。 为了加快速度，我使用 我传递给它的数组是一个一维Numpy数组，因此它的工作原理与给出的示例相同 import Image import numpy as np im = Image.open('image_00000001.bmp') data = np.asarray(im).reshape(-1) # so dat

我有一个scipy中的256x256 csr_矩阵，我有一个我想应用的新行顺序列表。我试过这个： def HblockDiag(z): Hz = H(z) # H(z) returns a 256x256 csr_matrix Hz.indices = idenRows return Hz 但是它不起作用，因为索引没有给出每行的索引。。。最好的方法是什么 编辑： 我得到： [[1 2 4] [6 3 4] [8 5 2]] [[6 3 4]

这是一个数学问题，但它与numpy实现有关，所以我决定在某时问它。也许我误解了什么，但如果是的话，我想澄清一下 numpy.ftt.ftt根据公式计算DFT： numpy.ftt.fftfreq应该返回计算DFT的频率 假设我们有： x = [0, 0, 1, 0, 0] X = np.fft.fft(x) freq = np.fft.fftfreq(5) 然后对于信号x，其DFT变换为x，计算x的频率由freq给出。例如，x[0]是频率freq[0]下x的DFT，x[1]是频率freq[1]

我正在用[n_图像，宽度，高度，3]创建一个大numpy阵列。 为此，我创建了一个空列表，并附加了通过裁剪RGB图像并将其转换为numpy数组而创建的numpy数组 我在优化代码时遇到了一些非常奇怪的事情： import time from PIL import Image im1=Image.open("random_png_image.png") im2=Image.open("random_png_image.png").convert('RGB') t1=time.time() a1

我有一个包含一些数据的3D阵列（光栅3D图像）。我想通过使用一些合适的插值（最好是线性的，在这种情况下可能是“三线性的”）得到一个二维的数组。然而，可以方便地描述切割平面，例如使用法向量和距离 如果切割与其中一个轴平行，这很简单，只需切片3D阵列（使用numpy索引切片）。但是如果切口不平行于轴，我看不出一个好的方法来解决这个问题。我想到的唯一一件事是旋转3D阵列（可能使用2D旋转的组合），使切割平行于轴，但这似乎效率极低 我在python中使用numpy、ndimage和skimage。任何其

代码是这样的： >>>data = pd.DataFrame({'P': ['p1', 'p1', 'p2'], 'Q': ['q1', 'q2', 'q1'], 'R': ['r1', 'r1', 'r2']}) >>>data P Q R 0 p1 q1 r1 1 p1 q2 r1 2 p2 q1 r2 >>>data.group

如图所示，我正在使用skimage.segmentation.felzenszwalb，这很好 我已经尽可能地调整了参数，但它仍然检测到一些我不希望它检测到的大片段。之后如何删除超过特定大小的段？我知道您可以使用skimage.measure.regionprops来获取每个段的面积，但我不知道如何从段fz中删除段，让数组保持与标记边界的接触 import numpy as np import skimage.io from skimage.util import img_as_float fr

我目前需要将5PL曲线拟合到我拥有的一些数据点。5PL是生物测定分析中常用的非对称逻辑函数。其公式如下： F（x）=D+（A-D）/（1+（x/C）^B^E） 我使用python中的scipy（duh）获得了一个合适的结果。 我第一次使用数据知识来确定函数的起始参数：- A is the lower asymptote so guess it with min(y) B is the Hills slope so guess it with the slope of the line betwe

我试图在tensorflow中计算互信息，并将其与我的numpy代码进行比较： import numpy as np import tensorflow as tf import nibabel as nib def nmi(vol1,vol2,bin): m=vol1.shape[2] n=vol2.shape[2] if m>n: d=m-n slices=np.zeros([vol1.shape[0],vol2.shape[1]

这似乎不是理想的行为，但我想检查一下。我认为它至少应该打印一条警告 import numpy as np import pdb from sklearn.metrics import average_precision_score as ps y = np.array([[1,0],[0,1],[1,0], [1,0],[1,0]]) hat = np.array([[0.2,0.8], [0.1,0.9], [0.8,0.2], [0,1], [0,1]]) print ps(y, hat

我的情况与以下类似： import numpy as np a = np.random.rand(55, 1, 3) b = np.random.rand(55, 626, 3) 在这里，形状表示观察的数量，然后是每次观察的时间片数量，然后是给定时间片上观察的维度数量。因此，b是一个新时间间隔内55个观测值中每个观测值的3维完整表示 我想将a和b堆叠成一个数组，其形状为55627,3。一个人怎样才能在努比做到这一点？如有任何建议，将不胜感激 继续上面Divakar的回答，numpy中的轴参数

在完成tensorflow培训后，我尝试测试一些学习网络 但我的测试图像是通道1的[512 512 1]数据，在512个水平和512个垂直像素中 我将图像数据更改为numpy数组 张量网络应该是[？512 1]，看起来是这样的 如何将numpy数组转换为张量？（[512-512-1]->[？512-512-1]）只需附加一个维度即可 arr = your_image # [512, 512, 1] new_arr = np.expand_dims(arr, 0) tensor = tf.con

我正在做家庭作业，目的是将自我实现的岭回归与ADMM与sklearn包的内置函数进行比较。尽管我自己的实现可能会很麻烦，但我仍然坚持解释内置函数输出 我正在Windows上使用Python的3.7版本。我的目标是预测模型Y=X*Beta+Epsilon中Y的值， 其中，Y是100个变量的向量，X是具有集合协方差矩阵的多元正态分布样本100x2000维数的矩阵，β是具有2000个位置中5、10或100个集合值的向量 在这一点上，我尝试了sklearn.linear_model.Ridge的可通过参

我一直在尝试学习如何使用线性回归和scipy拟合曲线 下面是我从另一个帮助别人的用户那里得到的一些代码 我的问题在于：我为xData和yData拟合了一些自己的数据。 但是如果我翻转xData和yData，那么 如何修复它，使曲线适合原始xData和yData位置 import numpy, scipy, matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit from scipy.optim

我刚刚使用过numpy，现在正在（重新）积累我的numpy知识。 我有一个关于多维（在本例中是2D）数组的奇特索引的问题 给出以下代码段： >>> a = np.arange(12).reshape(3,4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> i = np.array( [ [0,1],

我正在使用PyTorch的数据分割数据。随机分割 train\u idx，validate\u idx，test\u idx=数据。随机分割（X， [num\u培训样本、num\u验证样本、num\u测试样本]） 它返回随机拆分的索引。那么我就做下面的事情 train=[X[train\u idx.index]，y[train\u idx.index]] validate=[X[validate_idx.index]，y[validate_idx.index]] test=[X[test_id

所以我有一个问题，我试图加载到jupyter笔记本的图像数据。加载imgA没有问题，因为当我使用打印（imgA）检查图像时，会显示矩阵，而imgB会不断给我一个notype属性错误，即使两个图像都保存在同一文件夹中 这是我的密码： imgA = cv2.imread("C:\\Users\\Dzaky Ligarwaly-R\\Documents\\pattern recognition\\Biomedical_Image.jpg") imgB = cv2.imread("C:\\Users\\

我正在处理一些神经成像数据，我的扫描尺寸是100150100。我目前正在处理nibabel格式的文件 有没有交换轴的好方法？例如，我希望我的图像是100100150。我希望这是在尼伯尔格式，但如果需要的话，我可以得到一个numpy ndarray图像，然后在那里做的工作以及。在这种情况下，在numpy有没有一种很好的方法可以做到这一点 谢谢你的帮助 如果您正在使用numpy，请使用： import numpy as np arr = np.swapaxes(arr, 1, 2) 这将交换轴1

我试图实现一个PyTorch协方差矩阵算子。然而，我注意到Numpy实现和我的尝试之间的结果不一样，但我不理解为什么 我将贝塞尔校正加权协方差矩阵定义为： 我将加权平均数定义为： 我比较NumPy方法和我的方法如下： import numpy as np import torch torch.set_printoptions(precision=8) x = np.random.randn(1000, 3)*1000 w = np.abs(np.random.randn(1000))*1

我有两个平面的输入图像，其中（静态）相机处于未知角度。我使用opencv成功地提取了感兴趣的边和点。但是我被困在从图像计算真实角度 从图像#1中，我需要计算相机相对于平面的角度。我知道平面上有3个点形成等边三角形（60度角）。三角形的中心点也是平面的中心点。但是，图像上的平面中心点被另一个对象覆盖 从图#2中，我需要计算平面上物体（点C）与3个点之一和平面中心点（=线A到B）的实际角度 我如何计算实际角度β，就好像相机与平面没有角度一样 更新： 我在 有许多函数，但我不知道如何将它们应用于我

我需要帮助解决一个小问题。我有一个图像，在这个图像中我定义了一个感兴趣的区域。 现在，我想检查我的ROI的像素值，以便如果ROI颜色范围介于（105105105）和（255255255）之间，则打印“左”，否则打印写入 问题是我无法表达对if语句的理解 示例代码： import cv2 import matplotlib.pyplot as pltl import numpy as np frame=cv2.imread('frame 8 sec.jpg') ROI=frame[450:

1： 当尝试使用批大小执行pytorch训练序列时，当nn输出和批通过MSEloss函数时，my loss函数出现错误 2： 已经尝试搜索nn填充，但这不是covnet而是自动编码器，类似的堆栈溢出问题尚未产生结果 3： NN： 列车运行方式： def train(net, x_train, x_opt, BATCH_SIZE, EPOCHS, input_dim): outputs = 0 mse = 0 optimizer = optim.SGD(net.parame

我仍然不是最老练的python用户；但我无法克服这个可能很简单的问题。我有一个与spyder接口完美配合的代码。我想通过创建bat文件使其成为一项经常性任务。反过来触发cmd接口的bat文件不导入PANDA_数据读取器，代码被卡住并中止 import pandas_datareader.data as web 上面的这一行创建了下面的错误。这是一篇很长的文章 File "C:\Users\myself\anaconda3\lib\site-packages\pandas_datare

我已经安装了python3.7.4，当我使用pip3安装numpy时，它表示安装成功。当我在主目录中时，我运行python3并输入importnumpy，它工作正常。然而，当我将cd刻录到保存所有.py文件的python3目录中，并尝试运行一个导入numpy的python文件时，我得到了一个提示。如果我在这个python3目录中，并且运行python3，我会打开相同版本的python，但是当我尝试运行import numpy时，我会得到相同的结果。我的homework3.py文件只包含一行，它是

我有两个特征向量集X和Y，其中size=（7,7）（7个分量的7个特征向量） 我正在寻找一种从这两个特征向量集建立协方差矩阵的方法 第一次，我做了这个功能： # Compute covariance between vectors of matrix def compute_Cov(A,B): C = np.zeros((7,7)) for i in range(7): C[0:7,i]= np.mean(A[0:7,i]*B[0:7,i]) - np.mean(A[0:7,i]

当我运行一个用numpy矢量化的函数时，它的执行次数总是比我预期的要多。因此，在实际调用开始之前，似乎有一个试运行。最近，我因为这个遇到了麻烦。请参见以下示例： import numpy as np class PERSON: def __init__(self, age): self.age = age class TIME: def __init__(self): self.ages = np.array([0,0]) def i

我想将存储日期、温度值、纬度和经度信息的CSV文件转换为三维的NetCDF文件格式 import pandas as pd import xarray as xr df = pd.read_csv(csv_file) xr = df.to_xarray() nc=xr.to_netcdf('my_netcdf.nc') 我的数据帧如下所示： 当我在下面使用这个脚本时，它只包含一个维度 import pandas as pd import

我正在尝试为我使用YLO检测到的每幅图像的图像数据训练一个cnn模型，并仅在specefic帧上应用cnn 使用的cnn medel是： # define our Convolutional Neural Network architecture from tensorflow.keras import layers model = Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), padding="same", input_s

我正在为Spyder 3.2.4 IDE中的数字运算代码编写代码，当我检查结果时，我感到困惑 功能代码为 def dictWords(dataLength): maxLength = 1. sumLengths = 2. totalWords = 2. while sumLengths < dataLength: maxLength += 1 sumLengths = 2*(maxLength*2**maxLength - 2

我有一个4D numpy数组a的形状（N，N，N），我想通过固定索引对将其转换为二维矩阵M的形状（N，N）。比如说 M[i,j] = A[i,j,i,j] 在numpy中应该如何做到这一点，避免for循环 编辑： 随后，我将使用numpy.ix提供的索引数组访问M的元素，因此以类似方式访问4D数组的元素也是一个解决方案。这是一个解决方法： i，j=np.arange（N），np.arange（N） j_idx，i_idx=np.meshgrid（i，j） M=A[i_idx，j_idx，i_i

我已经在线程和进程上苦干了一段时间，试图加快我在IPython的并行工作。我不确定我调用的函数有多少细节是有用的，所以这里有一个bash，但是询问您是否需要更多 我的函数的调用签名看起来像 def intersplit_array(ob,er,nl,m,mi,t,ti,dmax,n0=6,steps=50): 基本上，ob、er和nl是观察值的参数，m、mi、t、ti和dmax是表示模型的参数，用于比较观察值。（n0和steps是函数的固定数值参数。）函数循环通过m中的所有模型，并使用mi中的

我在numpy.fft.irfft2中输入了一个1024x512数组，然后从中取出一个1024x1022数组。为什么我不能得到1024x1024？我想得到一个方阵。“在最终转换轴中，当没有给定s时，输出的长度为2*（m-1），其中m是输入的最终转换轴的长度。” 您需要将“s”指定为参数 （irfftn比irfftn2有更好的文档，'s'在这两个方面做的事情相同）“在最终转换轴中，未给定s时的输出长度为2*（m-1），其中m是输入的最终转换轴的长度。” 您需要将“s”指定为参数 （irfftn

我希望计算一个深度范围内的平均温度（因此2米、3米等处的平均温度），以便最终能够绘制平均温度与深度的关系图。温度是数组中的一列，深度是另一列。由于有一个深度范围（从2m到>200m），我不想手动键入每个深度的代码，所以我想知道如何做到这一点。这就是我到目前为止所做的： import numpy as np temperature = data['Temperature'] depth = data['Depth'] meantemp = np.mean(temperature) 下载/复制并

我有一个熊猫系列，所以： A 1 B 2 C 3 AB 4 AC 5 BA 4 BC 8 CA 5 CB 8 转换为矩阵的简单代码如下： 1 4 5 4 2 8 5 8 3 一些相当动态和内置的东西，而不是许多循环来解决这个3x3问题。你可以这样做 import pandas as pd # your raw data raw_index = 'A B C AB AC BA BC CA CB'.split() values = [1, 2, 3, 4, 5, 4,

我正在用numpy实现一个矩阵分解算法，发现我的代码运行了很长时间，导致jupyter内核重新启动。我将错误定位到使用np.dot的一行代码中。下面是一段代码，其中的行运行缓慢： H = np.random.rand(n_features, 8) print(H_start.T.shape) #(8, 10285) print(t2t_matrix.shape) #(10285, 10285) S_nom = H_start.T.dot(t2t_matrix) # this line takes

我有我的X和Y numpy阵列： X = np.array([0,1,2,3]) Y = np.array([0,1,2,3]) 以及将x、y值映射到Z点的函数： def z(x,y): return x+y 我希望生成3D绘图所需的显而易见的东西：对应Z值的二维numpy数组。我认为应该是这样的： Z = np.array([[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5],

我在积分一个偏微分方程，其中有一个四阶偏导数，在$x$，时间上的数值积分给了我荒谬的错误。我认为问题的原因是，我在四阶导数中得到了很大的误差。为了说明，我取函数$y（x）=1-\cos（2\pix）$的数值导数。下面我绘制了域$（0，1.0）$中的导数$y{xx}（x）$和$y{xxxx}（x）$。见下图： 可以看出，误差主要发生在边界附近 数值导数采用numpy梯度法进行。 python代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as

我有一个包含400个特征的数据集 我所做的： # approach 1 d_cov = np.cov(d_train.transpose()) eigens, mypca = LA.eig(d_cov) # assume sort by eigen value also/ LA = numpy linear algebra # approach 2 pca = PCA(n_components=300) d_fit = pca.fit_transform(d_train) pc = pca.

我有一个预训练的keras模型pspnet50_ad20k，想从中得到一个分割图像。输入是形状为（1473，473，3）的numpy数组中的图像，它返回形状为（1473，473，150）的数组，因为该模型预测了150个不同的类 import os os.environ['KERAS_BACKEND'] = "tensorflow" from keras.models import model_from_json json_file = open('/data/pspnet50_ade20k.j

我对多边形拟合函数有一个问题。我的数据是： value_to_cycle_slip_x_1 = [0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, 180.0, 210.0, 240.0, 270.0] value_to_cycle_slip_y_1 = [1.4108499772846699, 1.410405956208706, 1.4104186482727528, 1.4109007231891155, 1.4058293923735619, 1.40692041

我有一个维数为（22,2）的矩阵，我想用奇异值分解它。但是numpy中的SVD没有返回正确的维度。我希望像（22,22）、（22,2） 返回的尺寸是正确的。uu和vvh矩阵始终是平方矩阵，而根据软件的不同，s可以是仅具有奇异值的数组（如numpy）或具有原始矩阵尺寸的对角矩阵（如MATLAB） uu矩阵的维数是原始矩阵的行数，vvh矩阵的维数是原始矩阵的列数。这永远不会改变，否则您将计算其他内容而不是SVD 要从numpy中的分解重构原始矩阵，我们需要将s转换为具有适当维数的矩阵。对于方阵很容易