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4
回答
在
numpy
中
打包
多维
数组
、
、
我有一个4Dnumpy
数组
(这些是成堆的成像数据),我想沿着除一个轴之外的所有轴执行平均入库。从say开始 x=np.random.random((3,100,100,100)) 我想要对轴1,2,3应用箱大小为10的箱,并平均每个箱
中
的值。预期结果将是形状
数组
(3,10,10,10) 我对np.reshape的研究是这样的: result=x.reshape(3,-1,10,100,100).mean(axis=1) result=result.reshape(3,10,-1,10,100).mean(axis=2) 以此类推,但这会打乱
浏览 46
提问于2021-05-05
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何获得
多维
numpy
数组
中最大n值的索引
、
、
、
、
我想得到
多维
numpy
数组
中最大n值的索引。为了获得一维
numpy
数组
中最大n值的索引,我找到了。
在
python
中
的交互式shell中进行了测试,结果表明bottleneck.argpartsort对
多维
numpy
数组
没有影响.为了获得
多维
numpy
数组
中最大值的索引,我找到了。它不能得到最大的n,我可以给出的方法是将
多维
numpy</e
浏览 2
提问于2015-04-22
得票数 5
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10
回答
Numpy
多维
对象的Java等效项
、
、
在
使用了一段时间后,我真的很喜欢
Numpy
多维
数组
。用简洁但可读且相当通用的代码来编写算法是很有帮助的。我希望
在
Java
中
也有同样的东西。
在
我用类似
Numpy
的API编写
多维
数组
之前,已经有这样的东西了吗? PS我找了一下,没看到
浏览 0
提问于2011-12-04
得票数 24
回答已采纳
3
回答
Python,hstack不同类型的列
数组
(列向量)
、
我目前有一个
numpy
多维
数组
(类型为float)和一个
numpy
列
数组
(类型为int)。我想把它们组合成一个
多维
的
numpy
数组
。import
numpy
(1251,)(1251,10)ValueError: all the input a
浏览 0
提问于2011-12-31
得票数 5
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1
回答
从pandas.Series评估int数据
、
、
pandas.read_csv("weather_data.csv")当我试图打印从panda.Series访问的整数数据的类型时,它显示了<class '
numpy
.int64'>,这是否意味着
numpy
主要嵌入
在
pandas
中
?
浏览 2
提问于2021-06-07
得票数 0
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1
回答
numpy
ndarray是同质的还是矩形的(子
数组
必须是相同的长度),因为它在罩下使用了C
数组
吗?
、
、
、
、
Numpy
ndarray必须具有相同类型的所有元素,而同一级别上的所有子
数组
必须具有相同的长度。这些属性也是C
多维
数组
的属性。
numpy
ndarray之所以拥有这些属性,纯粹是因为它是
在
C
数组
之上实现的吗?创建快速
多维
数组
实现真的需要这些属性吗?
浏览 6
提问于2022-05-21
得票数 3
回答已采纳
1
回答
具有角化和可变输入大小的深度学习(lstm)
、
、
、
、
我的数据如下:1,2,3,3,4,5,4,5,5,90,2,4,5,24,-7,6 -1,4,1,2import
numpy
浏览 3
提问于2018-05-14
得票数 1
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2
回答
如何在Python
中
实现
多维
数组
或记录
数组
?
、
、
我
在
计算机科学课上学过有关
多维
数组
&
数组
记录的理论,但我不确定如何在Python
中
实现它。我
在
考虑使用记录
数组
,因为它允许我
在
一条记录
中
拥有不同的数据类型,但同时我也
在
考虑
在
Python中学习
多维
数组
也会很好。我用谷歌搜索了一下&我找到了
numpy
,但我不确定我会使用
numpy
中
的哪个函数。我见
浏览 1
提问于2012-05-09
得票数 0
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2
回答
多维
索引和线性索引之间的
Numpy
相互转换
、
、
我正在寻找一种
在
Numpy
中线性索引和
多维
索引之间进行快速转换的方法。linind =
numpy
.arange(6**5).reshape(6,6,6,6,6)mindx =
numpy
.unravel
浏览 1
提问于2010-07-16
得票数 5
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1
回答
用mxnet和NDarry训练CNN模型
、
、
、
所以
在
第二个循环的末尾,我得到了一个(20,128,128)的警告。我使用ndarry iter函数(mxnet)迭代ndarry进行训练和评估。:], label[:ntrain], batch_size, shuffle=True)以下是代码: import
numpy
浏览 0
提问于2018-05-18
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1
回答
np.linalg.norm AxisError: axis 1超出了维1
数组
的界限
、
我想使用np.linalg.norm来计算行向量的范数,然后使用这个范数来规范行向量,正如我
在
代码中所写的那样。我给出了向量x的初始值,但是在运行这段代码之后,我总是得到: import
numpy
as npdef normalizeRows(x): <__array_function__ internals&
浏览 1
提问于2021-07-02
得票数 0
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3
回答
更好的方法来
打包
numpy
数组
?
、
我需要用struct.pack
打包
一个
numpy
2D
数组
,我正在寻找一种可以
在
批处理
中
这样做的方法。我试过:b = struct.pack('=%sf' % X.size, *X)struct.error: pack expected 6 items for packing (got 2) 是否有更好的方法来
打包
NumPy
数组<
浏览 2
提问于2015-07-09
得票数 6
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2
回答
我应该用
numpy
来做图像处理程序吗?为什么
、
、
、
为什么我应该使用
numpy
来表示图像处理程序
中
的像素,而不是仅仅将值存储
在
我自己的数字
数组
中
呢?目前,我正在做后者,但我看到很多人都在谈论使用
numpy
将像素表示为
多维
数组
。除此之外,我为什么要使用
numpy
而不是我自己的实现呢?
浏览 9
提问于2014-11-19
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2
回答
多维
NumPy
数组
中
的轴
、
我还没有理解
NumPy
中
多维
数组
中
的轴之间的区别。你能给我解释一下吗?特别是,我想知道axis0、axis1和axis2
在
NumPy
三维
数组
中
的什么位置。为什么?
浏览 4
提问于2014-06-18
得票数 8
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4
回答
Python
中
无k-d树的最近邻搜索
、
、
、
我正在寻找的是一种快速而简单的方法来
在
多维
点的2D (
numpy
)
数组
(也是
numpy
数组
)中找到某个
多维
查询点的最近(最近的邻居)。我知道scipy有一棵k-d树,但我不认为这是我想要的。首先,我将更改2D
数组
中
多维
点的值。其次,2D
数组
中
每个点的位置(坐标)很重要,因为我还将更改它们的邻居。我可以编写一个函数,它遍历2D
数组
并测量查询点和
数组</e
浏览 4
提问于2011-12-16
得票数 11
1
回答
Python索引错误(超出界限)访问2D
数组
中
的元素
、
、
、
、
我试图访问从csv文件
中
的数据创建的2d
数组
的一个元素。我可以很好地打印
数组
。当我试图访问
数组
以找到某个元素(即‘行’1‘列’5‘
中
的一个数字)时,它会抛出错误: C:\Users\AClayton\Current\python begin\code_tester.py in create_alldata
浏览 5
提问于2013-08-16
得票数 0
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3
回答
从字符串中保存和检索
Numpy
数组
、
我想将一个
多维
Numpy
数组
转换为一个字符串,然后再将该字符串转换回一个等效的
Numpy
数组
。这个是可能的吗?
浏览 3
提问于2014-09-15
得票数 4
1
回答
从
多维
Numpy
阵列显示单个图像
、
、
、
、
图像存储
在
一个变量
中
,该变量是
多维
Numpy
数组
。type(images)len(images)type(images[3])len(images[3])>> (64, 64, 64, 3)>> (64, 64, 3) 我想要做的是选择特定索引
浏览 1
提问于2019-01-30
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1
回答
使用什么样的tensorflow占位符形状来包含这样的序列?
init_op)这给了我以下错误: (我还在pastebin代码中标记了几个问题-您可以
在
文本
中
搜索“#~~#”,没有引号)
浏览 2
提问于2017-10-30
得票数 2
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2
回答
Python: fromfile
数组
太大和/或gzip无法写入
、
我的目标是从更大的未压缩图像(30000,65536)中提取一个较大的子图像,而不将整个图像读取到内存
中
,然后以压缩格式保存该子图像。我
在
两次交替尝试的基础上得到了两个相关的错误(删除了无聊的代码行): 版本1: fd = open(fname,'rb')data = h5file.create_datasetfd.close()outfilez = gzip.open(outfilename,'wb')
浏览 42
提问于2013-12-07
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