我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。
我的代码
df5['RiskSubType']=np.where(new_df['Snow_Risk']==1,(( ' Heavy Snow forecasted at ' +df5.LOCATION.mask(new_df.LOCATION=='',df5.LOCATION_CITY))),
np.where(df5['Wind_Risk']==1,( ' Heavy Wind forecasted at ' +df5.L
我不明白。这些文档解释了广播的规则,但似乎没有用英语来定义它。我的猜测是,广播是当NumPy用虚拟数据填充一个较小的维度数组以执行操作时。但这不管用:
>>> x = np.array([1,3,5])
>>> y = np.array([2,4])
>>> x+y
*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
但是,错误信息暗示我走在正确的轨道上。有人可以定义广播,然后提供一些简单的例子来说明什么时候起作用,什么时候不起作用?
我定义了一个二维数组如下:
predict_result = np.zeros((69,1000))
在循环中,我试图将一个预测的一维数组注入其中。
for ij in range(0,1000):
# # some code to generate Ypredict
predict_result[:,ij]=Ypredict
Ypredict总是(69,1)的形状。但是,运行该程序会出现以下错误
predict_result:,ij=Ypredict ValueError:无法广播输入数组从形状(69,1)到形状(69)
如何纠正此错误?
数组具有以下维度:dists:(500,5000) train:(5000,) test:(500,500,)
为什么前两个语句会抛出一个错误,而第三个语句工作得很好?
dists += train + test
错误:ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5000,) (500,)
dists += train.reshape(-1,1) + test.reshape(-1,1)
错误:ValueError: operands could not be broadcast t
我正在尝试手工编写多重线性回归代码,为此,我编写了以下逻辑:
#building the model
#lets start with a random value of m and c
import numpy as np
n_samples,n_features=X_train.shape
weight=np.zeros(n_features)
bias=0
lr=0.0001 #l is the learning rate
mse=[]
for i in range (0,20000):
Y_pred=np.dot(X_train,weight)+bias
m
我想要绘制两个变量的实函数的曲面,其中包含矩阵,但否则函数是实的。当我试图运行代码时:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.linalg import expm, norm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
def f(x,y):
A = np.array([[0,-1,0],[1,0,0],[0,0,0]])
v = np.array([[1,2,3]])
return norm(x*y*A@v
我正在用Google Colab做一个python程序,在这个Colab中,我想创建一个函数,它发送两个Numpy数组,一个panda Dataframe和一个字符串到一个Numpy矢量化函数。当我执行这段代码时,我得到以下错误:ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (6501398,) (6501398,) (462650,11) ()。
下面是我使用的代码:
def calc_gem_bouwjaar(postcode_van_ascii, postcode_tot_ascii, BAG_group
我想将噪声添加到均匀矩阵中,我使用的代码是:
import numpy as np
s = np.random.default_rng(100).normal(10,5,512*512)
s2 = np.reshape(s, (512,512))
s2 =s2+11*np.ones((515,512))
它会给出以下错误:
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (512,512) (515,512)
这里的问题在哪里?
现在迭代我们的数据集,迭代次数在range(epoch):n_epoch (“iteration no:{} ".format(iteration))
previous_batch=0
# Do our mini batches:
for i in range(no_itr_per_epoch):
current_batch=previous_batch+batch_size
x_input=X_train[previous_batch:current_batch]
x_images=np.reshape(x_input,[batch_size,50,50,3]
In [31]: print(np.poly1d((3,2)))
3 x + 2
In [32]: a = np.array(( np.poly1d((3,2)), np.poly1d((3,2)) ))
我原以为数组a是numpy.lib.polynomial.poly1d对象的(2,)形状数组,但是
In [33]: a.shape
我正试图了解numpy的广播如何影响np.allclose的输出。
>>> np.allclose([], [1.])
True
我不明白这是为什么,但这并不是:
>>> np.allclose([], [1., 2.])
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0,) (2,)
这里有什么规定?我在中找不到任何关于空数组的信息。
下面的代码产生下列值错误。
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (8,8) (64,)
当我将“训练”数据集从10个图像扩展到100个时,它第一次出现了。解释器似乎告诉我,我不能对这些数据点执行任何坐标操作,因为其中一个坐标对缺少一个值。这一点我无可争辩。不幸的是,我的工作并没有完全成功。我尝试插入一个if条件,后跟一个continue语句(即,如果这个特定的坐标出现,它应该从循环的顶部继续)。翻译不喜欢这个想法,并低声说了些话,说这句话的真实性并不像我想的那么简单。它建议我尝试a.any()或a.a
我有一个图像"img_carree“,我想要更改(大小为427x427,每个像素带有RGB值)
M = np.array(img_carree)
M.shape #return(427,427,3)
我也有一个彩色对象
color = (255,255,0)
因此,我试图检查图像的每个像素与颜色之间的相关性,并将其存储在一个新的numpy数组中。
F = M
for i in range(427):
for j in range(427):
F[i][j] = np.corrcoef(M[i][j], np.array(color))
我尝试通过执行以下操作将向量输入到numpy矩阵中:
eigvec[:,i] = null
然而,我一直收到这个错误:
ValueError: could not broadcast input array from shape (20,1) into shape (20)
我尝试过使用flatten和reshape,但似乎都不起作用
我想用下面的方法将一个5x1矩阵乘以1x1矩阵。每次它都会给出以下错误 ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) 这是我正在尝试的方法。请在这里帮助我调试具体的实例 >>> m = np.ones(5)
>>> x = np.ones(1)
>>> m.shape
(5,)
>>> x.shape
(1,)
>&
如果我有一个数组,A,具有形状(n,m,o)和一个数组,B,具有形状(n,m),是否有一种方法可以将a,m处的每个数组除以Bn,m处的标量,而没有列表理解?
>>> A.shape
(4,173,1469)
>>> B.shape
(4,173)
>>> # Better way to do:
>>> np.array([[A[i, j] / B[i, j] for j in range(len(B[i]))] for i in range(len(B))])
列表理解的问题是,它很慢,它不返回数组(所以您必须np.arr