我搞不懂numpy方法是如何应用于nd数组的。例如:
import numpy as np
a = np.array([[1,2,2],[5,2,3]])
b = a.transpose()
a.sort()
在这里,transpose()方法没有将任何内容更改为a,而是返回a的转置版本,而sort()方法对a进行排序并返回一个NoneType。有人知道为什么会这样吗?这种不同功能的目的是什么?
如果键有关联的数组,我会在表中查找。按照设计,我的table.__getitem__()有时会返回None而不是KeyError-s。我希望这个值要么是None,要么是与w关联的numpy数组。
value = table[w] or table[w.lower()]
# value should be a numpy array, or None
if value is not None:
stack = np.vstack((stack, value))
只有当我使用上面的代码,并且第一次查找是匹配时,我才得到:
ValueError: The truth value of an
我试图使用以下代码从包含非value的list对象中获取最大值:
import numpy as np
LIST = [1,2,3,4,5,None]
np.nanmax(LIST)
但是我收到了一条错误消息
'>=' not supported between instances of 'int' and 'NoneType'
显然,np.nanmax()不适用于None。从包含None值的list对象中获取最大值的替代方法是什么?
我正在尝试使用Chainer (v4.0.0b1)构建一个包含多个GPU的LSTM网络。如以下代码所示。
import numpy as np
import chainer
from chainer import optimizers, Chain, training, iterators, serializers, cuda, Variable
import chainer.functions as F
import chainer.links as L
...
class Network(Chain):
def __init__(self):
super(Net
我正在使用matplotlib cvs2rec函数读取人口普查数据-工作良好,给了我一个很好的ndarray。
但是有几列中所有的值都是‘none’,dtype为|04。当我登录到ATPY "TypeError: object of NoneType has not len()“时,这是导致的问题。像'9999‘或其他缺失的东西对我来说是有效的。MASK在这种情况下不会起作用,因为我将实数组传递给Atpy,它不会转换掩码。numpy中的Put函数不能用于none值,这是改变值的最好方法(我认为)。我认为某种布尔数组是可行的方法,但我不能让它工作。
那么,什么是一个好的/快速的方
我有个阵列。我的任务是打印出数组,以及数组的形状、大小、项大小、尺寸和数据类型名称。输出应该是一个文本文件-每个属性都应该在一个新的行上。
当我尝试使用以下代码时,会得到错误:
File "<ipython-input-76-f4d4f45285be>", line 1, in <module>
print(a.shape)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'
我尝试了两个选项,打开一个文本文件和np.savetxt。两者似乎都
我正在使用cv2.imread()打开一个png图像,以便测试我的模型用于手写分类。我在Colab上工作,在挂载驱动器并打开映像后,我检查img的类型: type(img) answear是'NonType',所以当我试图将它转换为tensor时,我得到了一个错误: > ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported
> object type NoneType). 然后我将NonType对象转换为numpy.ndarray,然后再转换为张量tf.convert_to_ten
import numpy as np
def multi_print(n):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for z in np.arange(n):
print(func(*args))
@multi_print(2)
def if_num(x):
if x == 1:
return 'abc'
else:
return 'def'
if_num(3
我正在创建一个继承自NumPy ndarray的类。我在给它一些方法上有点麻烦。具体来说,当我向类添加一个简单的方法printout时,我得到以下错误:
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'printout'
我应该如何向这个类中添加方法?此外,是否有一种建议的方法可以在内部更改该类中的self值?
import numpy
class Variable(numpy.ndarray):
def __new__(
cls,
name
我正在尝试将一些遗留DB内容有效地读取到numpy (rec-)数组中。我在跟踪这个和这个帖子。现在,DB中的某些条目包含NULL,返回为None。
所以np.fromiter会做出这样的反应。
TypeError: long() argument must be a string or a number, not 'NoneType'
我想告诉它,如果它没有遇到任何东西,它应该如何表现。这可能吗?
下面是(类似)我的代码:
cur = db.cursor()
query = ("SELECT a, b, c from Table;")
cur.execute(
我正在寻找一种方法,可以将一些Python对象提取到一个合并的tar存档中。此外,我还需要使用np.save(....)将一些numpy数组保存在相同的存档中。我还需要稍后再读。
所以我尝试的是
a = np.linspace(1,10,10000)
tar = tarfile.open(fileName, "w")
tarinfo = tarfile.TarInfo.frombuf(np.save(a, fileName))
tar.close()
我得到了一个错误:
'numpy.ndarray' object has no attribute
我尝试取两个连接列表的中值,其中一个列表是numpy repeat函数的结果。 下面的代码运行良好: from numpy import median, repeat
g = [4, 5, 6]
g.extend([i.item() for i in repeat(0, 10)])
median(g) 由于某些原因,如果我尝试在一行中执行此操作,则上面的代码将失败: g = [4, 5, 6]
median(g.extend([i.item() for i in repeat(0, 10)])) TypeError: unsupported operand type(s) for /:
我试图将图像从1 Flask应用程序发送到另一个应用程序,即从1个端点发送到另一个端点,但我不知道需要做什么转换才能正确地发送和接收图像。我正在使用下面的代码,但是我在接收端得到了NoneType对象
发件人应用程序代码
import requests
data = {}
data['image'] = # <image>
res = requests.post('http://<IP>:<PORT>/', data = data)
接收机瓶应用程序代码
from flask import request
import n
我正在从python2迁移到python3,我面临一个问题,我已经将其简化为:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, None])
(a > 0).nonzero()
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: '>' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'
在
我想用内核密度进行仿真观察,但我有以下错误类型: TypeError:不支持的操作数类型(S),用于+:'float‘和'NoneType’
如何解决这个问题?这是我使用的代码:
from matplotlib.pyplot import *
from math import *
from array import *
import numpy as np
from numpy.random import *
from scipy.misc import *
from scipy.stats import *
f
我可以从一个文件中输入测试数据,没有任何问题。然而,每当我试图从一个目录中的多个文件中输入数据时,我得到了以下错误: AttributeError:'NoneType‘对象没有'lower’属性。请看我下面的代码,我将感谢任何帮助。谢谢。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from nltk.corpus import stopwords
import numpy as n