我遇到了一个问题,我试图运行(在Python上):x,y=loadtxt('2.8k to 293k 15102014get relevant area
它返回ValueError。我尝试过用一个由10个元素组成的小得多的数组来完成这个过程,xfit=xorg[(x>0.85)==True]命令可以正常工作。程序试图做的是缩小视野,一些数据,到一个相关的点,这样我就可以拟合一条最适合线性元素的数据
我有一个函数,它完全是用numpy函数编写的,有两个输入值。该函数由一些矩阵运算组成,当我传递两个大型数组时,它会给我一个矩阵:ValueError必须是2维的。使用循环和numpy.apply_along_axis可以解决这个问题,但是这些方法会使代码变得非常慢。下面是我写的代码 import numpy as npdata = np.random.normal(size=600*600*2)
data = data.r
numpy.empty()在Google的默认numpy库中返回数据类型不被理解的异常。我检查了堆叠溢出的所有问题,但没有看到与这个问题有关的问题,因为我正在使用google。下面是完整的代码和异常输出:def diffMask(img1=None, img2=None, opt=None, dataset=None, args=None): if os.path.isdir("{}{}".format(res_path, x
我必须分析一组数据,每小时收费一整年,称为sys_prices,经过各种转换后,它是一个包含8785行(1列)的numpy.ndarray对象,每一行都是一个只有一个元素的numpy.ndarray项,一个numpy.float64号。list of prices to analyse pcs.append(sys_prices[ii][0])
p, x= np.histogram(pcs, bins='fd&
嗨,我想加入python中的多个数组,使用numpy来形成多维数组,它在for循环中,这是一个伪代码h = np.zeros(4) x1 = some array of length of 4 returned from a previous function (3,5,6,7)第一次迭代进行得很好,但是在f
我使用的是tensorflow_gpu(2.0),最新的keras version.This是我得到的错误(稍微缩短)==>Traceback (most recent callconstant_op.py", line 96, in convert_to_eager_tensorValueError在谷歌搜索时,有人提到'Numpy数组</