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这是我现在的代码def change_img_color(image, image_dummy):
image_dummy[np.logical_or(np.all(image==[54,67,2
浏览 1提问于2022-08-12得票数 0
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语句具有两个条件
、、
valueswind_dir_calc=np.arctan(v/u)if np.all(u>0) & np.all(v>0):#if np.all(u>0) and np.all(v<0):#if np.all(u<0
浏览 0提问于2018-07-02得票数 1
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F1 = np.sin(X) 测试函数是否是线性的(如中所示，显示叠加)： for i in range(1,10): X = i*X if np.all(LT1) == np.all(LT2): Linear = 'This function is nonlinear.'b
浏览 29提问于2020-10-28得票数 0
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我有两组相同的变量： np.all(a.y == b.y), np.all(a.o == b.o),
type(a.y)
浏览 0提问于2020-10-15得票数 0
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我正在使用np.all()来评估条件。看起来满足了条件，但是np.all()的计算似乎不正确。我遗漏了什么？OS10.8.5上的Python2.7.8。132.95878384, 176.49130164, 178.9892571 , 118.07516559,(Pdb) np.allFalse True
浏览 2提问于2014-12-02得票数 2
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[0, 0, 0, 0], ''' while np.all( dat[0,:]==0 ): while np.all( dat[:,0]==0 ): dat = dat[:-1,:]
浏览 64提问于2016-09-13得票数 7
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RuntimeWarning: invalid value encountered in logdef fct(a, b, c, d): global u2
if np.all(c > 0) and np.all(a > 0) and np.all(u1 != 0) and np.all(u2 !
浏览 1提问于2018-11-14得票数 3
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我试着测试np.all的用法，测试数组a是 [ 0, 0, 0], [255, 255, 255], [255, 0, 0]]])
c = np.allaxis=1)c= array([[False, True, False],
[False, False, False]], dtyp
浏览 2提问于2017-11-04得票数 4
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当我只有一个具有形状的数组(101,101)时，这是我的代码： array=array[~np.all(np.isnan(array), axis=1),:] my_list=[array1,array2,array3,array4,array5]
array=array[:,~np.all(np.is
浏览 4提问于2022-01-27得票数 0
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a = np.array([[0, 5, 0, 5],>>>a.shape Out[69]: Out[70]: 因为轴0表示二维数组中的第一个轴(行向)，
我希望当
浏览 0提问于2017-03-24得票数 3
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我写了一个剧本：a=[0,0,0] print('All are zeros!')
但什么都没有印出来。np.all(a==0)不应该评估为True，因为a[]中的所有元素都是0的吗？
浏览 1提问于2018-05-25得票数 1
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.shape[0], np.array(mask).shape[1], 5 ) )
new_img[0,0,2]=np.where(np.all(mask==blue,axis=2))new_img[0,0,4]=np.where(np.all(mask
浏览 1提问于2021-01-24得票数 0
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掩蔽2d numpy数组时的错误
、、、、
我不知道这里的正确术语是什么，但我试图使用来自多个数组的多个条件来掩盖numpy数组中的一些值。例如，我想找出x中数组t/l、lat2d、x和m满足某些条件的区域。所有的数组都是相同的形状：(250,500)。我试过这个： l > 800.0 | lat2d < -60 | (x < -25 & m < 0.2)] = np.nan
ufunc 'bitwise_and‘不支持输入类型，并且根据
浏览 7提问于2017-03-27得票数 0
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as np
bb = [[np.nan, np.nan], [1.64, 0.0784]]
np.all(aa[0] == bb[0])np.all(aa[1] == bb[1])这意味着这里的问题是nan值。
浏览 1提问于2018-05-07得票数 1
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packages
x = np.arange(0,21,1)
return 0 J0 = np.sin(x)/x print("First function J0 is",J0)
if <
浏览 0提问于2018-11-16得票数 0
before compilefor layer in base_model.layers:print(np.allbase_model.summary()) ##this changes to show no trainable parameters but that is wrong given the output to previous np.allmetrics=['accuracy'])
for layer in bas
浏览 93提问于2019-06-07得票数 0
M.T,M))S2=S2[indx]assert np.all(np.isclose(np.linalg.norm(V1,axis=1), np.ones(V1.shape[0])))assert np.all(np.isclose(np.
浏览 0提问于2015-01-05得票数 16
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图像处理中缺失的颜色信息
、、、、
用逻辑规则找出两幅图像的区别 for j in range(arr_mod.shape[1]) : arr_diff[i,j] = (0,0,0,0)
else :
浏览 12提问于2017-11-27得票数 0
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Use a.any() or a.all()x = data[:, 0]y = y[np.all([(x < 111) or (x > 125)], axis = 0)]但同样的错误，我是不是做错了‘或’条件？
浏览 3提问于2020-05-11得票数 0
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