我有一个返回2D数组的复杂函数，为了简化它，让我们考虑以下几点： a = np.array([[0, 9, 5]])是否有numpy命令允许我自动检索单个行，而不是执行以下操作？ a = np.array([[0, 9, 5]]) return a[0] return a 非常感谢!
浏览 5提问于2021-11-30得票数 0
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vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( np.squeeze(boxes),np.squeeze(b).astype(np.int32), category_index,line_thickness=8)
fina
浏览 1提问于2019-02-26得票数 8
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改变色棒灵敏度
、、
#create the plotx,y=italy(lon,lat)
c_scheme = italy.pcolor(x,y,np.squeeze
浏览 5提问于2022-03-15得票数 1
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主循环在下面： scores = np.squeeze(scores) boxes = np.squeeze(boxes[indices])
classes = np.squeeze(classes[indic
浏览 2提问于2019-07-09得票数 0
image_tensor: image_expanded})
image_np, np.squeeze(classes).astype(np.int32), category_index, min_score_thre
浏览 33提问于2021-02-25得票数 0
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这是我的可视化功能 image_np, np.squeeze(classes).astype(np.int32),vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
浏览 0提问于2018-12-01得票数 0
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这是我的代码： r = r, mode='markers', size=12, opacity=1)
theta = [0,V_r[0][1]],
浏览 38提问于2019-08-20得票数 0
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image_expanded})
image, np.squeeze(classes).astype(np.int32), category_indexmin_score_thresh=0.80)
coordinates=vis_util.re
浏览 1提问于2019-04-10得票数 0
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我正在尝试运行以下代码。我知道我需要重塑我的数组，使其适合线性回归模型。然而，在我重塑它们之后，它仍然给出错误，说我的数组是标量的。我也尝试过atleast_2d，但没有成功。 from sklearn.linear_model import LinearRegressionboston = load_boston()
y = boston.target
y=np.array(y).res
浏览 19提问于2019-04-18得票数 2
我尝试将识别mnist中的数字的代码改写为文本生成任务。我收到一个值错误： ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have 2 dimensions, but got array with shape (30, 1, 166) 如何使最终图层适合此输出形状？ 我已经将一些文本数据分成了句子。x_train和x_test是用光学字符识别软件创建的乱七八糟的句子，y_train和y_test是相同的句子，但需要手动校对和更正。我想训练模型来发现常见的错误并纠正它们。 我已经在这里和其他网站上寻找这个问题的解决方案。
浏览 36提问于2019-04-28得票数 0
p1 = np.squeeze(np.asarray(x[y.items==positive].sum(0)))p4 = np.squeeze(np.asarray(x[y.items==label_5].sum(0)))p2 = np.squeeze(np.asarray(x[y.ite
浏览 3提问于2020-01-02得票数 0
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我在Python中使用了np.dstack作为3D堆栈数组，但形状如下所示b = np.dstack((nlead1,nlead2,nlead3,nlead4,nlead5,nlead6,nlead7,nlead8,nlead9,nlead10,nlead11,nlead12))
print a.shapeprint b.shape[[ 0.16172117 -0.06113749
浏览 2提问于2017-03-31得票数 0
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我正在尝试读取netcdf文件中的数据，并在以后绘制数据。我试图存储为变量的.nc文件中包含的一些数组被创建为(1,1，n)大小变量。打印时，我看到[[ numbers，numbers，....]]。为什么这三个[被创建？如何将这些变量作为一个简单的(n,1)数组读取？以下是我的代码 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
file_path=filedialog.askopenfile
浏览 18提问于2019-03-22得票数 2
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image_np_expanded})
image_np, np.squeeze(classes).astype(np.int32), category_index
浏览 3提问于2017-09-16得票数 1
def __len__(self): ret = np.squeeze(self.data[idx, 0, :, :, :]), np.squeeze(self.data[idx, 1, :, :, :]) return
浏览 3提问于2022-04-29得票数 1
以下代码from pydrake.all import InitializeAutoDiffTuple
y = np.array([4,5,6])(x_ad,y_ad) = InitializeAutoDiffTuple(x, y)导致错误ValueError
浏览 7提问于2022-05-04得票数 1
x_left =1280*(np.squeeze(1280 0，0，1)) y_left = 640 *(np.squeeze(640 0，0，0)) x_right =1280*(np.squeeze(1280 0，0，3)) y_right = 640 *(np.squeeze(boxes0,0,2)) int它需要是整数吗？
浏览 5提问于2020-04-27得票数 0
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在我的函数中，有时我得到的结果是一个二维的一维numpy数组，所以它的形状是nx1 (n,1)。其他情况下，我可能以1xn array.shape = (1，n)的形式得到它。当我运行以下测试时，一方面得到一个错误，另一方面得到一个假阳性(显然，形状属性的长度总是大于1 )： if y_predicted.shape[1] != None:和
y_predicted
浏览 3提问于2016-02-28得票数 0
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利用地面真相盒进行目标检测
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但是什么都没有发生，所以这就是API用来做一些可视化的东西： image_np, np.squeeze(classes).astype(np.int32), category_index,
浏览 5提问于2017-12-18得票数 0
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