我有一个光栅文件,它由三个独立的2D-numpy数组(数据、经度、经度)和一个shapefile (.shp)组成,它们是从一个NetCDF文件导入的。我想使用shapefile作为掩码来计算掩码中所有数据点的平均值、中位数和标准差。在Python中做这件事最好的地方是什么? This is how it looks like on the map import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas
plume = geopandas.read_file(shapefile)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_sub
我在我写的IPython笔记本中收到了一个新的弃用警告,这是我以前从未见过的。我看到的是以下内容:
X,y = load_svmlight_file('./GasSensorArray/batch2.dat')
/Users/cpd/.virtualenvs/py27-ipython+pandas/lib/python2.7/site-packages/sklearn/datasets/svmlight_format.py:137: DeprecationWarning: using a non-integer number instead of an integer will
我开始使用TensorFlow (与Python一起使用),并想知道:当在函数中使用占位符时,为什么不在我的函数中使用一个参数来提供一个TensorFlow常量而不是占位符?
下面是一个例子(不同之处在于x):
def sigmoid(z):
x = tf.constant(z, dtype=tf.float32, name = "x")
sigmoid = tf.sigmoid(x)
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(sigmoid)
return result
而不是:
我尝试在python中计算泊松分布,如下所示:
p = math.pow(3,idx)
depart = math.exp(-3) * p
depart = depart / math.factorial(idx)
idx范围为0
但是我有OverflowError: long int too large to convert to float
我尝试将depart转换为float,但没有结果。
我正在尝试用TensorflowJS制作python版本的Tensorflow的相同示例。不幸的是,当我运行脚本时,我不知道为什么训练时记录的损失值是NaN。
我想要实现的是一个简单的文本分类,它根据训练好的模型返回0或1。这是我正在关注的Python教程
这是我到目前为止已经翻译过的代码:
import * as tf from '@tensorflow/tfjs'
// Load the binding:
//require('@tensorflow/tfjs-node'); // Use '@tensorflow/tfjs-node-gpu&
我编写了一个Python脚本来实现A*算法。给出了地图、起点和目标。
就我测试的情况而言,代码运行良好,但我也想从最好的人那里得到反馈。所以我在这里分享代码。地图是给你的泡菜文件。
在代码M中是:
class Map:
def __init__(self, G):
self._graph = G
self.intersections = networkx.get_node_attributes(G, "pos")
self.roads = [list(G[node]) for node in G.nodes()]
Gra
在我去的时候,我正在学习在线计量经济学课程和学习统计模型。
我从老师那里得知,这种回归在对数比例下会有更好的拟合,但我不知道如何或在何处转换我的数据/公式。
我正在使用Python,Pandas,Statsmodel和Patsy
下面是我将数据转换为dmatrices的地方:
y, X = dmatrices('PRICE ~ QUANTITY', data=df, return_type='dataframe')
下面是我在状态模型中进行回归的地方:
mod = sm.OLS(y, X) # Describe model
r