Предположим, мы берем np.dotдва 'float32'2D-массива: res = np.dot(a, b) # see CASE 1 print(list(res[0])) # list shows more digits [-0.90448684, -1.1708503, 0.907136, 3.5594249, 1.1374011, -1.3826287] Числа. Кроме того, они могут измениться: Случай 1 : срезa np.random.seed(1) a = np.random.randn(9,...
У меня есть список наборов, заданных, sets1 = [{1},{2},{1}] Когда я нахожу уникальные элементы в этом списке, используя Numpy unique, я получаю np.unique(sets1) Out[18]: array([{1}, {2}, {1}], dtype=object) Как видно, результат неверный, что {1}повторяется на выходе. Когда я изменяю порядок на...
У меня есть панды DataFrame в форме: id start_time sequence_no value 0 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114428 3 1 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114429 3 2 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114431 79 3 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216009 100 4 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216011 150 5 71 2019-11-06...
Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыт 15 дней назад . Какой самый быстрый способ проверить, имеет ли...
history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1) проблема линии была в этом Отображение ошибки: ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class...
Что касается этого ответа , существует ли быстрый способ вычисления медиан по массиву, в котором есть группы с неодинаковым числом элементов? Например: data = [1.00, 1.05, 1.30, 1.20, 1.06, 1.54, 1.33, 1.87, 1.67, ... ] index = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, ... ] И затем я хочу вычислить разницу...
Допустим, у меня есть массив NumPy: x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) В каждом индексе я хочу найти расстояние до ближайшего нулевого значения. Если позиция сама по себе равна нулю, верните ноль как расстояние. После этого нас интересуют только расстояния до ближайшего нуля, который...
Не удалось импортировать пустые c-расширения Я установил Python 3.7 в моей системе Windows для работы с кодом Visual Studio . Все шло хорошо, в том числе с использованием библиотек. Я удалил Python, используя инструмент удаления программы на панели управления . И установил Miniconda 3 . Я...
Я использовал дерево решений, и эта ошибка возникла. Та же самая ситуация появилась, когда я использовал Обратное распространение. Как я могу решить это? (Извините за мой плохой английский) import pandas as pd import numpy as np a = np.test() f = open('E:/lgdata.csv') data = pd.read_csv(f,index_col...
у меня есть dataframe с каждой строкой, имеющей значение списка. id list_of_value 0 ['a','b','c'] 1 ['d','b','c'] 2 ['a','b','c'] 3 ['a','b','c'] я должен сделать подсчет очков с одной строкой и против всех других строк Например: Step 1: Take value of id 0: ['a','b','c'], Step 2: find the...
У меня есть такой массив: [1 2 2 0 0 1 3 5] Можно ли получить индекс элементов в виде 2d массива? Например, ответ на приведенный выше ввод будет[[3 4], [0 5], [1 2], [6], [], [7]] В настоящее время я должен зациклить различные значения и вызывать numpy.where(input == i)для каждого значения, которое...
Моя цель: Создайте 3 пустых массива в python (2 из них будут инициализированы с конкретными значениями), затем отправьте все три из них через swig в функцию c ++ в виде векторных ссылок (это делается для того, чтобы избежать копирования данных и потери эффективности). Оказавшись в функции c ++,...
Я просто собрал следующий «минимальный» случай воспроизведения (минимум в кавычках, потому что я хотел, чтобы pylintне было никаких других ошибок, предупреждений, подсказок или предложений - это значит, что есть небольшой пример): pylint_error.py : """ Docstring """ import numpy as np def main():...
Я искал в Интернете и не мог найти ничего об этом, что делает то, что я хочу. Я хотел бы сохранить массив изображений как изображение, но вместо цветного изображения я хочу черно-белое представление значений пикселей в соответствующем расположении сетки. Например: import numpy as np x =...
У меня есть массив и нужно максимум разницы прокатки с динамическим окном. a = np.array([8, 18, 5,15,12]) print (a) [ 8 18 5 15 12] Итак, сначала я создаю разницу сам по себе: b = a - a[:, None] print (b) [[ 0 10 -3 7 4] [-10 0 -13 -3 -6] [ 3 13 0 10 7] [ -7 3 -10 0 -3] [ -4 6 -7 3 0]] Затем...
Я работаю с 3D Pointcloud Лидар. Точки задаются массивом numpy, который выглядит следующим образом: points = np.array([[61651921, 416326074, 39805], [61605255, 416360555, 41124], [61664810, 416313743, 39900], [61664837, 416313749, 39910], [61674456, 416316663, 39503], [61651933, 416326074, 39802],...