Результаты поиска по запросу "numpy"
а также
аюсь изменить массив с помощьюnumpy.strided_tricks, Это руководство, которым я следую:https://stackoverflow.com/a/2487551/4909087 [https://stackoverflow.com/a/2487551/4909087] Мой вариант использованияочень похоже, с той разницей, что мне нужно ...
значение, чтобы можно было прочитать любой структурированный вход. Это особенно полезно при построении архитектур, таких как рекурсивные нейронные сети. Общая структура очень похожа на то, к чему вы привыкли (кормить диктов и т. Д.). Поскольку для вашего приложения вам нужен динамический вычислительный граф, это может быть хорошим шагом для вас в долгосрочной перспективе.
у обучить сеть с плоскими кривыми, которые я представляю как массивы с формой(L,2), Число 2 обозначает координаты x, y, а L - количество точек, которые меняются в моем наборе данных. Я рассматриваю x, y как 2 разных "канала". Я реализовал ...
быстрее.
ли способ сделать повторение без использования for в numpy? С помощьюnp.add с участиемout Ключевое слово сделать трюк сdtype="int" import numpy as np N = 100 fib = np.zeros(N, dtype=np.int) fib[:2] = 1. np.add(fib[:-2], fib[1:-1], out=fib[2:]) ...
Итак, во-первых, моё решение могло быть слишком сложным для этого простого случая, поэтому я обновил ответ. Для выполнения обратного, вы просто измените роль у и х.
могу получить точку на графике, когда у меня есть только одно известное уравнение Y-координаты, то есть P = a * b (где a & b являются определенными значениями, скажем, 0,8150), а x-координата совершенно неизвестна и нет уравнение, связывающее x ...
@ Свен, Хм, никогда не задумывался об этом подходе, мне понадобится какой-то эксперимент, чтобы заставить его понять и понять, но это выглядит хорошо :)
лал некоторые базовые тесты производительности и потребления памяти, и мне было интересно, есть ли способ сделать вещи еще быстрее ... У меня есть гигантский список из 70000 элементов с пустым ndarray и путь к файлу в кортеже в указанном ...
Спасибо. Я понял. Я был так смущен этим!
я простой вопрос о функции .shape, который меня сильно смутил. a = np.array([1, 2, 3]) # Create a rank 1 array print(type(a)) # Prints "<class 'numpy.ndarray'>" print(a.shape) # Prints "(3,)" b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # Create a rank 2 ...
Сроки на миллион строк данных -
аюсь создать 2-мерный массив (который состоит из шести столбцов и множества строк) с произвольным случайным выбором с уникальными значениями от 1 до 50 для каждой строки, а не для всего ...
@ChaitaliSarkar Этот вопрос решен? Если это так, подумайте о принятии. Спасибо!
import numpy as np score = np.array([ [0.9, 0.7, 0.2, 0.6, 0.4], [0.7, 0.9, 0.6, 0.8, 0.3], [0.2, 0.6, 0.9, 0.4, 0.7], [0.6, 0.8, 0.4, 0.9, 0.3], [0.4, 0.3, 0.7, 0.3, 0.9]]) l2= [(3, 5), (1, 4), (2, 3), (3, 4), (2, 5), (4, 5)]у ...
en.wikipedia.org/wiki/Bresenham%27s_line_algorithm
у меня естьshapely LineString: print np.round(shapely_intersecting_lines.coords).astype(np.int) >>> array([[ 1520, -1140], [ 1412, -973]])Это можно интерпретировать какnumpy массив, а также видно выше. Я хочу получить все промежуточные точки, ...
Как эти две операции сравниваются? Версия NumPy занимает 436 нс; версия Python занимает 3,52 мкс (3520 нс). Эта большая разница в «малых» временах называется микропроизводительностью, и она становится важной, когда вы работаете с большими данными или повторяете операции тысячи или миллионы раз.
начит векторизовать циклы for в Python? Есть ли другой способ записи вложенных циклов for? Я новичок в Python и в своих исследованиях я всегда сталкиваюсь с библиотекой NumPy. Надеюсь, кто-нибудь может мне помочь.