Результаты поиска по запросу "numpy"
Преимущество заключается в том, что можно масштабировать до любого диапазона.
я есть следующий массив NumPy: foo = np.array([[0.0, 10.0], [0.13216, 12.11837], [0.25379, 42.05027], [0.30874, 13.11784]])который дает: [[ 0. 10. ] [ 0.13216 12.11837] [ 0.25379 42.05027] [ 0.30874 13.11784]]Как я могу нормализовать компонент ...
@ cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ Насколько я знаю, поскольку это также может быть представлено одним массивом numpy, это не исключение, но я не могу быть уверен на 100%.
кументации сказано Numpy представление NDFrame -Источник [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.values.html] Что означает «Numpy представление NDFrame»? Повлияет ли изменение этого пустого представления на мой ...
@ AaronN.Brock Да, никто не очень доволен, но это уже намного проще по сравнению с тем временем, когда у вас не было conda и колес, где вам приходилось устанавливать (и, возможно, даже правильно связывать) пакеты. Кроме того, это редко приводит к проблемам при использовании conda и pip, им просто не легко управлять, потому что conda не «знает» о пакетах, установленных с помощью pip.
я есть разумное понимание разницы междуconda install & pip install; Какpip устанавливает пакеты только для Python &conda можно установить не Python двоичные файлы. Тем не менее, есть некоторые совпадения между этими двумя. Что заставляет меня ...
@ Corvus Да, хороший улов - исправлено. таковы опасности редактирования «на месте» вместо простого копирования кода.
имаю, что мой вопрос довольно похож наВекторизация движущегося окна на двумерном массиве [https://stackoverflow.com/questions/8174467/vectorized-moving-window-on-2d-array-in-numpy] , но ответы там не совсем удовлетворяют мои ...
@ cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ Этот вопрос не столько об эффективности, сколько о читаемости. Я думаю, это зависит от размера данных. Метод достаточно быстр, проверен на моем компьютере: 10,1 мкс ± 220 нс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 циклов, 100000 циклов каждый). Ваши методы примерно в 3 раза быстрее, чем мой на моем компьютере. Но да ... это зависит от размера данных ...
я есть два массива a & b a.shape (5, 4, 3) array([[[ 0. , 0. , 0. ], [ 0. , 0. , 0. ], [ 0. , 0. , 0. ], [ 0.10772717, 0.604584 , 0.41664413]], [[ 0. , 0. , 0. ], [ 0. , 0. , 0. ], [ 0.10772717, 0.604584 , 0.41664413], [ 0.95879616, 0.85575133, ...
Он работает только с индексами, то есть как вход, так и выход являются индексами
то, что написано в названии. Я прочитал документацию и некоторое время играл с этой функцией, но не могу понять, каково физическое проявление этой трансформации.
Хорошо, я протестировал ваше решение с первым измерением, равным 512, и выделение массива дает небольшой прирост по сравнению с моим решением np.stack. Тем не менее, решение Divakar немного быстрее.
оложим, у нас есть следующий массив NDP (3x1x4x4): import numpy as np n, c, h, w = 3, 1, 4, 4 data = np.arange(n * c * h * w).reshape(n, c, h, w) >>> array([[[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]], [[[16, 17, 18, 19], ...
В этом случае упрощение - это как раз мой уровень. Еще раз спасибо.
опытке создать пример сscipy.optimize curve_fit Я обнаружил, что Сципи кажется несовместимым с Pythonmath модуль. Пока функцияf1 работает отлично,f2 выдает сообщение об ошибке. from scipy.optimize import curve_fit from math import sin, pi, log, ...
Спасибо, на самом деле ошибка была в том, что я смотрел несколько ссылок и не определил L так, как должно быть: длина интервала!
сь использовать NumPy для быстрого дифференцирования с преобразованием Фурье. В приведенном ниже коде я создаю простую функцию синуса и пытаюсь получить косинус. Результат показан на картинке. Кажется, есть нормализатор, который я не понимаю, ...
У меня было то же сообщение об ошибке, и оказалось, что проблема была в массивах различной длины. Таким образом, вы должны быть уверены, что массивы np.savetxt имеют одинаковую длину.
я есть следующий массив: X = np.array([image_array_to_vector1,image_array_to_vector2,image_array_to_vector3,image_array_to_vector4]) Печать изX выглядит следующим образом: [array([167, 167, 169, ..., 1, 1, 1], dtype=uint8) array([42, 43, 43, ...