Результаты поиска по запросу "python"
@ Игнация, о, хорошо, спасибо! Это исправило это! Я очень ценю вашу помощь.
я есть класс со словарем. Я создаю n экземпляров класса. Когда я + = значения ключа в этом словаре, это отражается на каждом объекте, который я создал из этого объекта. Как сделать этот словарь уникальным для каждого экземпляра этого ...
что приводит к следующему сюжету:
могу построить параболоид после подгонки его с помощью Python? чтобы получить этоучасток [https://i.stack.imgur.com/6kMug.png] import numpy as np import scipy.optimize as opt import matplotlib.pyplot as plt doex = [0.4,0.165,0.165,0.585,0.585] ...
Привет, Джоэл, спасибо за четкое объяснение возможных решений! В итоге я заменил networkx 2.0 на networkx 1.8.1 и получил работающий код. Я определенно рассмотрю долгосрочное решение, которое вы упомянули.
кстЯ пытаюсь запустить код другого исследователя - он описывает модель движения для дорожной сети района залива, которая подвержена сейсмической опасности. Я новичок в Python и поэтому буду очень признателен за помощь в устранении следующей ...
, Вы можете увидеть код в
ей машине значения отPYTHONPATH кажется, чтобы вставить вsys.path: начиная с индекса 1заказ сохраненде-дублированыНапример, сPYTHONPATH=/spam:/eggs:/spam а затем проверка вpython -m siteЯ получаю результат как: sys.path = [ something, '/spam', ...
@anderstood да, это яркий пример векторизованных операций в numpy.
я есть один ndarray поплавков (a) и один список из 0 или 1 (b).a а такжеb имеют одинаковую длину, обычно 1000. Я хотел бы применить простую функцию (например, минус обратное) к элементамa чей индекс соответствует 1 вb. Следующий метод занимает ...
@anderstood уверен, что np, numpy всегда проигрывал njit. Я бы отомстил Cython Buuuut, я думаю, что он все еще может не хватить.
вая ndarray размера(n, 3) с участиемn около 1000, как быстро умножить все элементы для каждого ряда? Второе (не легкое) второе решение работает примерно за 0,3 миллисекунды, можно ли его улучшить? # dummy data n = 999 a = ...
который делает именно то, что вы ищете, только не через графический интерфейс
a / C # вы можете легко пройти по коду, чтобы отследить, что может быть не так, и IDE делают этот процесс очень удобным для пользователя. Можете ли вы проследить через код Python аналогичным образом?
У меня была такая же потребность, я хотел скачать один zip-файл, содержащий набор данных, с Drive на Colab. Я предпочел получить разделяемую ссылку этого файла и запустить следующую ячейку (замените drive_url вашей общей ссылкой):
я есть набор изображений на моем Google Диске. У меня есть этот набор данных как в сжатой версии .zip, так и в несжатой папке. Я хочу тренировать CNN, используя Google Colab. Как я могу сообщить Colab, где находятся изображения на моем Google ...
Еще лучше (и быстрее) использовать: найти libcublas
аюсь установить tenorflow с поддержкой cuda и gpu. Когда я пытаюсь импортировать его, я получаю следующую ошибку: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ...
как массив и объединить их вместе в новый массив типа данных с плавающей точкой, что и делает этот ответ.
ажется достаточно простой задачей, но я не нашел, как это сделать, используяnumpy, Рассмотрим пример массива: import numpy as np aa = np.array([np.array([13.16]), np.array([1.58 , 1.2]), np.array([13.1]), np.array([1. , 2.6])], dtype=object)Мне ...