我正在尝试绘制通过对numpy数组的各个列求和而获得的数组值。在Win XP、Python 2.5、matplotlib-1.0.1、numpy-1.5.1、PIL-1.1.7上工作以下是代码:
import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
im = Image.open("tish.pnm")
im = im.convert("1") # convert necessary to import into numpy array
pixels = im.getdata()
n =
我通过brew install numpy --with-python3安装了我的Numpy,它工作得很好。但是现在,我试图用brew upgrade numpy升级它,然后它迫使我安装python@2。 当我执行brew info numpy时,我得到python@2现在是必需的。这有什么问题吗?为什么python@2会成为必选选项,而现在根本没有其他选项。 > brew info numpy
numpy: stable 1.15.4 (bottled), HEAD
Package for scientific computing with Python
https://www.nu
所以我用Numpy在Python中做了一些关于衍射的作业。我的结果根本就不是他们应该得到的结果,我很困惑。
我用来生成FFT的代码如下:
Python:
aperaturearray = np.array(im) # Turn image into numpy array
Ta = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(aperaturearray))
### I did some calculations here ###
ftfm = Image.fromarray(np.uint8(Utfm))
ftfm.save(("Path"))
Matla
我弄错了
TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__
method
我搜索了一个解决方案,发现我需要降级numpy的版本,然后尝试使用以下命令
python
import numpy
numpy.__version__
并得到了
>>> numpy.__version__
'1.14.5'
但是当我使用
pip show numpy
Name: numpy
Version: 1.11.0
Summary: NumPy: array processing for
我应用了卡方测试,在几分钟前运行成功后,现在它显示了错误。程序显示了numpy中的错误。
我观察到的错误是:
Traceback (most recent call last):
File "G:\Setups\Python\chi-1.py", line 4, in <module>
from numpy._distributor_init import NUMPY_MKL
File "G:\Setups\Python\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 142, in <mo
我试图从波士顿数据集中得到两个矩阵之间的相关性。所以我要这么做。
import sklearn as skl
from sklearn.datasets import load_boston
import numpy as np
import scipy as sc
import matplotlib.pyplot as plt
boston_dataset = load_boston()
X = boston_dataset.data
Y = boston_dataset.target
# Correlation between RM and Y
RM = X[:, 5:6]
np.
我正在尝试对从OpenCV (2.3.1) Python绑定生成的两个numpy数组进行通道比较。因此,我有一个形状为(x,y)的掩模(数组/图像/通道),我想将其与形状为(x,y,3)的RGB数组/图像的每个通道进行比较。
考虑到numpy的切片,我可以更接近我想要的东西:
channel = ndarr[...,i:i+1] #where i is the channel I want
..。但这会返回一个形状为(x,y,1)的ndarray,而不是我需要的(x,y)。有没有一种优雅的方法可以在单个切片操作中做到这一点。如果做不到,那么最简单的方法是什么呢?
我有一个很大的numpy.ndarray,我需要根据一个列的值降低这个数组的样本。我的解决方案很有效,但速度很慢。
data_table = data_table[[i for i in range(0, len(data_table)) if data_table[i][7] > 0.2 and data_table[i][7] < 0.75]]
有人知道最快的方法是什么吗?
我正在做一个项目,在python中创建一个新的“类”来做一些运动学计算。
但是,在给出常见的物理运动学方程的情况下,我很难理解如何用python构建公式。
以下是总体目标:
构造一个名为projectile的类。类变量应包括射弹的高度、落地高度、初始速度和初始速度相对于水平线的角度。类方法应包括计算射程、最大高度和最终速度。
我只定义了新的类和变量,但不确定如何构建函数。任何帮助都会很有帮助。以下是到目前为止的代码:
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import os
#
我试图从lightaime的Github页面上理解这段代码。这是一种经过审查的softmax方法。让我困惑的是"softmax_outputrange(num_train),list(y)“ 这个表达是什么意思? def softmax_loss_vectorized(W, X, y, reg):
"""
Softmax loss function, vectorize implementation
Inputs have dimension D, there are C classes, and we operate on min
import pandas as p
产生:
Traceback (most recent call last):
File "pandas_practice.py", line 1, in <module>
import pandas as p
File "/home/hellrider/.local/lib/python2.7/site-packages/pandas/__init__.py", line 13, in <module>
__import__(dependency)
File
我已经从下面的链接安装了numpy,安装后定义了路径(用which -a python验证)
/Users/user_name/Documents/anaconda/bin/python
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python
/usr/bin/python
/usr/local/bin/python
当打开idle 2.7并尝试导入numpy时,我得到以下错误消息
ImportError: No module named numpy
有什么好主意吗?
我正在尝试使用predict() OLS实现的statsmodels.formula.api函数。当我向函数传递一个新的数据框架以获得样本外数据集的预测值时,result.predict(newdf)返回以下错误:'DataFrame' object has no attribute 'design_info'。这意味着什么,我该如何解决呢?完整的回溯是:
p = result.predict(newdf)
File "C:\Python27\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py",
我正在尝试使用rpy2从Python运行DEseq2。我应该如何传递设计矩阵?我的脚本如下:
from numpy import *
from numpy.random import multinomial, random
from rpy2 import robjects
import rpy2.robjects.numpy2ri
robjects.numpy2ri.activate()
from rpy2.robjects.packages import importr
deseq = importr('DESeq2')
# Generate some data. 100
我做了一个reorgchk,它显示了一些需要reorg的索引。所以我运行了这个脚本:
FORCE APPLICATIONS ALL;
CONNECT TO DOMINOS;
-- [SYSIBM].[SYSTABLES].[INDTABLES01]: [*----];
REORG INDEXES ALL FOR TABLE SYSIBM.SYSTABLES REBUILD;
-- [SYSIBM].[SYSPLAN].[INDPLAN03]: [*----];
REORG INDEXES ALL FOR TABLE SYSIBM.SYSPLAN REBUILD;
-- [SYSIBM].[SY
我是Python新手,我已经阅读了Filter rows of a numpy array?和文档,但仍然不知道如何用python的方式编写代码。 我有一个示例数组:(实际数据是50000 x 10) a = numpy.asarray([[2,'a'],[3,'b'],[4,'c'],[5,'d']])
filter = ['a','c'] 我需要用a[:, 1] in filter查找a中的所有行。预期结果: [[2,'a'],[4,'c']] 我当前的代码是:
我正在使用Python3.8和Pip 3.8
我似乎无法使用pip安装某些模块。例如,当试图安装keras模块时:
(venv) C:\Users\Spencer Pruitt\PycharmProjects\MNIST Analyzer>pip install keras
Collecting keras
Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/ad/fd/6bfe87920d7f4fd475acd28500a42482b6b84479832bdc0fe9e589a60ceb/Keras-2.3.1-py2.py3-
我在我的windows系统中安装了Python3.9.032位,并在命令提示符下使用命令:pip install numpy成功地安装了numpy。 然后我不得不切换到Python 3.9.0 64位,从现在开始我无法使用numpy,所以我试图再次安装它,但我得到了以下错误; ERROR: Command errored out with exit status 1 当我使用命令pip uninstall numpy时,我得到以下消息: WARNING: Skipping numpy as it is not installed* 我已经卸载了64位的Python 3.9.0,并重新安装了它