这是我的代码 import numpy
a = numpy.asarray([ [1,2,3,4],[5,6],[7,8,9,10] ])
numpy.savetxt("a.csv", a, fmt="%d", delimiter=",") 我运行它,但它报告错误 Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/lib/npyio.py", line 1422, in savetxt
v = format %
要将TensorType(float64,矩阵)可视化为使用imshow的图像,我怎么能这样做呢?我不能直接在张量上使用imshow,因为它给了我这个错误。
mat is not a numpy array, neither a scalar
当我试图使用numpy.asarray将数据类型转换为数组时,
mat data type = 17 is not supported
有任何方法可以转换为uint8数据类型吗?
我有一个矩阵'y‘,我想在y.Then的每一行中添加一个数字,我设置了一个矩阵'x’,第一列设置了我想要添加的数字。我使用以下代码:
import numpy
import theano
import theano.tensor as T
x = T.matrix('x')
y = T.matrix('y')
z = T.sum(y[T.arange(1,5),x[:,0]])
f = theano.function(inputs=[x,y],outputs=z)
x = numpy.asarray([[1],[2],[3],[4],[0]
我正在尝试用python编写一个for循环,以创建一个元组数组,如下所示
Output = [(0.0,C[0]),(0.0,C[1]),(0.0,C[2]), .... , (0.0,C[n-1])]
其中C是其他一些数字的数组。
如果我尝试(可以在matlab上工作的东西)
for n in xrange(0,N):
Output[n]=numpy.asarray( [0.0,C[n]] )
然后我得到了错误ValueError: setting an array element with a sequence。
有人能帮上忙吗?
我是来自matlab的python新手。我有一个很大的稀疏矩阵保存为matlab v7.3 (HDF5)格式。到目前为止,我已经找到了两种在文件中加载的方法,使用h5py和tables。然而,无论在哪一种情况下,对矩阵的操作似乎都非常慢。例如,在matlab中:
>> whos
Name Size Bytes Class Attributes
M 11337x133338 77124408 double sparse
>> tic, s
是否有可能从库中添加像预测这样的函数?那怎么做呢?
def monomial(a,b):
return lambda x : a * math.pow(x,b)
返回构成所需顺序的多项式的单调式列表。
def polyList(order):
return [monomial(1,i) for i in range(0,order+1)]
返回给定输入的函数之和。
def evaluate(functionList, x):
return sum([f(x) for f in functionList])
返回加权和( w0f0 + w1f1 +.
def weight
在下面的片段下面,为什么一个具有一个位置的数组在使用IN操作时不能正常工作?
您可以看到,使用2 item,操作可以很好地工作。
为什么会发生这种事?
周围的工作是什么?
// helper function
function showResult(result) {
document.querySelector('#result').innerHTML += result+'<br/>';
}
var a = ["1"]
var b = "1"
showResult(b in a)
我在scipy‘至少in’优化例程中遇到一个问题,如果我执行下面的程序,它会说
raise errors[info][1], errors[info][0]
TypeError: Improper input parameters.
有时候index out of range for an array..。
from scipy import *
import numpy
from scipy import optimize
from numpy import asarray
from math import *
def func(apar):
apar = numpy.asar
我有一个numpy数组heights,其中可能包含nan。我通过以下操作来清理它:
heights = numpy.asarray([ h for h in heights if not numpy.isnan(h) ])
这似乎是表达这种简单/普通事物的一种相当冗长的方式。为了以其他方式过滤我的数组,我通常也必须这样做,并且不得不回到数组构建上,但我敢打赌还有更好的方法来实现它。例如按范围过滤..。
heights = numpy.asarray(heights[lowerBound <= heights & heights < upperBound])
在python中
看完之后,我的理解是,如果它是用NumPy工具完成的,那么它可以用Numba完成(很有可能加快速度)。
然而,当我实验一些代码时,看起来简单的JIT (1)在列表理解上没有什么问题,但是(2)不能使numpy.asarray()的头像或尾巴。
当我跑的时候
import numba
@numba.jit
def squareTest(xlist):
y = [x**2 for x in xlist]
return y
运行的很好。但当我跑
import numba
import numpy as np
@numba.jit
def squareTest(xlist):
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import numpy
# Download data set from plotly repo
pts = np.loadtxt(np.DataSource().open('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/mesh_dataset.txt'))
x, y, z = pts.T
US = [(1970, 4688.5), (1971, 4559.4), (1972, 4807.0),
当我将sklearn更新到一个新的版本时,我得到了以下错误-我不知道为什么会这样。
Traceback (most recent call last):
File "/Users/X/Courses/Project/SupportVectorMachine/main.py", line 95, in <module>
y, x = dmatrices(formula, data=finalDataFrame, return_type='matrix')
File "/Library/Python/2.7/site-pa
我正在尝试使用实现代码。但是我不知道如何正确地格式化数据(训练集/测试集)。我的代码:
numpy_rng = numpy.random.RandomState(123)
dbn = DBN(numpy_rng=numpy_rng, n_ins=2,hidden_layers_sizes=[50, 50, 50],n_outs=1)
train_set_x = [
([1,2],[2,]), #first element in the tuple is the input, the second is the output
([4,5]
我希望将具有ListView的视图模型项(从源中)对齐为ItemsPanel,这样项目基本上是在两列中对齐的,但是如果项大于一列,则将其包装,从而使其行更高。
我希望通过具有与具有两个列的Grid控件相同宽度的ListView控件来实现这一点,然后从Grid的一个ColumnDefinition的ActualWidth获取(绑定)一个项的宽度。
因此,我创建了以下XAML:
<Grid>
<Grid.ColumnDefinitions>
<!--The column to bind from is a bit less wide than