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1
回答
从
numpy
ndarray
调用
行
、
、
我有以下
numpy
.
ndarray
: array([[[-0.34772965, -0.08028811, -0.02384451, ..., -0.14809863,output = model(**encoded_input) print(vec) 如何选择第二
行
?
浏览 39
提问于2021-11-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Python调试器告诉我
Numpy
数组的值是“*最新帧”
、
、
我的函数
从
python/c库中获取两个
numpy
数组。在该函数
调用
之后,我打开调试器来查找bug,所以我添加了一
行
代码来查看两个
numpy
数组。import pdb; pdb.set_trace()PDB输出:<type '
numpy
.
ndarray
'><type '<
浏览 4
提问于2013-03-01
得票数 39
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2
回答
numpy
数组的set_printoptions不适用于
numpy
ndarray
?
、
、
我试着用set_printoptions
从
问题的答案Traceback (most recent call last): output.set_printoptions(precision=3)显然
浏览 0
提问于2018-07-23
得票数 3
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2
回答
如何在
Numpy
中迭代一维数组并构建一个2D数组?
、
、
、
、
如果我有一个1D的
numpy
.
ndarray
b和一个我想矢量化的Python function f,使用
numpy
.vectorize函数很容易: c =
numpy
.vectorize(f)(a)。但是,如果f返回1D
numpy
.
ndarray
而不是标量,我如何构建2D
numpy
.
ndarray
呢?(也就是说,我希望
从
f返回的每个1D
numpy
.
ndarray
都成为新2D
nump
浏览 2
提问于2012-11-18
得票数 2
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1
回答
如何在Cython中将C++向量转换为
numpy
向量,同时最小化Python解释器的交互?
、
、
具体地说: # distutils: language = c++ im
浏览 0
提问于2018-08-29
得票数 3
回答已采纳
2
回答
将MATLAB矩阵对象转换为python
NumPy
数组
、
、
、
、
我想从MATLAB
调用
一些python代码,为了做到这一点,我需要通过MATLAB函数
NumPy
ndarray
将一个矩阵对象转换为py.
numpy
.array。目前,我解决了将矩阵转换为包含矩阵
行
的单元格对象的问题。例如 % This conversion fails
浏览 1
提问于2017-01-17
得票数 2
回答已采纳
3
回答
.
numpy
()函数的作用是什么?
、
、
numpy
()函数是做什么的?给出的示例代码如下: y_true = [] y_true.append(y_batch.
numpy
()[0].tolist
浏览 134
提问于2020-09-19
得票数 5
回答已采纳
1
回答
将
numpy
.
ndarray
转换为opencv cv::Mat
、
、
、
、
当我
从
python
调用
C++方法时,我得到了这个错误: Vision.process(Vision,
numpy
.
ndarray
,
numpy
.
ndarray
) process(python::vision::PythonVision如何将
numpy
.
ndarray
转换为cv
浏览 0
提问于2016-01-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何将
numpy
数据预加载到像io.BytesIO这样的缓冲区中,使其具有可查找性?
、
、
、
、
以下函数基本上返回
numpy
.
ndarray
img = self.coco.loadImgs(id) return I #returns '
numpy
.
ndarray
' x = load.getimage(id).引发错误:
浏览 0
提问于2019-01-06
得票数 3
1
回答
builtins.ValueError:包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any()或a.all()
、
、
、
所以在这个AI项目的最后,我得到了这个错误,我认为这是与
numpy
相关的。
浏览 60
提问于2018-12-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在cython中声明
numpy
数组和c指针
、
、
在我的代码中,我通常使用
numpy
数组在方法和类之间进行接口。优化我的程序的核心部分,我使用cython和那些
numpy
数组的c指针。不巧的是,我目前声明数组的方式是相当长的。我通常是这样声明的:
numpy
.
ndarray
someArrayNumpy =
numpy
.zeros(someArraySize)正如您所看到的
浏览 1
提问于2013-07-10
得票数 7
回答已采纳
1
回答
避免在
numpy
和mxnet之间的数组转换过程中复制
、
、
、
、
就目前而言,我的管道做了以下工作: 将
NDArray
打包到mx.io.DataBatch实例中,然后输入到模型中。我注意到mx.
浏览 1
提问于2018-12-31
得票数 1
1
回答
在pandas.DataFrame.groupby函数中,可以同时设置参数"by=
ndarray
“和"level”吗?
、
、
在Python-pandas.DataFrame.groupby(by=
ndarray
/list,axis=1,level=1)中,这种
调用
形式会引发一个错误。对于by=np.array(),出现了一个错误,即TypeError: '
numpy
.
ndarray
' object is not callable。columns=columns) hier_df.groupby(by=np.array(['one','three','five
浏览 1
提问于2021-02-07
得票数 1
4
回答
从
NumPy
ndarray
中选择
行
、
我只想根据第二列中的值
从
数组中选择特定的
行
。例如,此测试数组的第二列中有
从
1到10的整数。>>> test =
numpy
.array([
numpy
.arange(100),
numpy
.random.randint(1, 11, 100)]).transpose() [ 6, 6], [ 8, 6],如果
浏览 1
提问于2009-12-26
得票数 25
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1
回答
TypeError:“
numpy
._DTypeMeta”对象不可订阅
、
、
、
、
我试图键入这样的提示:
ndarray
:ThreeD = tuple[int, int, int] RGB =
numpy
.dtype[
numpy
.ui
浏览 479
提问于2021-08-25
得票数 4
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1
回答
不带for循环的
numpy
2-d数组中每列随机真值的索引
、
、
、
、
我希望使用最有效的方法(即不使用python循环)获得
numpy
2-d数组中每个列的随机真值的索引。例如,给定以下二维
numpy
.
ndarray
[[True, False, False], [False, True, False]]提供一个一维
numpy
.
ndarray
,给出每个列(即第一个轴)的真实值的随机
行
索引位置:
numpy
.
ndarray
([0,
浏览 4
提问于2020-04-09
得票数 1
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1
回答
如何在DynamoDB上存储
numpy
.
ndarray
?
、
、
、
、
当我
调用
face_encodings函数时,@ageitgey's facial_recognition Python library生成了这个
numpy
.
ndarray
。当我运行face_encodings函数时,我得到的
numpy
.
ndarray
是给定图像中一个人的脸的表示。我可以使用这些数据与另一张图像进行比较,并检查该图像中是否存在该人(表示为编码)。我认为我可以将
numpy
.
ndarray
保存为二进制文件(使用
numpy
.
n
浏览 15
提问于2019-02-15
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在Cython中
调用
numpy
函数确实会减慢速度
、
、
、
、
我尝试在二维
Numpy
数组中逐行
调用
np.random.choice,而不进行替换。我正在使用Cython来获得速度提升。代码的运行速度仅比纯python实现快3倍,这并不是一个很好的结果。瓶颈是
numpy
函数
调用
本身。当我注释掉它,并只提供一个静态结果,比如每一
行
的[3, 2, 1, 0]时,我得到了1000倍的加速(当然,它不会做太多事情:) 我的问题是:是不是我在
调用
numpy
函数时做错了什么,导致它变得超级慢?
从
理论上讲,它是C和C对话,所以它
浏览 1
提问于2021-05-18
得票数 0
1
回答
在将索引追加到列表的循环中,上述索引列表
从
list更改为
numpy
数组。
、
、
、
、
目标是获得符合标准的
行
索引。使用该列表,我们将确定哪些
行
与我们正在进行的搜索相关,哪些
行
与搜索无关。<class '
numpy
.
ndarray
'>------
浏览 1
提问于2021-11-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
我怎么看标签的名字?
、
我有这样的密码:from sklearn import preprocessing label_encoder = preprocessing.LabelEncoder() df['Thematic Subthematic'] = label_encoder.fit_transform(df['Thematic
浏览 0
提问于2022-08-18
得票数 -1
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