我使用numpy和matlibplot.pyplot作为库。我用random.normal做了随机数,并对它们进行了总结。然后,我尝试将值计算到数组"sum“中的每个元素。我通过np.zeros创建了一个零数组(浮点类型),然后以如下方式赋值。(代码如下所示)
当我在Google上执行这段代码时,会发生以下错误。
np.random.seed(0)
sum=np.zeros(10,dtype=float)
for i in np.arange(1,11):
X = np.random.normal(size=(10,1))
Y=np.sum(X,axis=1)
我正在构建一个函数来计算给定组件/子系统的可靠性。为此,我用脚本编写了以下内容:
import math as m
import numpy as np
def Reliability (MTBF,time):
failure_param = pow(MTBF,-1)
R = m.exp(-failure_param*time)
return R
该函数对于我在函数中调用的任何时间值都很好。现在我想调用函数来计算给定数组的可靠性,比如np.linspace(0,24,25).但是,我得到了诸如"Type :只有length-1数组可以转换为Python标量“之类的错误。
问题: TrajSimilarity是k个元素的结构,我想把TrajSimilarity(1,k).aLongestString的所有值都放在一个向量/数组A中。我试着使用这个代码,但是它会产生错误,你能帮我解决这个问题吗?
代码:
for k=1:14
A(k)=TrajSimilarity(1,k).aLongestString;
end
错误:
In an assignment A(:) = B, the number of elements in A and B must
be the same
。
我是Python的初学者,我通常用C语言编程。 所以,我有一个numpy 2D数组。我计算(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)和(i+1,j+1)值的平均值,如果该平均值大于某个选定值,则对该平均值求和。 这是我的python代码: Z=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]])
sum=0.
value=7.
for i in range(np.shape(Z)[0]-1):
for j in range(np.shape(Z)[1]-1):
a = (Z[i,j] + Z[i+1,j] + Z[
这是密码:
a = tf.constant([1,2,3,4])
b = tf.constant([4])
c = tf.split(a, tf.squeeze(b))
然后,事实证明这是错误的:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/jeff/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py", line 1
据我所知,在某些上下文中,数组被转换为指向其第一个元素的指针:
int a[5];
int * p;
p = a;
遵循这种方法,并考虑到我可以将数组赋给指针,为什么不能将二维数组赋给指向指针的指针呢?
int a[5][5];
int ** q;
q = a;
但是,我可以将一个指针数组分配给一个指向指针的指针:
int * p[5];
int ** q;
q = p;
如果一个数组被转换成指向第一个元素的指针,那么当q= a出现在第二个例子中时,a应该是指向a的指针,a应该是指向a的指针,对吧?
此外,如果我这样做,我不会得到错误:
cout << **a;
提前谢谢你,
这个python代码:
import numpy,math
import scipy.optimize as optimization
import matplotlib.pyplot as plt
# Create toy data for curve_fit.
zo = numpy.array([0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0])
mu = numpy.array([0.1,0.9,2.2,2.8,3.9,5.1])
sig = numpy.array([1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0])
# Define hubble function.
def
当我像这样声明一个字符串时:
character(19) :: line
do I = 1, 19, 1
if (line(I) == 'n')
编译器告诉我一个错误。如何解决这个问题?当我这样声明时:
character line(19)
我使用-if没有问题,但是在我想放入字符串中的每个字符之后,我必须按enter键。
我正在尝试让mnist cnn工作,以便一次对一张图像进行预测。我已经使用了tensorflow教程代码,并尝试在模型中使用estimator.predict,但目前收到错误:
InvalidArgumentError (see above for traceback): Input to reshape is a tensor with 1 values, but the requested shape requires a multiple of 784
[[Node: Reshape = Reshape[T=DT_FLOAT, Tshape=DT_INT32, _device="
假设我有一个100 x 120的矩阵,但我想要一个120 x 120或100 x 100的大小,有没有什么方法可以转换这个矩阵?在Python语言中,我使用opencv.resize,因为这个函数可以直接处理数组,但是在Android和Java中,似乎不能直接处理数组。Cvresize可以处理cVARr数据,有没有办法将二维数组转换成Cvarr?或者其他方式?
我是MATLAB的新手。我想按如下方式使用integral2
function num = numer(x)
fun=@(p,w) prod((p+1-p).*(1-w).*exp(w.*x.*x/2))
num= integral2(fun ,0,1,0,1)
end
我收到了几个错误,以
Error using .*
Matrix dimensions must agree.
Error in numer>@(p,w)prod(p+(1-w).*exp(w.*x.*x/2)) (line 5)
fun=@(p,w) prod(p+(1-w).*exp(w.*x.*x/2))
你
我有一个279张图像的数据集,我希望执行批处理大小为4的增强。
import numpy as np
from skimage import io
import os
from PIL import Image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# Construct an instance of the ImageDataGenerator class
# Pass the augmentation parameters through the constructor.
datagen = ImageD
我正在使用pandasUDF将标准的ML python库应用于pyspark DataFrame。在定义了模式并进行了预测之后,我得到了pyspark DF作为输出。现在,我想用这个预测数据帧做一些事情,例如,我尝试对列"weekly_forecast_1“中的所有值进行求和。当我应用.collect()或.toPandas()方法时,在.fit()中得到以下错误 IndexError: too many indices for array:array is 0-dimensional, but 1 were indexed 每当我尝试将.collect()或.toPandas()方
我试图对python中的数组执行以下操作:
if true then a else b
我试着在图像的一个频道上表演。基本上,我希望检查一个值是否大于255,如果大于255,则返回255,否则返回正在检查的值。
以下是我正在尝试的:
imfinal[:,:,1] = imfinal[:,:,1] if imfinal[:,:,1] <= 255 else 255
我得到了以下错误: ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
有更好的方法来执行这个手术吗?
我有一个依赖于x和y的函数,f(x,y) (返回一个标量),我需要对它进行积分,以便对于一个特定的点(x0,y0),我得到一个函数p(theta),我基本上把它转换成极性,改变原点并在r上积分,所以剩下的函数只依赖to:
%fun = @(x,y) Some function
fun = @(x,y) fun(x+x0,y+y0);
polarfun = @(r,theta) fun(r.*cos(theta),r.*sin(theta)).*r;
p = @(theta) integral(@(r)polarfun(r,theta),0,Inf);
在得到这个函数之后,我需要再次集成它(w.
我有这样的Python代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x):
return np.int(x)
x = np.arange(1, 15.1, 0.1)
plt.plot(x, f(x))
plt.show()
而这样的错误:
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
我怎么才能修好它?
我考虑编写一个类似于tail -f的简单实用程序,以“跟踪”数据库中某些数字的进度:
create or replace function tail_f return varchar2_tab pipelined as
n number;
begin
loop
exit when ...
select count(*) into n from ... where ...;
pipe row(sysdate || ' n= ' || n);
dbms_lock.sleep(60);
end loop;
我有一个包含一列和多行的文本文件(BBB.txt)。我想把所有的数字转换成科学记数法。我尝试如下所示:
z= loadtxt ('BBB.txt')
for i in z:
with open ('ff.txt','w') as h:
y=np.format_float_scientific(z)
h.write("\n".join(map(lambda z: '%f' % z, y)))
我会有一个错误“只有大小为1的数组才能转换成Python标量”。这里的问题是什么?
该
我的代码如下所示(在为循环设置值之前大约有100行代码,这些值似乎正在工作,因此我只包含了必要的值):
fraction=np.array([0.5, 0.3, 0.2])
tauC=np.array([30.,300.,100000.])
dC_memory=np.zeros((1,3))
dC_frac=np.zeros((1,3))
for j in range(0,ens_num):
dC_memory=np.zeros((1,3))
for n in range(0,N-1):
# C02 Concentration