我正在使用PyTorch代码在无监督setting.However中训练自定义损失函数,在训练阶段,损失不会下降,并且在可能的时期保持不变。请参阅下面的训练代码片段:
X = np.load(<data path>) #Load dataset which is a numpy array of N points with some dimension each.
num_samples, num_features = X.shape
gmm = GaussianMixture(n_components=num_classes, covariance_type='sphe
对于numpy数组,我发现
x = numpy.array([]).reshape(0,4)
很好,并且允许我将(0,4)数组追加到x,而不会丢失数组的结构(例如,它不仅仅是一个数字列表)。然而,当我尝试
x = numpy.array([]).reshape(2,3)
它会抛出一个错误。为什么会这样呢?
我从一个文件中读取了一个4D数组,该文件以2D形式i,j,k,x,y,z给出。我使用numpy.reshape将2D数组重塑为它的3-D形式。对此进行更改后,我希望以与读取时完全相同的顺序/格式写入文件。我不明白如何“反转”numpy.reshape以将其放回相同的格式。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import read_csv
header = read_csv("Input/Grid1_test.csv", nrows=1,skipinitialspace=True)
print h
输入:I有一个大小为3N的一维numpy数组。3N大小数组的每三个元素都可以表示为xi、yi、zi,其中i=1.N.
output :以这个数组作为输入,我想返回一个大小为N的输出数组,它为每三个元素(即xi、yi、zi)执行numpy操作。这意味着输出数组的ith元素的值是numpy_operation(xi, yi, zi)。
解释:这里有一个图来说明这个问题:
这里,输入数组的大小为99 (= 3x33)。输出数组的大小为33。例如,我对输入数组的每三个元素执行numpy.argmin(...)操作。
有什么诡计可以让我避免这样的循环吗?
for i in range(len(o
如何按嵌套的dtype对numpy数组进行排序?
我希望通过数组中的第一个元素对numpy数组进行排序
import numpy as np
from random import randint
# create dummy data
test = np.array([[[randint(1, 10) for _ in range(3)]] for _ in range(10)])
dtype = [('response', [('x', 'f'),('y', 'f'),('x', 'f
我想对numpy.ndarray的每个元素应用一个函数,如下所示:
import numpy
import math
a = numpy.arange(10).reshape(2,5)
b = map(math.sin, a)
print b
但这给出了:
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
我知道我能做到
import numpy
import math
a = numpy.arange(10).reshape(2,5)
def recursive_map(function, value):
我目前有一个numpy多维数组(类型为float)和一个numpy列数组(类型为int)。我想把它们组合成一个多维的numpy数组。
import numpy
>> dates.shape
(1251,)
>> data.shape
(1251,10)
>> test = numpy.hstack((dates, data))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
要显示数组类型不同,请执行以下操作:
>> type(dates[0])
<
我想要计算以下内容: ? 但是我不知道如何在python中做到这一点,我不想手动实现,而是使用一个预定义的函数,例如numpy中的函数。 但是numpy似乎忽略了x.T应该被转置。 代码: import numpy as np
x = np.array([1, 5])
print(np.dot(x, x.T)) # = 26, This is not the matrix it should be!
我有一个2D数组x,其中我想复制一维数组y的内容:
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [4, 5], [3, 3]], np.int32)
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
x[:,:] = y # i would like x to be [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
ValueError:无法将输入数组从形状(6)广播到形状(3,2)
怎么做?
CONST_TRAINTING_SEQUENCE_LENGTH = 12
CONST_TESTING_CASES = 5
def dataNormalization(data):
return [(datum - data[0]) / data[0] for datum in data]
def dataDeNormalization(data, base):
return [(datum + 1) * base for datum in data]
def getDeepLearningData(ticker):
# Step 1. Load data
我试图拟合一个随机森林回归模型。以下是我遵循的步骤(请参阅下面的代码和注释):
在对模型进行拟合之前,我已经开始对进行训练和测试--我已经将结果转换为数组--当回归者希望它们使用重塑函数时,我已经将它们重组为2D数组。
我得到了以下错误(似乎有一个一维数组,尽管我在开始时对它们进行了整形):
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[183. 27. 520. ... 23. 28. 34.].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if yo
我有一个矮小的数组:
import numpy as np
A = np.array([1,2])
例如,我想使二维numpy数组中的这两个元素的n-copies
B=[[1,1,1,1],[2,2,2,2]] # 4 copies of each element of A into a separate array
我该怎么做呢?