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在没有实际执行计算的情况下，如何在合并两个特定数据类型的数组后预测结果数组的数据类型？例如。import numpy as nparr2 = np.array([1, 2, 3,np.float32
output_dtype2 = np.multiply(arr2, arr3).dtype # np.int16 是否
浏览 13提问于2021-03-17得票数 1
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在将两个变量转换为数组时，我试图保持计算字段的精度。在计算值时，它的数据类型为<class 'numpy.float64'>，当转换为数组时，它的数据类型仍为<class 'numpy.float64'>，但是该值将分别从小数点后的16位-0.2484613592984996移动到小数点后的5位-0.24846。下面是
浏览 46提问于2021-10-24得票数 0
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我缺乏从多个数组(这些数组是numpy数组)计算预测的信息。这些numpy数组是一天中每分钟的一系列值。我想使用去年每天的数据进行预测。
关于如何做到这一点有什么建议/建议/链接/提示吗？
浏览 3提问于2018-03-12得票数 1
我正在尝试将多个2Dnumpy数组放入一个3Dnumpy数组中，然后将3Dnumpy数组作为压缩文件保存到目录中以供以后使用。
我有一个我正在循环的列表，它将计算不同危险的预测。将一次一个地计算每个危险的预测( 129x185数值数组)。然后，我想将每个预测数组放入一个129x185x7的空numpy数组中。hazlist = ['allsvr', '
浏览 30提问于2017-03-16得票数 1
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我有一个方法可以预测一些数据并将其输出到一个名为Y_predict的numpy数组中。然后，我有一个名为Y_real的numpy数组，它存储了本应预测的Y的实际值。例如：Y_real = [1, 0, 1, 1]
然后我想要一个名为errRate[]的数组，它将检查是否为Y_predict[i] == Y_real最后，输出应该是正确预测的数量。在上面的例子中，这将是0.75，因为Y_predi
浏览 0提问于2016-01-12得票数 1
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假设我有一个预测数组x=numpy.array(n,px)和一个预测数组y=numpy.array(n, py)，用Python语言计算从x到y (1...py)的所有回归(线性)的最佳方法是什么？当然，我可以很容易地迭代输出维度(对于每个计算正常的单输出多变量输入OLS)，但是这将是低效的，因为我将重新计算x的伪逆矩阵。
有没有什么有效的实现？找不到任何(既不是)
浏览 1提问于2013-08-28得票数 2
我是初学者在Python.Trying动手学习numpy。import numpy as np它输出：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ]
浏览 16提问于2017-07-04得票数 3
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我有一个python脚本，我几乎完全用NumPy编写了一个用于数值模拟的脚本，并且在运行我的脚本之前，我没有为任何变量指定数据类型。我试图找出一种方法来加速我的代码，最终偶然发现了Numba，在那里数据类型的重要性变得更加透明。作为编程和科学计算的新手，在计算之前指定数据类型的想法并不是我真正考虑过的事情，因为即使我没有指定类型，NumPy也能够很好地执行。所以我想知道的是，在我的NumPy数组的初
浏览 15提问于2020-06-26得票数 0
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使用numpy阵的渐近数
、、、
在处理符号表达式数组时，是否应该使用numpy数组？有点像我的意思是，使用numpy数组而不是python列表会更快吗？如果是这样，使用numpy数组的某些操作似乎会自动转换为浮动符号表示法，例如：
u0=np.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)]) u = np.ze
浏览 4提问于2016-12-08得票数 2
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请问这个函数是如何计算精度的？(5, dtype = int)) print accuracy_score(outcomes[:5], predictions)
(truth == pred).mean()
可以计算任何数字
浏览 1提问于2017-07-31得票数 1
由于所有的计算都是在一个会话下进行的，有没有办法将Tensorflow的预测导出到Numpy/Pandas数组或文件中，即CSV或TXT？
谢谢！保罗
浏览 1提问于2016-06-18得票数 4
当计算的输入是32位整数数据类型的numpy数组时，我遇到了不正确的numpy计算问题，但是输出包含需要64位表示的更大的数字。= 2**8 * arr
print(numpy_calc[0])
4295044096所需的输出是numpy数组包含正确的值也就是说，当输出需要时，我希望numpy数组会自动从int3
浏览 5提问于2019-10-24得票数 5
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我正在尝试使用Iris数据集创建一个机器学习模型(通过观看教程来实现这一点，完全是机器学习和数据科学的新手)，到目前为止，我已经使用随机森林分类器对其进行了分类，但现在我希望根据自定义输入检查我的预测，port=9000, debug = True)其他详细信息:我使用Jupyter Notebook进行预测
浏览 0提问于2017-04-04得票数 0
我正在使用python程序，它使用numpy数组作为数组的标准数据类型。对于繁重的计算，我将数组传递给C++库。为了做到这一点，我使用。但是，我需要使用python list。我通过以下方法从numpy数组和list进行转换：将数组数
浏览 0提问于2016-09-16得票数 0
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代码：import random
y = np.array([2, 4, 6, 8])
def neuron_output
浏览 3提问于2022-10-31得票数 0
因此，我有一个我训练过的TensorFlow模型，当我打印传递给要训练的模型的数据类型时，它是当我使用.predict进行预测时，是否需要将相同类型的数据传递到模型中，还是可以像一个具有相同维度的numpy数组那样传递它？
浏览 0提问于2020-11-24得票数 1
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然而：a*2array([144], dtype=uint8)
乘法已执行模256，以确保结果保持在一个字节。或者，我是否可以创建一个类型(而不是dtype) uint8的数组，以便对它的操作将产生超出0-255范围的值？
浏览 7提问于2015-01-05得票数 14
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在我正在开发的模型中，我使用了一个公式，当它运行时，它会生成RuntTimeWarning: exp中遇到的溢出。据我所读到的理解，这是由于在计算数据类型时使用了过大的数字。我的公式存储到numpy数组，那么是否有一种方法可以更改数据类型，以便计算这些值？
谢谢
浏览 5提问于2016-04-19得票数 0
我正在努力处理大的numpy数组。这是一个场景。我正在处理300MB - 950MB的图像，并使用GDAL将它们读取为Numpy数组。读取数组所使用的内存与预期的一样多，即。当我使用numpy得到均值、最小值、最大值或标准差时，我的问题就出现了。在main()中，我打开图像并读取数组(输入ndarray)。从看起来，numpy返回的ndarray与我的输入具有相同的形状和数据类型，从而使内存大小加倍。nump
浏览 3提问于2011-08-05得票数 4
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