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请提供具体的问答内容，我将尽力给出完善且全面的答案。
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2回答
重复的numpy数组
python、python-2.7、numpy
我有一个3D np数组，如下所示：
x= array([[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.],
[ 10., 11., 12.]],
[[ 13., 14., 15.],
[ 16., 17., 18.],
[ 19., 20., 21.],
[ 22., 23., 24.]]])
我想将我的数组重复n次(例如3次)，如下所示：
array([[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
浏览 0提问于2016-12-31得票数 2
4回答
我想把一个矩阵转换成一个列表python
python
您好，我需要将矩阵转换为列表，如下所示
Matrix:
[[ 1. 6. 13. 10. 2.]
[ 2. 9. 10. 13. 15.]
[ 3. 15. 13. 14. 16.]
[ 4. 5. 14. 13. 6.]
[ 5. 18. 16. 4. 3.]
[ 6. 7. 12. 18. 3.]
[ 7. 1. 8. 17. 11.]
[ 8. 14. 5. 4. 16.]
[ 9. 16. 18. 17. 15.]
[ 10. 8. 9. 15
浏览 0提问于2010-10-29得票数 5
2回答
返回索引的numpy.ndarray排序
python、numpy-ndarray、np.argsort
errors = [[ 0., 9., 12., 9., 14., 5., 4., 10., 8., 8., 6., 5., 9.],
[ 9., 0., 22., 16., 11., 12., 9., 21., 14., 11., 16., 15., 9.],
[12., 22., 0., 18., 23., 16., 10., 22., 21., 13., 13., 13., 15.],
[ 9., 16., 18., 0., 11., 12., 8., 19., 20., 11., 7., 9., 13.],
[14., 11.,
浏览 8提问于2021-12-27得票数 0
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1回答
尽管数据具有相同的维度，但无法将numpy数组转换为类型: float从type: Object
python、arrays、numpy、lstm
我试图为LSMT层输入预处理数据.numpy数组由一个245个.npy文件组成，每个文件位于72个文件夹中。每个.npy文件都有一个长度为100的一维数组。(这已被双重检查)。
我从每个.npy文件中读取数据并将其附加到数组中的方式如下：
for action in actions:
for root, subdirectories, filenames in (sorted(os.walk(directory_2))):
window = []
filenames = natsorted(filenames)
for fil
浏览 3提问于2022-01-18得票数 0
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我能做些什么来从我拥有的数据分布中生成随机样本？
python、numpy、distribution、sampling
我有关于机器活动的分钟数的数据。从这些数据中，我得到了下面的分布图，其中x轴上有分钟，y轴上有计数：
现在，我想要创建一个模拟，其中机器活动的时间是随机从这个分布，只是我不知道如何做。本能地，我会说我需要使用random.expovariate()，但是我不知道我会使用什么值作为lambda。
有人有什么想法吗？
我掌握的数据如下：
randomlist = ([ 0., 1., 11., 2., 4., 6., 5., 5., 2., 7., 8., 4., 4.,
4., 4., 4., 4., 7., 4., 4., 18.,
浏览 2提问于2022-05-02得票数 1
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2回答
用索引提取焦火炬中的张量数据
pytorch、data-manipulation、tensor
我想把张量按一定的方式编索引。
假设我的数据，张量X型(1, 3, 16, 9)是
tensor([[[[ 0., 0., 0., 0., 1., 2., 0., 5., 6.],
[ 0., 0., 0., 1., 2., 3., 5., 6., 7.],
[ 0., 0., 0., 2., 3., 4., 6., 7., 8.],
[ 0., 0., 0., 3., 4., 0., 7., 8., 0.],
[ 0., 1., 2., 0., 5., 6., 0.,
浏览 5提问于2021-11-12得票数 2
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1回答
二维直方图的numpy数字化
python、arrays、numpy、histogram、histogram2d
我正在寻找二维直方图的np.digitize函数.
从这些代码行：
H, xedges, yedges = np.histogram2d(coord[:, 0], coord[:, 1])
H = H.T
print(H)
我得到以下直方图：
[[ 7. 20. 16. 14. 10. 8. 16. 7. 10. 7.]
[11. 11. 10. 10. 5. 10. 9. 12. 7. 7.]
[13. 11. 13. 9. 13. 10. 14. 6. 9. 9.]
[ 5. 5. 4. 5. 7. 13. 14. 11. 6.
浏览 3提问于2021-05-15得票数 2
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3回答
JAVA读取数字数据并存储到数组中
java、arraylist、text-files
我有一个文本文件，其内容如下，我正试图将其读取到ArrayList中：
% There are 600 students. Each row is the set of desired courses (numbered from 1 to 18) for that student.
9. 13. 3. 7. 5. 8. 6. 12. 14. 11. 18. 15.
12. 1. 4. 16. 8. 5. 14. 3. 2. 6. 18
浏览 5提问于2015-09-19得票数 1
1回答
按一列中的特定值对行进行分组，并以PyTorch为单位计算平均值
python、pytorch
样本张量：
tensor([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5.], # class1
[ 6., 7., 8., 9., 10., 11.], # class3
[12., 13., 14., 15., 16., 17.], # class2
[18., 19., 20., 21., 22., 23.], # class0
[24., 25., 26., 27., 28., 29.]. # class1
])
预期结果：
tensor([[18., 19., 20., 21., 22., 2
浏览 0提问于2020-06-17得票数 2
1回答
如何将我的4D-np数组重塑成一个2D矩阵并保持结构？
python、numpy、matplotlib
假设我有一个4D np.array，它由4组4x4矩阵组成：
array([[[[1., 1.],
[1., 1.]],
[[2., 2.],
[2., 2.]],
[[3., 3.],
[3., 3.]],
[[4., 4.],
[4., 4.]]],
[[[5., 5.],
[5., 5.]],
[[6., 6.],
[6., 6.]],
[[7., 7.],
浏览 1提问于2020-11-12得票数 0
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1回答
DiffSharp滑动窗口实现示例
pytorch、f#、tensor、diffsharp
根据这个问题，似乎不难用DiffSharp张量来实现滑动窗口功能。然而，我无法得到搜索DiffSharp官方网站的提示。
在PyTorch中，展开类似于：
x = torch.arange(1., 20)
x.unfold(0,4,2)
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 3., 4., 5., 6.],
[ 5., 6., 7., 8.],
[ 7., 8., 9., 10.],
[ 9., 10., 11., 12.],
[11., 12., 1
浏览 22提问于2022-03-22得票数 0
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2回答
具有pytorch张量的维数扩展
pytorch、gpu、tensor、dimensions
用pytorch张量进行维数扩展的方式是什么？ -before: torch.Size(3，3，3) tensor([[[ 0., 1., 2.],
[ 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8.]],
[[ 9., 10., 11.],
[12., 13., 14.],
[15., 16., 17.]],
[[18., 19., 20.],
[21., 22., 23.],
[24., 25., 26.]]], device=&
浏览 41提问于2020-10-28得票数 1
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2回答
如何将清单按节奏曲的方式切片？
python、slice
我有以下意见：
[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
15. 16. 17. 18. 19.]
预期产出：
[ 0. 0. 0. 0. 0. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
0. 0. 0. 0. 0.]
当前代码：
from numpy import linspace
input_list = linspace(0,20,20, endpoint = Fal
浏览 0提问于2019-04-03得票数 0
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1回答
为什么numpy随机重组不能在numpy数组上工作？
python-3.x、numpy、random、shuffle
下面是我的示例代码：
ah = np.linspace(1, 20, 20)
print(ah)
>>> [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.
16. 17. 18. 19. 20.]
print(np.random.shuffle(ah))
>>> None
，输入应该是数组或列表。为什么上面的示例代码不起作用？
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
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用python重塑数组
python、arrays、numpy、reshape
我有数组
A = array([[ 1., 2., 3., 10., 11., 12.],
[ 4., 5., 6., 13., 14., 15.],
[ 7., 8., 9., 16., 17., 18.],
[ 19., 20., 21., 28., 29., 30.],
[ 22., 23., 24., 31., 32., 33.],
[ 25., 26., 27., 34., 35., 36.]])
浏览 2提问于2017-06-12得票数 2
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1回答
逐行外部加法
python、numpy
给定两个numpy数组:形状为(m，k)的A和形状为(m，n)的B。我想要计算一个形状为(m，k，n)的数组C，其中C的每一行r都包含A的行r和B的行r的外加。我可以使用for循环来实现，如下所示： import numpy as np
A = np.array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
B = np.array([[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[2., 2.,
浏览 8提问于2021-10-01得票数 0
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3回答
支持向量机在我的数据中提供了一个糟糕的结果。怎么修？
python、machine-learning、scikit-learn、svm、linear-regression
我有一个数据集，其中包含用于培训的510样本和用于测试的127样本，每个样本都具有7680特性。我想设计一个模型，以预测身高(厘米)标签-从培训数据。目前，我使用的支持向量机，但它提供了非常糟糕的结果。你能看看我的代码并给我一些评论吗。您可以在您的计算机中使用和可运行的代码来尝试它。
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
# Training Data
train_X = np.loadtxt('trainX.txt') # 510 x 7680
train_Y = np.loadtxt('trainY.txt&
浏览 0提问于2018-03-04得票数 2
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1回答
numpy:非结构化数组到结构化数组
arrays、numpy
我想把一个非结构化数组转换成结构化数组。以下是我的代码 import numpy as np
import numpy.lib.recfunctions as rf
data = np.arange(24).reshape(4,6)
dtype=[
("x", "f4"),
("y", "f4"),
("z", "f4"),
("red", "u1"),
("green", "u1"),
浏览 18提问于2020-07-16得票数 1
2回答
如何在Python中将行转换为列
python、numpy
我有如下的数据。
[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34.] <br>
(34,)
但我想做这个(1,34)。
当我使用np.reshape时
np.reshape(data, (1,34))
我得到的数据如下。
[[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
浏览 0提问于2019-03-19得票数 0
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在Tensorflow中张量的特殊列中添加张量
python、tensorflow、tensorflow2.0
我希望在张量'a‘的特定列(由cols提供)上添加一个张量'b’。
因此，在下面的例子中，我希望在批处理的每个元素的第一列和最后一列中添加张量'b‘。
b = tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([10., 10.], dtype=float32)
a = tf.Tensor: shape=(2, 2, 5), dtype=float32, numpy=
array([[[ 0., 1., 2., 3., 4.],
[ 5
浏览 23提问于2022-03-18得票数 1
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