在numpy数组中查找“值接近”的int值，并将它们组合在一起
，可以通过以下步骤实现：
- 导入numpy库：在Python代码中，首先需要导入numpy库，以便使用其中的函数和方法。
import numpy as np- 创建numpy数组：可以使用numpy库提供的函数创建一个numpy数组。
arr = np.array([1.2, 2.5, 3.7, 4.1, 5.9])- 将浮点数转换为最接近的整数：使用numpy库的round函数将浮点数转换为最接近的整数。
arr_int = np.round(arr).astype(int)- 组合接近的整数值：使用numpy库的unique函数和where函数，找到接近的整数值并将它们组合在一起。
unique_int = np.unique(arr_int)
result = [arr[arr_int == i] for i in unique_int]在上述代码中，unique_int是数组中唯一的整数值，result是一个列表，其中包含了与每个整数值接近的浮点数。
这是一个简单的示例，展示了如何在numpy数组中查找“值接近”的int值，并将它们组合在一起。对于更复杂的情况，可能需要使用其他numpy函数和方法来实现特定的需求。
关于numpy的更多信息和详细介绍，可以参考腾讯云的产品文档：腾讯云numpy产品介绍。
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#normal python doesn't distinguish between 0 and -0:
>>> -0
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array([0])
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X = np.fft.fft(x) # calc fft coefficients
到目前为止，结果还不错：
print(X)
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NUF.Assert.That((int)0.499999D, NUF.Is.EqualTo(0));
NUF.Assert.That((int)0.500000D, NUF.Is.EqualTo(0)); // !!! row 1
NUF.Assert.That((int)1.499999D, NUF.Is.EqualTo(1));
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索引共享numpy中的行数据
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我正在使用一个相当密集的numpy数组(例如20-50%)，但具有相同值的较大区域。例如，我可能有一个类似如下的数组：
[[0 0 0 0]
[1 2 3 4]
[0 0 0 0]
[3 4 5 6]]
与其将填充了相同值的行(第0行)作为单独的行存储在内存中，是否有一种方法可以共享行内存，从而使行0和行2都访问相同的内存？我正在寻找一些东西，要么是内置于numpy中的，要么是允许普通numpy函数与这样的数组一起工作的。我需要让它看起来像是我仍在使用numpy数组。
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import numpy as np
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x = np.round(x)
x = np.clip(x, np.iinfo(dtype).min, np.iinfo(dtype).max)
# The problem is that np.iinfo(dtype).max is imprecisely appr
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使用numpy.round时` `AttributeError: rint`
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[[41.743617 -87.626839]
[41.936943 -87.669838]
[41.962665 -87.65571899999999]]
我想将数组中的数字四舍五入到小数点后两位或三位。我尝试使用numpy.around和numpy.round，但它们都给出了以下错误：
File "/Library/Python/2.7/site-packages/numpy-1.8.0.dev_3084618_20130514-py2.7-macosx-10.8-intel.egg/numpy/core/fromnumeric.py&#
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示例：
>>> arr = np.arange(17)
>>> arr
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然后，我想做一个类似下面的函数来抓取在数组中均匀分布的numElems，它必须包括第一个和最后一个元素：
GetSpacedElements(numElems = 4)
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34, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 52, 54, 58, 60, 61, 65, 70, 75]).astype(np.uint8)
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PHP -在给定某个数字的情况下获取最近的数字？
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我正在修改OpenCart的一个产品过滤器，以根据价格过滤产品。我所做的是得到属于某个类别的所有产品，并提取它们的价格，将它们放在滑块中，但这根本不优雅或‘专业’，我想编码一个适当的解决方案。
假设我有以下价格: 125,270,517,1680和14790。我想要做的(理想情况下)是得到最大的数字(在这个简短的例子中是14790)，然后从它得到类似于'15000‘的东西，所以我可以在给定的因子(比如100)之间进行分配，并将其放入滑块中。
有没有PHP函数来做这样的计算？
浏览 2提问于2013-02-27得票数 1
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错误"TypeError: numpy.ndarray类型未定义__round__方法“
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import numpy
......
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predictions = model.predict(X_test)
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print(rounded)
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File "/home/abigail/workspace/ml/src/network.py"
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Python中的整整数
python
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这是函数代码：
def cm(centimeter):
"""Centimeter to Meters Converter!"""
result = round(centimeter / 100, -1)
print ("%d centimeters is the same as %d meters." % (centimeter, result))
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大分量矢量震级
python、numpy、rounding
我注意到numpy有一个内置的函数linalg.norm(向量)，它产生的大小。对于较小的值，我得到所需的输出
>>> import numpy as np
>>> np.linalg.norm([0,2])
2.0
然而，对于大的价值：
>>> np.linalg.norm([0,149600000000])
2063840737.6330884
这是一个巨大的错误，我能做些什么呢？创建我自己的函数似乎也会产生同样的错误。这里有什么问题，舍入误差这么大吗?我能做些什么呢？
浏览 1提问于2015-07-06得票数 2
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如何利用由id对齐数据的多个向量构造numpy数组
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我使用的是Python、numpy和scikit-学习。我有存储在SQL表中的键和值的数据。我把它作为返回为：[(id, value),...]的元组列表来检索。每个id在列表中只出现一次，元组按升序排列。这个过程完成了几次，所以我有多个key: value对列表。使：
dataset = []
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键可以在不同的样本中重
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Numpy vs Matlab到uint8的转换
matlab、numpy
根据Matlab的帮助，single值通过四舍五入转换为uint8，例如
uint8(91.799999)
会给我们返回92。
然而，在numpy中，下面是
np.uint8(91.799999)
将返回91。
有没有办法以某种方式匹配这些行为？
谢谢
浏览 2提问于2018-03-07得票数 2
5回答
上下舍入一个数字C++
c++、cmath、ceil
我试着让我的程序把一个数字分别向上和向下舍入。
例如，如果这个数字是3.6，那么我的程序应该把最近的数字4集合起来，如果这个数字是3.4，它将被四舍五入到3。
我尝试使用ceil库来获得3项的平均值。
results = ceil((marks1 + marks2 + marks3)/3)
但是，ceil只对数字进行舍入，而不对数字进行滚动。
我偶然发现了一个算法
var roundedVal = Math.round(origVal*20)/20;
但我还是想不出解决问题的公式。
浏览 8提问于2016-10-07得票数 23
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2回答
NumPy唯一()返回超出范围的索引。
python、numpy、matrix、indexing、point-clouds
我试图从点云中移除彼此太近的点。我的输入是一个mx3矩阵，其中列表示xyz坐标。守则如下：
def remove_duplicates(points, threshold):
# Convert to numpy
points = np.array(points)
# Round to within the threshold
rounded_points = points
if threshold > 0.0:
rounded_points = np.round(points/threshold)*threshold
浏览 0提问于2016-01-18得票数 0
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1回答
Softmax Tensorflow Lite运行不正常
android、tensorflow、softmax、tensorflow-lite
我做了一个简单的卷积Tensorflow模型，它使用softmax进行推理。当我在python中运行模型并向模型提供图像时，一切都会相应地工作。然而，当我用tflite转换模型并在android上运行时，输出是一个全0的列表，不知何故softmax无法工作。当我删除softmax函数时，输出在python和android中是相同的，我可以通过在Java中实现softmax函数来修复它，但应该有更好的方法，对吧？我尝试更改softmax函数的轴，但在Java中它一直只返回0。 谢谢! y_test = tf.nn.softmax(test_network[0])
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Python中的虚拟神经网络
python
我刚刚用python写了一个简单的神经网络，因为我最近一直在研究它们。我正在使用反向传播。激活函数为sigmoid。输入和权重随机生成，理想输出为0。我是python的新手，所以代码写得非常低效，但它是可读的。当我运行代码时，输出总是零，我似乎找不到原因。而且，我没有使用模块。
from random import uniform
input_one_input_value = 1
input_two_input_value = 0
bias_value = 1
#use global to globalize function-based variables
#use lists to s
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Python按数组a分组，并总结数组b-性能
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给定两个长度相同的无序数组a和b：
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b = [0.2,0.1,0.3,0.1,0.1,0.2]
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bResult = [0.2 + 0.1 + 0.2, 0.1, 0.3 + 0.1] = [0.5, 0.1, 0.4]
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import numpy as np
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b = np.array([1./len(a)]*len(a))
我有两种方法，可以
浏览 5提问于2011-09-24得票数 6
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