我有一个很大的numpy数组(X),我可以加载到CPU上,但是它对GPU/ tensorflow来说太大了。我想使用tensorflow在X上执行数组操作,所以我将数组拆分成批处理(使用numpy),然后将其提供给tensorflow,最后连接最终的输出数组,得到numpy数组Y。我是tensorflow的新手,所以我认为应该有一种更好/更快的方法来输入numpy数组。
#X is a large numpy array
#batches is an integer which defines the number of batches
X_list = np.array_split(X,b
因此,我一直试图进入机器学习,而我发现的本教程告诉我如何获得以下python包:
scipynumpymatplotlibpandassklearn
现在的问题是,只有numpy和熊猫才会安装。其他人给了我这些错误,而且它们很长,我不明白。
C:\Users>python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose sklearn
'python' is not recognized as an internal or external command,
op
我试图找出最佳(最有效)的方法来循环我的MS Access表中的每条记录,并使用一列数据作为另一个函数的输入参数。
请参阅我在下面使用的代码:
Public Sub FL()
Dim rs As DAO.Recordset
Set rs = CurrentDb.OpenRecordset("codes")
'Check to see if the recordset actually contains rows
If Not (rs.EOF And rs.BOF) Then
rs.MoveFirst 'Unnecessary in this case
当我试图找到一种方法来优化一个巨大的2D矩阵的创建和打印时,我决定尝试NumPy。但是,对我来说不幸的是,使用这个库反而会使情况变得更糟。我的目标是创建一个矩阵,用它的索引填充字符串。如下所示(其中n是矩阵的大小):
python_matrix = [[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)]
当我以这种方式使用array()库的NumPy函数时:
numpy_matrix = numpy.array([[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)])
我的任务是从txt文件中取出单词,然后删除副本并打印出其余的。但是,当我放置用于打印从txt文件中提取的单词数组的for循环时,似乎发生了一些奇怪的事情。
当我这么做
for (String word:arr)
{
words = word.split(" ");
for (int i = 0; i < words.length; i++)
{
// Printing the elements of String array
System.out.print(wor
我已经编写了一个函数(如下所示)来查找图像中最高num_peaks强度值的位置,同时执行非最大值抑制以仅选择局部最大值:
def find_peaks(img, num_peaks, threshold_fraction=0.5, nhood_size=None):
"""Find locally maximum intensities in an image"""
# calculate threshold as a fraction of intensity range in the image
threshold =
我使用这段代码测试CatBoostClassifier。
import numpy as np
from catboost import CatBoostClassifier, Pool
# initialize data
train_data = np.random.randint(0, 100, size=(100, 10))
train_labels = np.random.randint(0, 2, size=(100))
test_data = Pool(train_data, train_labels) #What is Pool?When to use Pool?
# test
我正在尝试使用HDF.PInvoke在C#中将数组写入HDF5文件。
我编写了一个简单的程序,将一个3x3数组写入一个HDF5文件,但是当我打开它时,结果与数组不同。
using HDF.PInvoke;
using System.Globalization;
using System.IO;
using System.Runtime.InteropServices;
namespace WindowsFormsApp3
{
public unsafe partial class Form1 : Form
{
public Form1()
考虑以下代码:
a = numpy.array([1,2,3,4])
b = numpy.array([5,6,7,8])
# here a new array (b*2) will be created and name 'a' will be assigned to it
a = b * 2
因此,numpy可以直接将b*2的结果写入已分配给a的内存,而无需分配新的数组吗?
我尝试使用scipy.optimize包进行回归。函数的模型在func中定义,参数命名为coeffs。我想使用数据xdata和ydata来学习使用LS准则的参数。
我有以下TypeError:只有长度为1的数组可以转换为Python标量
from __future__ import division
import numpy
import scipy
from math import exp
import scipy.optimize as optimization
global m0,t0
t0 = 0.25
m0=1
def func(t, coeffs):
a = coeff
我正在为学校做一项作业,我应该给集成函数的python实现和numpy实现计时。我通常期望numpy比python实现执行得更好,但事实并非如此。与numpy数组相比,我在python中使用列表理解的速度大约是4倍。从N=1000到N=100 000都是如此。我没有测试任何更高的东西,因为N=100 000是我需要达到的位置,才能在我的估计中获得可接受的误差。
常规python代码:
f is the function being integrated, a and b are limits and N is number of points to integrate over
def in
我试图在Python的numpy模块的帮助下并行化一些使用multiprocessing的计算。考虑一下这个简化的例子:
import time
import numpy
from multiprocessing import Pool
def test_func(i):
a = numpy.random.normal(size=1000000)
b = numpy.random.normal(size=1000000)
for i in range(2000):
a = a + b
b = a - b
a = a
我正在尝试cPickle一个大的scipy稀疏矩阵,以供以后使用。我得到了这个错误:
File "tfidf_scikit.py", line 44, in <module>
pickle.dump([trainID, trainX, trainY], fout, protocol=-1)
SystemError: error return without exception set
trainX是大型稀疏矩阵,另外两个是6mil元素长度的列表。
In [1]: trainX
Out[1]:
<6034195x755258 sparse matri