我试图使用 1000维维基百科word2vec模型来分析一些文档。
通过内省,我发现一个单词的向量表示是一个1000维的numpy.ndarray,但是每当我试图创建一个ndarray来查找最近的单词时,我就会得到一个值错误:
ValueError: maximum supported dimension for an ndarray is 32, found 1000
从我的在线观察可以看出,32确实是ndarray所支持的最大维数--那么是什么呢?如何才能输出1000维的ndarray?
下面是一些示例代码:
doc = [model[word] for word in text if w
如何使用一维数组从3d数组中选择一组元素。
#These are my 3 data types
# A = numpy.ndarray[numpy.ndarray[float]]
# B1 = numpy.ndarray[numpy.ndarray[numpy.ndarray[float]]]
#B2=numpy.ndarray[numpy.ndarray[numpy.ndarray[float]]]
#I want to choose values from A based on values from B1 in the B2
这是我尝试过的,但它返回了所有的False
A2[i]=im
如何使用RE模块查找除标签中的单词之外的所有单词?
我知道如何找到某些东西,但如何反其道而行之呢?就像我写了一些要搜索的东西,但实际上我想搜索除标签和标签本身之外的所有单词?
到目前为止,我做到了这一点:
f = open (filename,'r')
data = re.findall(r"<.+?>", f.read())
它会打印<>标记中的所有内容,但是如何让它找到除了那些标记中的所有单词呢?我尝试在[]中的pattern开头使用^,但随后将符号视为.,没有特殊含义。我还设法解决了这个问题,通过拆分字符串,使用''
具体地说:
如何将numpy.ndarray作为函数提供输出数据类型和
如何使用cimport numpy而不是import numpy来创建一个没有Python开销的数组?
如果从行numpy.ndarray中删除cdef numpy.ndarray array(int start, int end):,下面的代码就能工作。根据注释,它仍然有大量的Python开销(不包括range(start, end)初始化C++向量)。
%%cython -a
# distutils: language = c++
import numpy
from libcpp.vector cim
如果我有一个1D的numpy.ndarray b和一个我想矢量化的Python function f,使用numpy.vectorize函数很容易:
c = numpy.vectorize(f)(a)。
但是,如果f返回1D numpy.ndarray而不是标量,我如何构建2D numpy.ndarray呢?(也就是说,我希望从f返回的每个1D numpy.ndarray都成为新2D numpy.ndarray中的一行。)
示例:
def f(x):
return x * x
a = numpy.array([1,2,3])
c = numpy.vectorize(f)(a)
de
当尝试使用计算来检索连续决策变量q的数值时,我得到以下错误:
RuntimeError: The following environment does not have an entry for the variable q(0,0)
试图在Q中获取单个条目的值(类似于给定的),将导致以下错误:
TypeError: Evaluate(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
1. (m: numpy.ndarray[object[m, n]], env: Dict[pydra
我对重复和重复单词有问题。 我有一个包含多个单词的file.txt,其中一些单词是重复的。 我想要做的是从file.txt中获取随机单词,如果字符串之前已被选中,则忽略并选择另一个单词。 例如: 我的文件包含=>“你好”,“早上”,“你好”,“嗨”,“喝”,“可乐” 然后我得到一个随机的字符串: public string[] _randomString;
public Random _randomText = new Random();
(...)
public void randomClick(object sender, RoutedEventArgs e){
_pat
我有一个由字符串组成的(61000L,2L) numpy.ndarray。与中一样,numpy.ndarray中的项是字符串。
我拆分了字符串,以便它在numpy.ndarray中将字符串中的每个单词作为列表输出,代码如下:
words_data = np.char.split(string_data)
我尝试创建一个双for循环来计算在每个列表中找到的唯一单词。
from collections import Counter
counts = Counter()
for i in range(words_data.shape[0]):
for j in range(words_dat
我为C++ OpenCv提供了Boost-Python接口。当我从python调用C++方法时,我得到了这个错误:
Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in
Vision.process(Vision, numpy.ndarray, numpy.ndarray)
did not match C++ signature:
process(python::vision::PythonVision {lvalue}, cv::Mat {lvalue}, cv::Mat {lvalue})
我使用pythoncv2.so模
我现在正忙着用VB.NET编写一个挂人游戏。作为一个单词列表,我有一个包含1520个单词的文本文件,每个文本文件都被一个新的行分隔开来。
我所能想到的得到一个随机单词的最好方法是使用随机化()函数。然后从随机生成的行#中获取单词。
刚才才发现,这个方法:
Using parser As New Microsoft.VisualBasic.FileIO.TextFieldParser_
("filepath")
parser.TextFieldType = FileIO.FieldType.Delimited
不允许我用新行作为分隔符..。
考虑到所有的单词都有不
我正在尝试使用python中的tsfresh包,以便从加速度传感器输入中提取特征,我遇到了几个需要滞后变量的特征:
tsfresh.feature_extraction.feature_calculators.agg_autocorrelation(x, param)
Where:
x (numpy.ndarray) – the time series to calculate the feature of
param (list) – contains dictionaries {“f_agg”: x, “maxlag”
我有一个数组数组,我试图找到其中的最低非零值。
minima = []
for array in K: #where K is my array of arrays (all floats)
if 0.0 in array:
array.remove(0.0)
minima.append(min(array))
print min(minima)
这会产生
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'remove'
我认为array.remove()是删除元素
如何在numpy中嵌套for循环的3d数组中打印值。
import numpy as np
center = 5
dim = 2
Bgr = 4
x = np.ones(dim)
y = np.zeros(dim)
z = np.ones(dim)
A =np.array(np.ones((dim,dim,dim)))*Bgr
for i in x:
for j in y:
for k in z:
print(A([[i],[j],[k]]))
TypeError:“numpy.ndarray”对象不可调用