我正在使用TensorFlow处理一个图像超分辨率问题(包括2D和3D),并使用SSIM作为eval_metrics之一。
我用的是TF的image.ssim和skimage的measure.comapre_ssim。这两种方法对2D的结果都是一样的,但是对于3D卷的结果总是有差异的。
我研究了和的源代码。在这两种实现中,在如何考虑和处理输入映像方面,似乎存在一些根本的差异。
复制问题的代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from skimage import measure
# For 2-D case
np.random.see
蓄积期
在脚本中,相同大小的数据矩阵X被某些模型(这里只是随机数生成器)重新估计,并在有限的试验过程中累积/保存在矩阵Y中。
import numpy as np
from numpy.random import random
import pandas as pd
k = 3 #shape
t = 5 #trials
Y = np.zeros((t,k,k))
for i in range(5):
X = random((k,k)) #2D estimate
X = pd.DataFrame(X)
Y[i,:,:] = X #3D tensor
程序应丢弃最小和最大的数字,并计算和显示剩余数字的平均值。到目前为止,我认为我应该导入函数numpy来获得平均值,但我不知道如何将for循环放入其中。
import numpy
numbers = input('Enter any list of numbers(seperated by any commas): ')
n2 = numpy.mean(numbers)
print(n2)
我在3D数组上做2D快速傅立叶变换时遇到了问题。它们具有数学性质和“理解python/numpy”的性质。
编辑:为了澄清,核心问题是: numpy.fft如何处理掩码数组?我是否可以先对一个轴进行平均,然后进行fft,然后得到与进行fft,然后对没有参与fft的轴进行平均一样的结果?
该数组由每个纬度和经度(在特定领域)的大气和海洋之间的二氧化碳通量值(以“单位”为单位)组成。阵列的形状是对应于(时间,纬度,经度)的(730,50,182)。使用以下命令对土地值进行遮罩:
import numpy as np
from numpy import ma
carbon_flux = ma.mas
我在pandas中有大量的256行5列的数组,我想要计算统计(最小,最大,平均值,...)每列中4个数组成员的功能。我写了以下代码,但它非常耗时:
for col in array:
for j in range(0,256,1):
min = array[col].iloc[j:j+4].min()
max= array[col].iloc[j:j+4].max()
(other functions)
因为我有许多阵列,我想为每个阵列做这个任务,这是非常耗时的。有没有办法在没有循环的情况下编写更简单的代码来减少执行时间。
我用Python实现了一个简单的CNN程序,它可以机器学习MNIST数据集。我已经实现了3层:
ConvPoolLayer,这就意味着集合。
FullyConnectedLayer,它是一个完全连接的隐藏层。
SoftmaxLayer,它基本上给出了网络的最大输出
在ConvPoolLayer中,我实现了意味着池。下面是代码行,它确实意味着在前向传播期间进行池操作:
# 'activation' is a numpy array of 3D activations from the convolutional code (not shown here)
我有一张表格,里面有细胞活力数据,包括数字数据和图像(剂量-反应曲线)。该表可以包含同一化合物的多行(由批处理ID唯一)。每一行都有一个唯一的ID和一个日期字段。现在,我想按批处理ID对数据进行分组,并生成平均EC50值,但将其与为每个复合Batch_ID生成的上一次剂量-响应曲线一起显示。下面的代码将选择特定化合物Batch_ID遇到的第一条曲线。我如何选择最后一条曲线,但仍然将其与平均EC50一起显示?任何小费都要感谢!
SELECT Batch_ID, avg(EC50), Curve FROM CELL_VIABILITY GROUP BY Batch_ID
示例数据:
ID Bat
我正在尝试将Matlab代码转换为Python代码。
我被困在
x = A\b;
其中A是2D数组(2257x456),b是一维数组(2257x1)。
在Matlab x中输出的阵列是一维阵列(456x1)。
在Matlab代码中也有这样的注释:%Solve the system using SVD
那么,我如何在Python中做到这一点呢?
我试着使用下面的代码,但没有成功。
x = np.linalg.lstsq(A,b)
x = np.linalg.lstsq(A.T, b.T)[1].T
x = A :\\ b # found this [here][1]
x = np.linalg.