我正在尝试更高效地在python中填充数组。我有一个5x3矩阵A,我正在通过独立计算z11,z12,...,z33将其转换为3x3矩阵(Z)。下面的代码可以工作,但它很笨拙,我希望将其自动化到一个循环中,以便它可以接受任意大小的A矩阵(n X m),并将其转换为大小为(m X m)的Z矩阵。如果有人能帮助我,我将不胜感激! import numpy as np
A = np.array([[1,0,0],
[0,1,0],
[0,1,1],
[0,0,-1],
[0,0,1]])
A1=A[:,0]
A2=A[:,1]
A3=A[:,2]
C = np.array([-
我的代码非常简单,但是当我尝试将3x2和2x1矩阵相乘时,我得到了以下错误(对我来说,这没有任何意义):
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,2) (2,1)
在这个程序中,我做的第一件事是在域-1,1x -1,1中随机生成两个点,并使用变量slope和y_int通过这些点定义一条直线。然后,我创建形式为{ x_0,x_1,x_2}的N个随机x值,其中x_0始终为1,x_1,x_2是-1,1范围内随机生成的数字。这N个值构成代码中的x_matrix。
y_matrix是每个值x_1、...、x
我从tensorflow开始,当涉及到张量的级别以及它们如何相互作用时,我有一个很大的问题。
我随身携带了以下代码:
w = tf.Variable(tf.constant([0.2,0.6]))
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = w * x
如您所见,这是一个非常简单的设置。
但是,当我执行print w时,输出是Tensor("Variable_13/read:0", shape=(2,), dtype=float32)。
shape(2,)是什么意思?逗号表示什么?
此外,以下是在sess = tf.Session()和初
有人能帮我吗?我相信这很容易,但我不知道怎么做?
创建两个元素为1,2,3,4,5和2,3,4,5,6的矩阵,矩阵乘以。
我有这个,但我不知道如何将它们相乘:
import numpy as np
a=np.arange(5).reshape(1,5)
b=np.arange(6).reshape(1,6)
print a
print b
谢谢你的帮助。
我想要从元素上乘一个形状数组(10)和一个形状矩阵(10,20),基本上每个列都乘以这个数组。
但我有
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (20,) (20,10)
当我使用(10,10)矩阵和(10,)数组时,它确实有效。
我不喜欢用for循环来优化算法所花费的时间。(这个数组/矩阵运算在许多其他循环中非常深入)
我有两个阵列mp的形状(240,480)和pop_fts_norm,这是一个阵列的长度N的阵列的形状(240,480)。我希望为N中的每个数组创建一个长度为mp的数组,其中包含来自mp的值,但只有x元素的值为!= 0。
低效代码:
full_mp = np.array([np.array([mp[i][j] if (x != 0)[i][j] is True else 0 for i in range(240) for j in range(480)]).reshape(240, 480) for x in pop_fts_norm], dtype='float32')
ful
我有以下TensorFlow代码:
layer_1 = tf.add(tf.matmul(tf.cast(x, tf.float32), weights['h1']), biases['b1'])
但是抛出了以下错误:
ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 3 for 'MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [?,5741,20000], [20000,128].
它说x的形状是(?,5741,20000)。如何将x的形状转换为(57
我正在尝试创建最简单的绿色屏幕算法。我已经生成了“键”数组,它是形状的(1920,1080),包含布尔。仅仅使用foreground*key + background*inverted_key是行不通的,因为前景和背景都是形状(1920,1080,3),所以它会产生Value error: operands could not be broadcast together with shapes (1920,1080,3) (1920,1080)。那我怎么做这个手术呢?另外,我也尝试过这种方法,比如阵列形状(3,3,3)和(3,3) --而且工作得很好。请解释一下发生了什么,我很困惑。
我在python中创建了一个OLS线性回归模型,当我预测一个特定值时,我会得到错误。 我的代码如下: df=pd.read_csv("smatrix.csv",index_col=0)
import statsmodels.api as sm
x=df.iloc[:,:-1]
y=df.Rating
est = sm.OLS(y.astype(float), x.astype(float))
results=est.fit()
op=list()
for i in df.columns:
if 'bad' == i:
op.app
通常,我有一个非常简单的购物车,里面有一些商品和数量。
我希望这样做:
SELECT SUM(price * quantity) as total FROM products WHERE product_id IN (1,2,3,4);
但是,既然数量不在数据库中,我如何将数量与product_id绑定?
有没有其他方法可以在SQL成本较低的情况下做到这一点?
我有一个类任务来调整数组的大小为0,1,即。所以最小的数变成0和最大的1。
它似乎不像0,因为每当代码中有0时,它就会发出一个空数组,但是执行例如,5,1可以工作。输出为0,1
array([], shape=(0, 1), dtype=int64)
有什么办法让它起作用吗?教授们说这是正确的,并且不确定为什么它不起作用。科拉布是环境局的。
test = [0,1,2,3,4,5]
arr1 = np.array(test)
def rescale(a):
"""Return the rescaled version of a on the [0,1] inte
我有一个csv文件,包含4行输出(以_为前缀)和225行输入行。其余的是正常的:
_y1,_y2,_y3,_y4,x1,x1,...,x225
[some assortment of 4 1s or 0s],[some random assortment of 1s or 0s]
在下面的代码中,我试图让它学习(实际上不是一个分类器),它是给定输入的1和0,并评估输入和预测,以便与训练集进行比较。我现在不担心过度训练。是的,我有1作为迭代计数,我知道这需要大得多,但在我得到预期的结果(4维输出)之前,我不在乎。
with open(filename, 'rU') as fin:
我想把两个DataFrame数组转换成一个包含两列的numpy数组。第一个numpy数组'images‘的形状是102, 1024。第二个numpy数组'label‘的形状为(1020, )
我的核心代码是:
images=np.array(images)
label=np.array(label)
l=np.array([images,label])
dataset=pd.DataFrame(l)
但事实证明,这是一个错误的说法:
ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into s
Numpy文档声称您可以将不同长度的数组相乘在一起,但是它不能工作。我肯定是误解了它的说法,但没有任何例子可以支持他们的文字。来自
因此,我创建了一些代码来尝试它,但是我得到了一个错误,上面写着ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,1) (3,1)。同样的错误,如果我尝试这与形状(4,) and (3,)。
a = np.array([[1.0],
[1.0],
[1.0],
[1.0]])
print(a.s