如何更改numpy中order = 'F‘的数组条目
在numpy中，可以使用函数np.reshape()来更改数组的顺序。要更改数组的顺序为order='F'，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入numpy库：
import numpy as np - 创建一个numpy数组：
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) - 使用
np.reshape()函数更改数组的顺序：new_arr = np.reshape(arr, order='F')
这样，new_arr就是按照order='F'顺序重新排列的数组。
order='F'表示使用Fortran顺序（列优先）存储多维数组。在Fortran中，多维数组的元素是按列存储的，而在C语言中，多维数组的元素是按行存储的。通过指定order='F'，可以改变数组的存储顺序。
优势：
- 在某些情况下，使用Fortran顺序可以提高数组的访问效率。
- 可以与其他使用Fortran顺序的库进行兼容。
应用场景：
- 大规模科学计算中需要高效处理多维数组的情况。
- 与其他使用Fortran顺序的库进行数据交互。
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相关·内容
我正在尝试替换数组的一些条目。出于兼容性的原因，我必须使用order='F‘。我正在使用的数组很大，但要重现这个问题，请尝试以下方法。 这是可行的： a = numpy.array([[1, 2], [4, 5]])
a.reshape((4, 1), order = 'C')[2] = 8
a = array([[1, 2],
[8, 5]]) 以下代码不起作用： a = numpy.array([[1, 2], [4, 5]])
a.reshape((4, 1), order = 'F')[2] = 8
a = arr
浏览 27提问于2019-08-30得票数 2
回答已采纳
如何按嵌套的dtype对numpy数组进行排序？
我希望通过数组中的第一个元素对numpy数组进行排序
import numpy as np
from random import randint
# create dummy data
test = np.array([[[randint(1, 10) for _ in range(3)]] for _ in range(10)])
dtype = [('response', [('x', 'f'),('y', 'f'),('x', 'f
浏览 0提问于2020-05-22得票数 1
我正在向Numpy移植一些MATLAB代码。这项任务包括从一些C++代码中删除MEX，并将其替换为对Numpy的Numpy的等效调用。一个问题是，MEX代码将传入的数据按Fortran顺序处理，因为MATLAB就是这样对数组进行排序的。另一方面，Numpy默认使用C排序。
除了完全重写用于C订单的MEX代码外，我可以：
(A)用.copy('F')重新排序C代码中的数组，并重新排序使用.copy('C')(B)的数组，找出如何使numpy“模拟”MATLAB，方法是按.copy('F')的顺序执行所有操作。。
选项A --目前已经实现了--工作得
浏览 1提问于2011-10-27得票数 13
2回答
因此，我想像往常一样从numpy数组矩阵创建稀疏矩阵，如下所示：
from scipy import sparse
I = np.array([0,1,2, 0,1,2, 0,1,2])
J = np.array([0,0,0,1,1,1,2,2,2])
DataElement = np.array([2,1,2,1,0,1,2,1,2])
A = sparse.coo_matrix((DataElement,(I,J)),shape=(3,3))
print(A.toarray()) ## This is what I expect to see.
我对numpy的尝试是：
imp
浏览 0提问于2020-10-03得票数 1
5回答
我很难理解numpy是如何存储它的数据的。请考虑以下几点：
>>> import numpy as np
>>> a = np.ndarray(shape=(2,3), order='F')
>>> for i in xrange(6): a.itemset(i, i+1)
...
>>> a
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]])
>>> a.flags
C_CONTIGUOUS : False
F_CONTIGUOUS
浏览 8提问于2013-12-03得票数 38
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4回答
Numpy均值结构数组
、、、
假设我有一个由学生(字符串)和考试分数(ints)组成的结构化数组，其中每个条目都是特定学生在特定考试中获得的分数。每个学生在这个数组中自然有多个条目。
示例
import numpy
grades = numpy.array([('Mary', 96), ('John', 94), ('Mary', 88), ('Edgar', 89), ('John', 84)],
dtype=[('student', 'a50'), ('sco
浏览 2提问于2012-08-16得票数 4
回答已采纳
我没有看到fortran的命令：
import numpy as np
In [143]: np.array([[1,2],[3,4]],order='F')
Out[143]:
array([[1, 2],
[3, 4]])
但在以下情况下，这是可行的：
In [139]: np.reshape(np.arange(9),newshape=(3,3),order='F')
Out[139]:
array([[0, 3, 6],
[1, 4, 7],
[2, 5, 8]])
那我在第一个问题上做错了什么？
浏览 0提问于2018-07-30得票数 5
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1回答
是否有可能从库中添加像预测这样的函数？那怎么做呢？
def monomial(a,b):
return lambda x : a * math.pow(x,b)
返回构成所需顺序的多项式的单调式列表。
def polyList(order):
return [monomial(1,i) for i in range(0,order+1)]
返回给定输入的函数之和。
def evaluate(functionList, x):
return sum([f(x) for f in functionList])
返回加权和( w0f0 + w1f1 +.
def weight
浏览 0提问于2019-04-19得票数 1
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我想创建一个具有特定结构的numpy数组variables，如下面的示例所示，它由网格的变量X和Y以及附加参数params组成。我需要在为函数f(variables)绘制3D曲面图的上下文中使用它。
这就是任意params 5，5，5的variables数组应该是什么样子。
import numpy as np
X = np.linspace(0, 2, num=3)
Y = np.linspace(0, 2, num=3)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
variables = np.array([X, Y, 5, 5, 5])
print(variables)
使用所需
浏览 4提问于2016-09-15得票数 1
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我遇到了函数ascontiguousarray()的问题，它在NumPy 1.11.1和1.13.1中返回不同的步长。
要重现的代码(Ubuntu 16.04、Python 2.7.12)：
import os
import numpy as np
x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10],[11],[12],[13],[14],[15],[16]],dtype='uint32')
x = x.T
x = np.ascontiguousarray(x)
print(x.strides)
在NumPy 1.11
浏览 2提问于2017-09-15得票数 2
我正在尝试将数据从hdf5数据集(在下面的屏幕快照中的f_one)复制到一个numpy数组中，但是我发现我正在失去一些精度。
屏幕截图的最后一行(最后一次打印语句)应改为
subid2[0] == subid2[1].
我只是在拍截图之前不小心删除了2。输出是正确的。
正如您所看到的，Python似乎认为这两个数字完全相同，但是，当这两个数字包含在numpy数组中时，我需要精确地区分它们。有人知道我怎么能得到这种精确度吗？简而言之，我如何才能得到最后的打印语句来产生假的结果？
顺便提一下，以下几点：
f_one['SubhaloID'][0] == f_one[&
浏览 1提问于2016-06-24得票数 5
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我有一个浮动的NumPy记录数组：
import numpy as np
ar = np.array([(238.03, 238.0, 237.0),
(238.02, 238.0, 237.01),
(238.05, 238.01, 237.0)],
dtype=[('A', 'f'), ('B', 'f'), ('C', 'f')])
如何从这个记录数组中确定min/max？我常用的ar.min()尝试失败
浏览 3提问于2012-07-04得票数 4
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2回答
我正在尝试创建一个3x3矩阵的列表；但是初始化不起作用。只是想知道我做错了什么。已成功找到2行程序中的错误。 import numpy as np
delta=[np.empty(3,3) for i in range(1023)] 我得到了TypeError:数据类型不被理解。哪里出了问题，正确的方法是什么？ 谢谢
浏览 5提问于2019-09-06得票数 0
全部：
我正在尝试使用dill将我的Python程序中的所有数据保存到一个二进制文件中。我的程序使用了常规的numpy数组和numpy记录数组。如果我同时保存了numpy记录数组和常规数组，那么我在加载回常规numpy数组时会遇到问题。这个问题可以通过下面的简单代码来演示：
import dill as pickle
import numpy as np
class testdill:
def __init__(self, data):
self.data =data
# numpy record array type
personType = [('name&
浏览 0提问于2016-09-07得票数 1
我正在研究下面这个简单的numpy数组，以理解它的进展。然而，我在它的.flags中遇到了一个对我来说毫无意义的输出。
> print(a)
[[100 200 50 400]
[ 50 0 0 100]
[350 100 50 200]]
> a.ravel()
array([100, 200, 50, 400, 50, 0, 0, 100, 350, 100, 50, 200])
> print(a.flags)
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : False
OWNDATA : True
WRITEAB
浏览 1提问于2020-06-03得票数 0
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在对Numpy进行实验时，我发现numpy.info提供的连续值可能与numpy.ndarray.data.contiguous不同(请参阅下面的代码和屏幕快照)。
import numpy as np
x = np.arange(9).reshape(3,3)[:,(0,1)]
np.info(x)
print(f'''
{x.data.contiguous = }
{x.flags.contiguous = }
{x.data.c_contiguous = }
{x.flags.c_contiguous = }
{x.data.f_contiguous =
浏览 22提问于2022-05-18得票数 0
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1回答
我知道一点，在蟒蛇熊猫包里，数据文件有一部分是用NumPy NDArrays构建的。numpy有一个选项，您可以选择数据顺序类型，比如'C‘或'F’。
由于我总是要在巨大的dataframe (比如1亿行)的列上实现大量的操作，所以我希望如果我有机会将数据从c类型转换到f类型，我可以大大提高性能，对吗？
如果是的话，我怎么能这样做呢？或者简单地使用numpy，因为熊猫的数据不是必须的，一个快速的答案实际上是。
谢谢
浏览 0提问于2018-03-22得票数 3
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1回答
我有一个线性方程组，其中as =b，A是一个大矩阵，b也是已知的。矩阵A是用python建立的。现在我想把矩阵A反求得到x。
A和b通过共享对象传递给Fortran 90程序。我使用numpy.f2py编译了Fortran程序：
import numpy.f2py.f2py2e as f2py2e
import sys, os
sys.argv += "-lmkl_rt -c -m MKL_MODULE MKL_WRAPPER.f90".split()
f2py2e.main()
最后，我调用f90子例程：
MKL_MODULE.mkl_wrapper.call_dgelsd
浏览 3提问于2016-10-30得票数 0
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我对Python世界很陌生，所以请原谅我的愚蠢问题。
在许多情况下，我实现了一个在类似数组的数值输入上工作的函数，通常使用NumPy实用程序对序列进行基本操作是很有利的。为此，我会这样写：
import numpy as np
def f(x):
if not isinstance(x, np.ndarray):
x = np.asarray(x)
# and from now on we know that x is a NumPy array, with all standard methods
(请注意，我不希望总是依赖调用方传递NumPy数组。)
我在
浏览 0提问于2019-06-28得票数 6
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3回答
我正在使用cifar-10数据集来训练我的分类器。我已经下载了数据集，并尝试显示数据集中的图像。我使用了以下代码：
from six.moves import cPickle as pickle
from PIL import Image
import numpy as np
f = open('/home/jayanth/udacity/cifar-10-batches-py/data_batch_1', 'rb')
tupled_data= pickle.load(f, encoding='bytes')
f.close()
img
浏览 0提问于2017-07-14得票数 9
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2回答
我是一名Java程序员，我正在为数据科学和分析目的学习python。
我希望在Dataframe中清理数据，但我对熊猫的逻辑和语法感到困惑。
我希望实现的是类似于以下Java代码的内容：
for( String name : names ) {
if (name == "test") {
name = "myValue";}
}
如何与巨蟒和熊猫一起做这件事。我试过如下，但它不起作用
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('Dataset V02.cs
浏览 2提问于2017-05-24得票数 1
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我正在将一个同事的IDL代码重写成python，并提出了一些让我感到困惑的差异。根据我发现的其他SO问题和邮件列表线程，如果你使用scipy.ndimage.interpolation.map_coordinates并指定order=1，它应该做双线性插值。在比较IDL代码(在GDL中运行)和python (map_coordinates)之间的结果时，我得到了不同的结果。然后我尝试使用mpl_toolkits.basemap.interp，我得到了与IDL代码相同的结果。下面是一个简单的例子，展示了哪里出了问题。谁能帮我找出我在map_coordinates上做错了什么，或者order=1不
浏览 2提问于2013-02-25得票数 5
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2回答
我有一个列表字典，其中列表表示列。所有的列表都是相同的长度，并且列表的数量是可变的。我想将列的列表转换为行的列表。它不一定要在字典中结束矩阵是完美的；但是，我不能使用numpy。
例如:设置如下所示
>>> A = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6]
>>> B = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
>>> C = ["J", "K", "L",
浏览 1提问于2012-02-08得票数 0
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我有一个图像的数据集。我已经成功地遍历了我的目录和子目录，将图像存储到numpy数组中。
我使用了以下语句：
Image_array = np.array(Image_array)
我的数组大小是: 100x224x224
这可以很好地工作，并且图像可以正确地存储。但是，我现在正尝试将这个数值数组保存到CSV文件中。我已经展平了numpy数组，并将其保存在一个array.csv文件中，如下所示：
array = array.flatten('F')
np.savetxt('array.csv', array, delimiter=',', fmt
浏览 0提问于2019-11-05得票数 0
2回答
numpy结构数组的比较
、、、
快速问题
我希望能够比较两个保证具有相同dtype的numpy结构化数组中的特定dtype字段。我希望这样做，允许我们比较的字段在每次根据给定输入调用函数时是不同的(也就是说，我很难对每个单独字段的比较进行硬编码)。
长时间的例子问题
我试图将两个numpy结构化数组中的特定字段与相同的dtype进行比较。例如，假设我们有
import numpy as np
from io import BytesIO
a = np.genfromtxt(BytesIO('12 23 0|23.2|17.9|0\n12 23 1|13.4|16.9|0'.encode()),dtype=[
浏览 3提问于2015-12-22得票数 4
回答已采纳
5回答
我试图创建一个列表的重复列表，并在重复列表的嵌套列表中将一个元素更改为另一个元素，但遇到了一些问题。我是如何制作重复列表的：
order = [['yhjK', 'F'], 'gap', ['bcsA', 'F'], ['bcsB', 'F'], ['bcsZ', 'F'], 'gap', ['yhjK', 'R']]
#order_1 = list(order) #this makes the dupl
浏览 0提问于2012-07-04得票数 1
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我需要一个3行1列的numpy数组(用于创建区域时的pyCGNS )。
当询问它是否是NPY.isfortran(X)时，这必须是正确的。
我试过几种方法，但都没有用。
例如：
a1 = NPY.zeros((3,1),order='F')
print NPY.isfortran(a1)
->False
浏览 8提问于2017-12-06得票数 0
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我有一个类似于下面这样的numpy数组
a = np.array(1)
现在，如果我想从这个数组中得到1。我如何找回它？？
我试过了
a[0], a(0)..
喜欢
IndexError: 0-d arrays can't be indexed
或
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
我甚至试图做一些奇怪的扁平化之类的事情，但我非常确定它不应该那么复杂。我在这两个地方都收到了错误..我想要的就是1作为整型？谢谢
浏览 53提问于2012-03-22得票数 31
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1回答
我在地图上呈现了几个自定义层，如何找出哪一层是最上面的，哪一层在下面。
假设我在地图上呈现了20个自定义层，我需要找出哪个层在哪个层之上或下面。
浏览 7提问于2021-12-22得票数 0
1回答
我有一个混合数据类型的numpy数组: mat_resized
array([[25041, '40391', '5856', '5601', 'V4511', 'V5867'],
[25041, '40391', '25081', '5856', '5363', '3572'],
[25041, '40391', '42822', '99681'
浏览 4提问于2015-10-14得票数 0
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所以，我在.flo上阅读，就像我在做一些扭曲。似乎我对Python2.7和numpy版本1.11.2没有异议，但是当我升级到Python3.6和numpy版本1.12.0时。
但是在转换过程中，我知道得到了行only integer scalar arrays can be converted to a scalar index的错误data2d = np.fromfile(f, np.float32, count=2 * w * h)。
import numpy as np
def read_flow(filename):
f = open(filename, '
浏览 3提问于2017-02-27得票数 2
2回答
我对多维Python“数组”(实际上是列表列表，而不是numpy数组)的行为有点困惑。假设我有一个4x4数组，其条目是1x2数组(也就是说，4x4数组的条目是包含2个列表的列表)。我可以使用以下命令初始化这样一个空数组：
b = [[[[], ]*2, ]*4, ]*4
这将创建以下多维空数组：
[[[[], []], [[], []], [[], []], [[], []]],
[[[], []], [[], []], [[], []], [[], []]],
[[[], []], [[], []], [[], []], [[], []]],
[[[], []], [[], []], [[]
浏览 3提问于2015-01-10得票数 2
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正如标题所述，我试图通过在以下测试脚本中更改排序来验证numpy数组中的排序：
import numpy as np
# Standard array
arr = [[1, 2, 3], [-7, -8, -9], ['A', 'B', 'C']]
print(arr, '\n')
for row_index, row_entries in enumerate(arr):
print('Row ' + str(row_index+1))
for column_index, column_ent
浏览 8提问于2022-08-07得票数 0
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3回答
我用f2py包装了一些fortran代码。以下是fortran代码：
MODULE iteration
implicit none
contains
SUBROUTINE iterate(alpha, beta, e, es, rank, omega, smearing, prec, max_step)
REAL(kind=8), INTENT(in) :: omega, smearing, prec
INTEGER :: max_step, step, rank, cnt
COMPLEX(kind=16) :: alpha(rank,rank), beta(rank
浏览 8提问于2016-03-11得票数 3
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您可以看到，使用Core Python方法和Numpy方法创建了两个相等的数组：
from time import time
import numpy as np
a = [3] * 100000
b = np.array(a)
问题是，在填充过程中，Numpy如何可能比Core Python方法更快：
填充：
st = time()
for i in range(len(a)):
a[i] = 0
et = time()
print "Core Python need %f seconds" % (et-st)
st = time()
b.fill(0)
et =
浏览 0提问于2016-07-18得票数 3
在第三方提供的numpy数据集上操作时，我遇到以下异常：
ValueError: When changing to a larger dtype, its size must be a divisor of the total size in bytes of the last axis of the array
在什么情况下，numpy会引起这种情况？我的代码是在numpy数组上应用一个视图，在该数组中，我试图应用一个与一行中的元素数相匹配的结构化dtype。
当X.view([('', X.dtype)] * X.shape[1])语句在函数f中被调用时，我看到了这个错误-
浏览 0提问于2019-03-06得票数 7
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3回答
我在使用numpy.average时遇到了问题，每次都会出错，直到我将输入转换为numpy.float64s为止。我看了一下来源，因为下面的行为，差异的原因是什么？
>>> f, f32 = numpy.float(1.0), numpy.float32(1.0)
>>> (f == 1.0).any()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#80>", line 1, in <module>
(f == 1.0).any()
Attribu
浏览 5提问于2015-12-14得票数 1
回答已采纳
下面是如何将记录插入到DataStore中
type User struct {
Id string
Name string
Pass string
Email string
}
user := User {
Id: "4be0f045-6ce8-4d3e-751e-15bd84f2b925",
Name: "test",
Pass: "test",
Email: "",
}
datastore.Put(context, datastore.Ne
浏览 4提问于2013-11-11得票数 1
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2回答
我想在第一列( N >> system memory )的第一列上排序一个形状为>>的矩阵。
使用内存中的numpy，您可以：
x = np.array([[2, 10],[1, 20]])
sortix = x[:,0].argsort()
x = x[sortix]
但这似乎要求x[:,0].argsort()适合内存，这对于N >>系统内存中的memmap不起作用(如果这个假设是错误的，请纠正我)。
我能用便签图来达到这样的效果吗？
(假设堆排序用于排序，使用简单的数字数据类型)
浏览 3提问于2019-03-13得票数 0
回答已采纳
我正在编写一个应用程序，它读取带有fortran有序数组的ascii文件，修改值，然后以ascii格式写回数据(以fortran顺序)。将该数组读入numpy的正确方法是什么，表示该数组按fortran顺序排列，然后按fortran顺序写回数据？
假设我有一个包含以下ascii文本的文件：
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0
这些数字表示按fortran顺序编写的2x2x2数组。
ascii格式比上面的要复杂一点。然而，可以说，该格式并不是真正适合使用任何自动numpy ascii加载器，如numpy.loadtxt等。
我正在执行与以下代码类似的代码行来创建数组：
浏览 1提问于2013-07-23得票数 3
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1回答
早上好，我希望您能帮助我在SQL或Postgresql中进行查询，我有一个包含以下数据的列 " | Old 0.00 New 50.2 F20190429093143 | Old 50.20 New 50.2 F20191111151118 | Old 50.20 New 50.2 F20191202110735 | Old 50.20 New 53.2 F20201124173459 | Old 53.2 New 158.63 F20201125093143" 我想要得到的是最后3个更新，也就是说，我们显示最后3个“|旧...”我保留了一些像这样的东西 | Old 50.
浏览 60提问于2020-11-25得票数 0
2回答
我有一个维度为(100*100)的标签矩阵，存储为numpy数组，我想用pyglet显示这个矩阵。
我最初的想法是使用这个矩阵通过函数pyglet.image.ImageData()形成一个新的pyglet图像。它请求imagedata的缓冲区作为输入，但是我不知道如何从numpy数组中获得格式正确的缓冲区。
有谁知道吗？
ps。我目前的解决方案是：
3d_label = numpy.empty([100,100,3])
3d_label[:,:,0] = label * 255 # value range of label is [0,1]
3d_label[:,:,1
浏览 0提问于2010-07-02得票数 4
我正在读取CSV文件的列表，并且总是将数据附加到数组中的新列。我目前的解决方案类似于以下内容： import numpy as np
# Random generator and paths for the sake of reproducibility
fake_read_csv = lambda path: np.random.random(5)
paths = ['a','b','c','d']
first_iteration=True
for path in paths:
print(f'Read
浏览 7提问于2019-12-06得票数 1
如何在python中创建矩阵数组？
在MATLAB中，我会做这样的事情：
for i = 1:n
a{i} = f(i)
end
其中，f(i)是一个返回固定大小的随机矩阵的函数。
在python中，我正在使用numpy，但我不知道如何做到这一点。
import numpy as np
a = np.array([])
for i in range(0, n):
# a.insert(i, f(i)) and does not work
# a[i] = f(i) and does not work
浏览 2提问于2015-05-01得票数 2
回答已采纳
我对非常大的数据集有一些问题。我需要找到一种可靠而快速的方法来查找/替换结构化数组中的条目。我正在寻找一个没有循环的所有条目的解决方案。我知道C有快速的解决方案，但我不知道如何在python中解决这个问题。我也想知道是否有一个矮胖的功能，正是为了这个目的！
我正在使用Python2.7.13和numpy 1.12.1！
任务：将孤儿的所有位置设置为data_centrals的位置，方法是在data_centrals的中心位置列表中从data_orphan中找到孤儿的haloid。
import numpy as np
data = Structured array:
class:
浏览 2提问于2017-03-31得票数 0
2回答
我一直试图包装一些Fortran库，并增强一些例程，使它们能够使用numpy数组的输入和输出，而不是单个输入和输出。在大多数情况下，我是成功的，并且已经完成了一些简单的例程。唯一的问题是我的f_prog例程。
subroutine f_prog(mu,x,y,m)
integer :: m, i
!f2py intent(hide) :: m
DOUBLE PRECISION, intent(in) :: mu
DOUBLE PRECISION, dimension(m , 6), intent(in) :: x
DOUBLE PRECISION, di
浏览 3提问于2015-08-18得票数 2
2回答
下面是我尝试运行的代码： import numpy as np
mask = np.zeros(1400*2100, dtype=np.uint8)
np.reshape(mask,(1400,2100), order='F')
print(mask.shape) 输出结果为：(2940000,) 我期待着mask能重塑成(1400,2100)。我的代码出了什么问题？
浏览 26提问于2019-10-09得票数 0
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我有一个带有数字的.dat文件。在第一行中，该文件有五列，而在后续的所有行中，它有四列。我希望能够使用numpy读取这个文件。目前，当我试图读取此文件时，会遇到以下错误：
In [3]: F1 = np.loadtxt(‘file.dat')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent
call last)
<ipython-input-3-c
浏览 1提问于2018-10-11得票数 0
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我注意到了Shopware与实际(最后)付款方式订单的奇怪行为，用户选择了这种方式并进行了付款。因此，也许有人可以向我解释它是如何工作的，因为现在我的集成插件(ERP，附属服务)有很多缺陷和瓶颈。因此，让我们开始吧(我们的目标是接收客户上次选择的last=actual支付方法)：
在数据库中我们有表order。有id 0d624ffae665466db51f12eba0c1bc53的顺序。我能从这里得到关于最后一次付款和实际付款方式的信息吗？我想没有因为我没找到。好的，我们进入下一步，，，我们移到另一个表order_transaction。万岁！在这里，我发现所有的付款方法，客户使用时，他/她
浏览 14提问于2022-09-24得票数 2
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我正在尝试用Chainer构建一个神经网络，它接受一个4维numpy数组作为输入。 我知道，根据this publication的说法，这是可行的。但是，我看不到在datasets documentation中构建它的方法。 有人知道如何构建它吗？
浏览 16提问于2019-09-12得票数 0
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