我正在尝试将张量对象中的一个矩阵切片为numpy矩阵,并将其用于部分计算。但是从张量对象到numpy数组的赋值不会像下面这样工作。
import tensorflow as tf
import numpy as np
def assignC():
C_copy = np.zeros((2,2))
C = tf.matmul(tf.transpose(x), x)
C_copy[0,0] = C[0,0]
#C_copy[0,0] = C[0,0].eval() # error saying "You must feed a value for pla
现在,我正在尝试理解索引numpy结构化数组的可能方法,而且我有点被它困住了。仅举几个简单的例子:
import numpy as np
arr = np.array(zip(range(5), range(5, 10)), dtype=[('a', int), ('b', int)])
arr[0] # first row (record)
arr[(0,)] # the same, as expected
arr['a'] # field 'a' of each record
arr[('a',)] # &
在使用别人的代码时,我偶然发现了这个问题。那么如何解释numpy的行为呢?
In [1]: import numpy as np
In [2]: foo = [False, False]
In [3]: print np.any(x == True for x in foo)
True # <- bad numpy!
In [4]: print np.all(x == True for x in foo)
True # <- bad numpy!
In [5]: print np.all(foo)
False # <- correct result
附注:我从这
我正在编写一个自定义会话处理程序,在文档中找不到这一点,但我是否应该在使用read从源读取后手动设置$_SESSION数据
private function setSaveHandler()
{
$value = session_set_save_handler($this->handler);
register_shutdown_function('session_write_close');
if (!$value) {
throw new \RuntimeException('Could not set the se
看完之后,我的理解是,如果它是用NumPy工具完成的,那么它可以用Numba完成(很有可能加快速度)。
然而,当我实验一些代码时,看起来简单的JIT (1)在列表理解上没有什么问题,但是(2)不能使numpy.asarray()的头像或尾巴。
当我跑的时候
import numba
@numba.jit
def squareTest(xlist):
y = [x**2 for x in xlist]
return y
运行的很好。但当我跑
import numba
import numpy as np
@numba.jit
def squareTest(xlist):
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
我试图将astropy Angles的对象实例添加到NumPy数组中,并得到一个错误:
ValueError: setting an array element with a sequence.
Angle对象看起来如下所示:
<Angle 1.2557346257567 deg>
如果我把它们放到一个普通的Python列表中,那么我得到:
s = [<Angle 1.2562500714928306 deg>,
<Angle 1.2562500714928306 deg>,
<Angle 1.2562500714928306 de
我刚接触过numpy,在阵列形状上有一些问题。
我想像matlab中的矩阵一样操作这个数组。然而,我对以下几点感到困惑:
>>> b = np.array([[1,2],[3,4]])
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> c = b[:,1] # I want c is a column vector
>>> c.shape
(2,)
>>> d = b[1,:] # I want d is a row vector
>>> d.shape
>>>
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
#read data
data=pd.read_csv('adult-stretch.data', header=None)