有没有一种方法可以从numpy数组中按元素进行属性提取?例如,假设我有:
import numpy as np
class foo():
def __init__(self, value):
self.bar = value
obj_array = np.empty((2, 2), dtype='object')
for i in range(obj_array.shape[0]):
for j in range(obj_array.shape[1]):
obj_array[i, j] = foo(i+j)
bar_arra
我正试图以列表的形式提取出一个numpy矩阵的列。我使用了tolist()方法,但它对我的目的没有用。让我们看看密码。
import numpy as np
def get_values(feature):
'''
This method creates a lst of all values in a feature, without repetitions
:param feature: the feature of which we want to extract values
:return: lst of the values
我正在读Building Machine Learning Systems with Python一书。从scipy加载数据集之后,我需要提取属于setosa的所有特性的索引。但我无法提取。可能是因为我没有使用numpy数组。有人能帮我提取指数吗?代码如下
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
# We load the data with load_iris from sklearn
data = load_iris()
feature
我先附加代码,这会给你一个更好的想法。
` prediction = prediction.data.max(1)[1] #gives a tensor value
prediction = (prediction.cpu().numpy().item()) #converts that tensor into a numpy array
result.append(int_to_word[prediction])`
我用火把来造字。线prediction = prediction.data.max(1)[1]给出了具有最大概率的类标签,这是一个张量值。
predicti
我从www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/GDSbrowser下载了一个.CEL文件。需要从文件中提取数据的numpy数组。我从Bio.Affy库导入了CelFile: with open('Myfile.CEL') as f:
c = CelFile.read(f)
print(c) 这不会显示任何数据集!有关于如何使用CelFile的想法吗?谢谢。
我有从python序列中提取数字值的代码,在大多数情况下,它工作得很好,但对于numpy数组则不然。
当我试图提取一个未签名的字符时,我执行以下操作
unsigned char val = boost::python::extract<unsigned char>(sequence[n]);
其中序列是任意python序列,n是索引。我得到以下错误:
TypeError: No registered converter was able to produce a C++ rvalue of type
unsigned char from this Python object of
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
我有一个返回numpy数组的生成器。例如,请让它:
import numpy as np
a = np.arange(9).reshape(3,3)
gen = (x for x in a)
呼叫:
np.sum(gen)
关于numpy 1.17.4
DeprecationWarning:不推荐调用np.sum(生成器),并且在将来会给出不同的结果。使用np.sum(np.fromiter(生成器))或python内置。
试图重构上述内容:
np.sum(np.fromiter(gen, dtype=np.ndarray))
我得到:
ValueError:无法从迭代器创建对象数组
我有一个包含各种数据类型(字符串、整数等)的numpy数组。 我尝试将numpy数组分散到20个节点上: 样本数据从CSV文件中提取出来,然后放入一个称为" data“的numpy数组中。 data = numpy.array(sample_data)
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()
name = MPI.Get_processor_name()
N = data.size
if rank == 0:
print ("Application Will be Sca
我正在将Matlab脚本移植到Python。以下是摘录:
%// Create a list of unique trade dates
DateList = unique(AllData(:,1));
%// Loop through the dates
for DateIndex = 1:size(DateList,1)
CalibrationDate = DateList(DateIndex);
%// Extract the data for a single cablibration date (but all expiries)
SubsetIndice
我通过Matlab2019a进行了摄像机标定,然后保存了变量cameraParams,它变成了所有的摄像机参数,但我只对本征矩阵和失真系数感兴趣。
如何从cameraParams.mat文件中提取这两个数组?
clarification:(内禀矩阵为3x3矩阵,畸变系数为Matlab中的4个系数,径向为2个,切向畸变为2个)。
我尝试了以下代码,但不知道如何提取数组:
import scipy.io as sio
import numpy as np
Mat = sio.loadmat('CameraParams.mat')
我知道Python中的元组赋值,如下所示
a, b = b, a
首先将b和a打包为元组(b, a),然后将其解压缩为a和b,从而实现在一条语句中交换两个名称。但是我发现,如果a和b被切片的Numpy数组所代替:
# intended to swap the two halves of a Numpy array
>>> import numpy as np
>>> a = np.random.randn(4)
>>> a
array([-0.58566624, 1.42857044, 0.53284964, -0.67801528])
我想要创建一个numpy array,以便用numpy arrays填充它。例如:
a = [] (simple array or numpy array)
b = np.array([[5,3],[7,9],[3,8],[2,1]])
a = np.concatenate([a,b])
c = np.array([[1,2],[2,9],[3,0]])
a = np.concatenate([a,c])
我想这样做,因为我有wav文件,我从中提取一些特性,所以我不能同时从2个文件中读取,但可以迭代地读取。如何在二维固定的情况下创建一个空的ndarray,例如a.shape = (x,2),