电脑怎么设置私有网络
电脑设置私有网络的方法因操作系统而异。以下是针对 Windows 和 MacOS 的设置方法：
Windows
- 打开“控制面板”。
- 点击“网络和共享中心”。
- 点击“更改适配器设置”。
- 右键点击要设置的网络适配器，然后选择“属性”。
- 在“属性”窗口中，选择“IPv4”，然后点击“属性”。
- 选择“使用以下IP地址”，然后输入 IP 地址、子网掩码和默认网关。
- 点击“确定”以保存更改。
MacOS
- 点击屏幕左上角的苹果图标，然后选择“系统偏好设置”。
- 点击“网络”图标。
- 在左侧的网络连接列表中，选择要设置的网络连接。
- 点击右下角的“高级”按钮。
- 选择“TCP/IP”选项卡，然后选择“使用DHCP”或“手动”。
- 如果选择“手动”，则需要输入 IP 地址、子网掩码和默认网关。
- 点击“确定”以保存更改。
在设置私有网络时，请确保 IP 地址、子网掩码和默认网关是正确的，并且不与其他设备的 IP 地址重复。此外，如果您需要访问互联网，请确保您的路由器支持 NAT 功能，并正确配置。
关于私有网络的安全性，建议您使用防火墙、加密和访问控制等方法来保护您的网络。您还可以考虑使用虚拟专用网络（VPN）来加密您的网络流量，并确保您的数据在传输过程中的安全性。
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1回答
假设我们创建了这样一个numpy数组：
x = np.linspace(1,5,5).reshape(-1,1)
其结果是：
array([[ 1.],
[ 2.],
[ 3.],
[ 4.],
[ 5.]])
现在，我们将这个数组的转置添加到它中：
x + x.T
其结果是：
array([[ 2., 3., 4., 5., 6.],
[ 3., 4., 5., 6., 7.],
[ 4., 5., 6., 7., 8.],
[ 5., 6., 7., 8., 9.],
浏览 5提问于2017-12-02得票数 1
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我有一个缺少值的NumPy数组。我想垂直地计算最近值的平均值。
import numpy as np
arr = np.random.randint(0, 10, (10, 4)).astype(float)
arr[2, 0] = np.nan
arr[4, 3] = np.nan
arr[0, 2] = np.nan
print(arr)
[[ 5. 7. nan 4.] # should be 4
[ 2. 6. 4. 9.]
[nan 2. 5. 5.] # should be 4.5
[ 7. 0. 3. 8.]
[ 6. 4. 3. nan]
浏览 5提问于2019-12-14得票数 1
1回答
假设有一个带有随机数的数组
[[ 1. 3. 4. 5. 1. 2. 5. 7.]
[ 1. 3. 6. 4. 4. 0. 4. 0.]
[ 5. 0. 5. 1. 3. 0. 5. 1.]
[ 2. 1. 5. 4. 6. 1. 3. 4.]
[ 2. 1. 0. 0. 6. 1. 2. 1.]
[ 3. 5. 7. 2. 9. 6. 3. 5.]]
我想在这个数组中介绍NaN 4连续，如下所示。另外，NaN必须占用总数组的 20% ，这意味着丢失率为20%。这个数组有48个组件，因此需要10个NaN组件。应该在这个数组中引入一个连续的NaN块。
如果可能的话，我想调整连续性比率和缺失率。
浏览 0提问于2020-02-05得票数 2
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3回答
考虑下面的numpy.arrays
a = np.array([1., 2., 3.])
b = np.array([4., 5.])
c = np.array([6., 7.])
我需要将它们结合在一起，因此我最终得到了以下内容：
[(1., 4., 6.), (1., 5., 7.), (2., 4., 6.), (2., 5., 7.), (3., 4., 6.), (3., 5., 7.)]
注意，在本例中，数组a恰好是最大的数组。然而，这并不能得到保证。也不能保证长度。换句话说，任何数组都可以是最长的，而且每个数组的长度都是任意的。
我试过使用itertools.izip_longe
浏览 2提问于2015-08-20得票数 4
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我需要使用TimeseriesGenerator将数据输入到LSTM网络中。情况是，TimeseriesGenerator函数生成的序列只需要考虑ID中的值。例如，请考虑以下数据：
dt = pd.DataFrame({'ids':[1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3], 'values':[1,2,3,4,5,6,7,1,2,3,4,5,6,7,1,2,3,4,5,6,7]})
如果序列长度为3，则需要以下输出：
[[[1., 1.], [1., 2.], [1., 3.]]
,[[1., 2.], [1., 3
浏览 0提问于2019-03-12得票数 2
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4回答
假设我有一个n × m数组，即：
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.]])
我要生成一个3D数组k × n × m，其中新轴上的所有数组都是相等的，即:相同的数组，但现在是3 × 3 × 3。
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.]],
[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.]],
浏览 11提问于2016-07-27得票数 8
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2回答
我有一个带有shape=(2,3,4)的3d numpy表，如下所示： a = np.array([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[5., 6., 7., 8.],
[5., 6., 7., 8.],
[5., 6., 7., 8.]]]) 并且想要以这样的方式重塑它，其中每个维度中的列被堆叠到2d矩阵中的新列中。 1 5
1 5
1 5
2 6
2 6
2 6
3 7
3 7
3 7
4 8
4 8
4
浏览 24提问于2021-10-28得票数 2
2回答
我有一个2d的numpy数组my_array，开始时如下所示：
array([[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]
浏览 0提问于2018-02-20得票数 0
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5回答
替换数组列表中的元素？
、、、
我有一个这样的清单：
x = [array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]),
array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])]
然后我宣布另一个清单：
y = [2, 8]
如果值等于2(或y的索引)，如何用0替换第一个列表中的元素？在第二个列表上做同样的事情，我应该用0替换值8？
因此，所需的输出应该如下所示：
x = [array([ 0., 1., 0., 3., 4., 5., 6., 7., 8.,
浏览 3提问于2020-04-01得票数 1
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2回答
我有一个3D np数组，如下所示：
x= array([[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.],
[ 10., 11., 12.]],
[[ 13., 14., 15.],
[ 16., 17., 18.],
[ 19., 20., 21.],
[ 22., 23., 24.]]])
我想将我的数组重复n次(例如3次)，如下所示：
array([[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
浏览 0提问于2016-12-31得票数 2
3回答
我正在尝试使用python加载一个文件，但我不想一次加载所有文件。我有一个错误，我不知道如何修复它。
代码如下：
import numpy as np
from itertools import islice
with open('C:/Users/jack/Desktop/folder/a.txt') as f:
while True:
next_n_lines = np.loadtxt(islice(f, 2))
if (next_n_lines.any()==0):
break
a = ne
浏览 3提问于2017-10-05得票数 1
我尝试将输入矩阵X的所有值替换为np.nan，但包含值v的行和列除外 ? import numpy as np
from numpy.typing import NDArray
def get_masked_array(X: NDArray[float], v: float) -> NDArray[float]:
# something
return arr
# Input float array
X = np.array([[ 1., 2., 2., 3., 3.],
[ 1., 2., 2.,
浏览 10提问于2021-10-15得票数 1
回答已采纳
2回答
给定一系列值：
x = array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
我想知道是否有一种最优的方法可以很容易地获得它的等效邻接矩阵：
M = array([[ inf, 1., inf, 3., 4., inf, inf, inf, inf],
[ 0., inf, 2., 3., 4., 5., inf, inf, inf],
[ inf, 1., inf, inf, 4., 5., inf, inf,
浏览 3提问于2021-07-27得票数 1
我有下面的long_format放火张量
tensor([[ 1., 1.],
[ 1., 2.],
[ 1., 3.],
[ 1., 4.],
[ 0., 5.],
[ 0., 6.],
[ 0., 7.],
[ 1., 8.],
[ 0., 9.],
[ 0., 10.]])
我想按第一栏分组，并将第二栏作为张量存储。结果并不是每个分组的大小是相同的。见下面的例子。
[tensor([ 1., 2., 3., 4., 8.]),
浏览 4提问于2022-11-24得票数 1
我试图使用API和Python检索数据，然后将其保存在Json文件中。
不幸的是，API返回结构非常差的数据，因此我无法以编程方式搜索该文件。
然后，数据如下所示：
{
"data": [
[
[],
null
],
[
[
{
"1. symbol": "YI",
"2. name": "111 Inc.",
"3. type": "Equity
浏览 3提问于2020-09-14得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个很大的numpy数组，想把它分开。我读过，但它帮不了我。目标列可以有几个值，但我知道要根据哪个值来拆分它。在我的简化示例中，目标列是第三个列，我希望根据值2.将其拆分。这是我的阵列。
import numpy as np
big_array = np.array([[0., 10., 2.],
[2., 6., 2.],
[3., 1., 7.1],
[3.3, 6., 7.8],
[4., 5., 2.],
浏览 3提问于2022-01-20得票数 2
回答已采纳
1回答
我希望创建一个自定义池层，它可以高效地工作在GPU上。
例如，我有以下输入张量
in = <tf.Tensor: shape=(4, 5), dtype=float32, numpy=
array([[0., 1., 2., 3., 4.],
[5., 1., 7., 3., 2.],
[9., 9., 2., 3., 5.],
[2., 6., 2., 8., 4.]], dtype=float32)>
我希望提供一个列号列表，例如，我希望对以下列索引执行最大池
pool_cols =
[<tf.Tensor: shape=(2
浏览 4提问于2022-05-05得票数 2
回答已采纳
3回答
用小矩阵填充较大的矩阵
、、、
我必须用一个更小的二维数组来填充一个更大的二维数组，但仍然要考虑比新的大2D数组边缘的块的宽度更小的列行数。例如，使用3x3块从左边的数组创建右边的数组。
[[ 1 2 3 4] [[ 1. 1. 1. 2. 2. 2. 3. 3. 3. 4. 4.]
[ 5 6 7 8] -> [ 1. 1. 1. 2. 2. 2. 3. 3. 3. 4. 4.]
[ 9 10 11 12]] [ 1. 1. 1. 2. 2. 2.
浏览 1提问于2015-07-15得票数 4
回答已采纳
问题声明：我试图建模和优化一个将无向图的节点放置在单元格网格中的布局问题，这样加权的欧几里得长度在受约束的情况下是最小的，每个网格单元基于其加权容量只能包含一定数量的节点。我试图用CVXPY将模型描述为一个加权边长度最小化和优化的凸问题。网格被组织成一个2X3矩阵。当我尝试将节点位置转换为带有表达式的网格号，并尝试使用表达式矢量的元素作为数组索引(以便我可以将该网格单元中的所有节点权重之和)时，CVXPY似乎无法工作。
这是我试过的一些代码。具有加权边矩阵的10个节点的样本图。第97行(gn = gridNumi)和99似乎有问题(由问题注释突出显示)。最后的打印行输出将显示所有节点仅位于网格
浏览 3提问于2020-04-09得票数 0
3回答
在我的Python应用程序中，我有一个3D矩阵(数组)，如下所示：
array([[[ 1., 2., 3.]], [[ 4., 5., 6.]], [[ 7., 8., 9.]]])
我想在特定的“行”中添加，例如，在中间，零数组。最后，我想用下面的矩阵来结束：
array([[[ 1., 2., 3.]], [[ 4., 5., 6.]], [[ 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0.]], [[ 7., 8., 9.]]])
有人知道如何解决这个问题吗？我尝试使用"numpy.concatenate"
浏览 0提问于2014-03-27得票数 1
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