model = word2vec.Word2Vec.load('mymodel')
similar = model.n_similarity(input_word_after, menu_include) # compute cosin similarity between two sets of words.
similarity.append([all_menu_withoutNum, similar])
similarity.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("First 100 similarit
我有一个具有多个值的numpy数组(例如:v = np.array([0.81597636, 0.93198024]) )。我想检查v中的任何一个值是否在xmin和xmax之间。我尝试了以下几点:
if np.any(xmin <= v <= xmax):
print("Is in range")
但我知道错误是:
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
当我这样做时,我不会收到错误:
if np.any(xmin <= v) and np.any(v <= xmax):
prin
比如说,我有一个numpy数组的列表,
a = [np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3)]
我有一个测试数组,比如说
b = np.random.rand(3, 3)
我想检查a是否包含b。然而,
b in a
引发以下错误:
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
我想要什么才是合适的方法?
如果var(另一个numpy数组)中的元素是>=0和<=.1,我将尝试将rbs的所有元素放入一个新数组中。然而,当我尝试下面的代码时,我会得到以下错误:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
rbs = [ish[4] for ish in realbooks]
for book in realbooks:
var -= float(str(book[0]).replace(":",
import numpy as np
#Student Names and their grades
names=np.array([['Richard',90],
['Lilia',80],
['Sisi',95],
['John',30],
['Michael',100]])
desirednames=names[names[:,0]=='Richard' or
我正在尝试用pyplot绘制Python中的一个函数,问题可以归结为:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def func(x):
if x<0:
return x*x
interval = np.arange(-4.0,4.0,0.1)
plt.plot(interval, func(interval))
plt.show()
这将抛出以下错误:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is amb
我必须检查一个向量的一个特定片段,假设从第8000到最后一个的元素大于某个实数。因为我是Python的菜鸟,所以我尝试了以下方法:
if (vec[8000:Nout-1] > 2.):
print('test ok!')
我将vec声明为vec = np.zeros(Nout) where Nout==10000。因此,我填充了向量,在计算之后,我得到了它里面的数字。
我收到的错误是:
The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.al
我正在使用numpy编写一个图像卷积代码: def CG(A, b, x, imax=10, epsilon = 0.01):
steps=np.asarray(x)
i = 0
r = b - A * x
d = r.copy()
delta_new = r.T * r
delta_0 = delta_new
while i < imax and delta_new > epsilon**2 * delta_0:
q = A * d
alpha = float(delta_new / (d.
我刚刚开始学习Python库,今天我陷入了一个不愉快的练习中。
假设我想要生成一个5x5随机数组,它们的值都是不同的。此外,它的值必须在0到100之间。
我已经在这里查过了,但没有找到解决问题的适当办法。请看一看我在向你求助之前查阅的帖子:
下面是我解决这个问题的尝试:
import numpy as np
M = np.random.randint(1, 101, size=25)
for x in M:
for y in M:
if x in M == y in M:
M = np.random.randint(1, 101, size=
通过以下方式:
import numpy as np
array = get_array()
我需要做以下几件事:
for i in range(len(array)):
if random.uniform(0, 1) < prob:
array[i] = not array[i]
数组是一个numpy.array。
我希望我能做一些类似的事情:
array = np.where(np.random.rand(len(array)) < prob, not array, array)
但是,我得到了以下结果(引用“not数组”):
包含多个元素的数组的真值是
我试图在python中实现一个SelectionSort算法,因此我创建了一个numpy数组,并希望将它作为参数传递到算法中。
def SelectionSort(array=None):
for i in range(len(array)):
for j in range(i+1,len(array)):
if(array[j]<array[i]):
array[i],array[j]=array[j],array[I]
但我得到了这个ValueError:
-------------------
我喜欢在线一个功能,以提取和显示图像的主要颜色。为了节省时间,我只想在非零像素上迭代,而不是整个图像。但是,更改函数的方式会引发一个错误:
if row != [0,0,0]:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
以下是修改后的代码:
def dominantColor(image) :
from matplotlib.pyplot import imshow, show
from scipy.clus
我有一个numpy数组列表,我正在尝试创建一个新列表,其中包含原始列表的所有元素,但一个除外。我有以下代码:
for i in xrange(FOLDS):
#fold_sample_sets and fold_sample_labels are a list of 10 numpy arrays.
training_samples = [s for s in fold_sample_sets if fold_sample_sets.index(s) != i]
training_labels = [l for l in fold_label_sets if fold_
我正在尝试使用scipy.optimize的curve_fit来优化一个函数。这是我的代码。
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
xdata = [row[0] for row in pd.read_excel("C:\\Users\\310967\\Desktop\\Scholar\\Wound Chelation Draft\\ChelationFiles.xlsx", sheetname="Case2Data",skiprows=0).as
我试图使用以下代码生成一个新列
list = ['LHR','-1','-3','LGW','MAD','SIN','KUL','JFK','HKG','PVG','IST','SDA','GLA']
for i in list:
if plotdata.loc[plotdata['LOCATION'] == i] :
plotdata['c
我想做的是:
options = ['abc', 'def']
df[any(df['a'].str.startswith(start) for start in options)]
我想应用一个过滤器,所以我只有在列'a‘中有值的条目,从一个给定的选项开始。
下一段代码可以工作,但我需要它处理几个前缀选项.
start = 'abc'
df[df['a'].str.startswith(start)]
错误信息是
ValueError: The truth value of a Series is amb
目前,我在处理numpy.array - 4x1 -也就是说,遇到了一个错误。
[[-1.96113883]
[-3.46144244]
[ 5.075857 ]
[ 1.77550086]]
使用lambda函数f = lambda x: x if (x > 0) else (x * 0.01)。
错误是ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()。
我在stackoverflow.com上搜索了不同的主题,但是我没有
有人知道怎么解决这个问题吗?
>>> df = pd.DataFrame({'A': range(3), 'B': range(1, 4)})
>>> df
A B
0 0 1
1 1 2
2 2 3
>>> df.transform(lambda x: 0 if (x == 0) else (-np.log(-x) if x < 0 else np.log(x)))
ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous
中心是一个numpy数组的列表。shortest_dist1是一个numpy数组。然而,当我这样做时:
centers.index(shortest_dist[1])
它告诉我
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
这很奇怪,所以我尝试了以下几点:
请参阅下面的演示。我搞不懂发生了什么。
>>>
>>>
>>>
>>> a = np.asarray
我想知道为什么这个代码不工作..。我不知道为什么在这种情况下不允许我使用if条件。
a = np.array(range(30)).reshape(3,10)
a[:,1] = -1 #random values set to -1
a[:,6] = -1
a[:,7] = -1
print(a)
b = []
for i in a:
if i !=-1:
b.append(True)
b --> ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use
正如标题中所述。我正在尝试比较两个包含单点和单虚线元素的大(21x21)网格,看看每个索引处的每个元素是否相同。使用array1 == array2会产生以下错误:
The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
但是,我还没有遇到对a.all/a.any语法的很好的解释。点之前是什么?他们用什么参数?
编辑:我一直在避免使用NumPy,但是没有办法。将导入NumPy。有什么想法吗?
代码的一部分,我在其中创建了一个默认的点和划线网格:
defaultgrid