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Numpy .shape函数
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我正在尝试使用Numpy库中的.shape函数，但无法绕过此消息。源码如下： import numpy as npa.shape 收到的错误为： -------------------------------------091b86d34e0e> in <module> 5 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
----> 6 a.shape
浏览 12提问于2020-04-19得票数 1
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为什么TensorFlow张量在Numpy中的数学函数行为与在Keras中的数学函数中的行为不同？from keras import backend as K
np_argmax =
浏览 0提问于2018-02-05得票数 4
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(shape = (numberOfInputs))
self.hiddenLayerWeights = numpy.zeros(shape = (numberOfInputs, numberOfH
浏览 0提问于2009-12-12得票数 23
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假设我们有一个用于创建numpy数组对象的numpy数组的函数：get_numpy_array_obj= lambda shapes: \以及数组的定义大小：C = A * B - (A +
浏览 4提问于2018-02-18得票数 0
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我正在使用以下函数来扁平化网络：# Flattening= param.cpu().data.numpy().shape if len(curr_shape) == 2:param = param.cpu().data.numpy().reshape
浏览 0提问于2021-01-29得票数 0
如果我知道维度的数量，比如说，3，我就用3个嵌套循环对其进行硬编码： for j in range(A.shape[1]): A[i,j,k] = some_formula(i, j, k)
但如果我不知道维数呢？
浏览 3提问于2017-11-07得票数 1
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插值大数据Python
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我正在做一个使用NumPy和SciPy的Python项目。我有以下几点：y = numpy.arange(-5,5,0.01)# fxy = function of xand y in a grid我想对fxy进行插值，以便在x和y点上的函数值分别为0.0001或0.001，即我想计算
浏览 4提问于2012-09-04得票数 3
我的工具包中有以下函数，并且非常依赖它。我发现很难相信不会有numpy内置来做这件事，但我在numpy中搜索可能的函数名，以及谷歌搜索这个问题的各种释义，都没有找到任何东西。有什么事吗？def project(a, maxdim): Return a view of the numpy array <a> that has at least <maxdim>+1dimensions (pad a.shape w
浏览 0提问于2015-12-22得票数 3
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我有以numpy数组为参数的函数，例如： return arr.sum()即myfunc(A)[x, y] = f(A[x, y])
注意，没有指定len(A.shape)。
浏览 1提问于2016-01-27得票数 1
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这个函数: dimsum只计算numpy数组所有维度的和：import numpy as np
cdef: tuple shape shape = x.shape...
cp
浏览 5提问于2022-08-05得票数 1
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我试图弄清楚为什么有时tf.GradientTape().gradient会返回None，所以我使用了下面三个损失函数(mmd0()，mmd1()，mmd2())，虽然mmd0和mmd1的格式略有不同我打印出了这三个函数的损失，有人知道为什么它会这样吗？, shape=(), dtype=float32, numpy=1.0187237>, <tf.Tensor: id=39963, shape=(), dtype=float32, numpy=2.160415=40229,
浏览 219提问于2019-07-03得票数 6
我有一个大小为NumPy的初始np.float64数组，(512,512,100)类型为np.float64，然后使用函数获得一个大小(499,499,100,64,64)数组。此函数返回的视图所消耗的内存比实际的NumPy数组少得多。我想重塑对(499*499*100,64,64)的看法。使用常规的np.reshape函数，对数组进行整形需要花费太多的时间，然后由于试图将其转换为实际的NumPy数组而中断。我试过以下几种方法，但没有一种有效：
#gs.shape gi
浏览 7提问于2022-09-24得票数 1
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我尝试在python中实现梯度函数。我的函数在矩阵上给出了与NumPy实现相同的结果，但当我尝试处理图像时，结果不同。NumPy有什么不同之处？ Numpy ? 我的实现 ? 来源 def own_gradientX(g): for x in range(g.shape[0]):for y in range(g.shape[1]):
浏览 7提问于2021-02-04得票数 0
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lambdatf_load_and_preprocess_image = lambdapath: tf.numpy_function(_load_and_preprocess_image,
浏览 4提问于2019-08-07得票数 1
我正在使用pandas.Series.rolling.apply作为当前的方法，但是与内置函数相比，速度相当慢，因此，我正在处理巨大的数据格式，因此速度是我关心的问题。a.rolling(5).mean()因此，与内置的apply()函数相比
浏览 1提问于2019-10-26得票数 1
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我有一个数据框，我想添加一个值为0，0.005，0.010，0.015...up的列到df的长度，我该如何继续？谢谢
浏览 0提问于2021-03-24得票数 0
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例如，如果我有一个数组，我可以用两种方法来判断它的维数：有一种“Matlab”的方法：或者，我可以通过键入以下命令找到它：
a.shape
浏览 1提问于2013-10-23得票数 3
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我的任务是使用numpy数组找到要素类的平均中心。我已经使用从要素类创建了一个numpy数组import numpya = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(fc, ["SHAPE@X", "SHAPE@Y"])array([( 3107178.29076947, 10151024.31186805),
(
浏览 6提问于2017-07-13得票数 0
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