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1
回答
Numpy
:
np.linalg.tensorsolve
和
tensorinv
错误
:
数组
的
最后
2维
必须
是
平方
我有以下ndarray (由351个3x3矩阵堆叠而成) tensor = np.ones((351,3,3))
np.linalg.tensorsolve
(tensor,b) 给出以下
错误
:“{LinAlgError}
数组
的
最后
2个维度
必须
是
正方形” 为什么会发生这个
错误
?我
的
意思
是
<
浏览 20
提问于2020-11-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
快速求逆或点kxnxn矩阵
、
、
是否有一种使用
numpy
(在每个k片上计算
的
逆)快速计算kxnxn矩阵
的
逆
的
方法?换句话说,是否有一种方法将以下代码向量化:>>>a-random(4*2*2).reshape(4,2,2) >>>b=a.copy()
浏览 7
提问于2012-02-14
得票数 5
3
回答
python上
的
线性代数
、
我想用
numpy
.linalg.solve来解决一个线性代数方程,但是我得到了一个
错误
信息,说‘
数组
的
最后
两个维数
必须
是
平方
的
’。请多多指教,谢谢!下面
是
我
的
代码:from
numpy
. linalg import solve A = np.array([[3,-1,-1,0,0,0], [-1,4,-1,
浏览 1
提问于2015-03-14
得票数 5
2
回答
numpy
.histogram:检索每个垃圾箱中
的
权重
平方
和
、
、
在
numpy
(或scipy)中,是否有可能检索直方图每个框中
的
权重
平方
之和?我想要在我
的
直方图中
的
每个垃圾箱高度上有一个
错误
。对于未称重
的
数据,每个仓高
的
统计误差应该是sqrt(N),其中N
是
仓高。但对于加权数据,我需要加权
平方
和
。
numpy
.histogram无法做到这一点,但是在
numpy
或can中是否还有其他功能可以根据不同
的
数组
浏览 4
提问于2017-07-17
得票数 2
回答已采纳
2
回答
计算
numpy
阵列之间
的
距离
、
、
我有两个
数组
,第一个np.array
是
点,第二个np.array
是
我需要计算
的
所有距离。示例: from_array = np.array([(0,1), (1,1), ..., (x,y)])我需要做
的
是
取from_array
的
第一个条目,计算from_array[0]到to_array中所有点之间
的<
浏览 1
提问于2016-12-06
得票数 3
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1
回答
Numpy
来解决
数组
、
、
使用
numpy
.linalg.solve求解线性代数方程,但接收_assertNdSquareness
和
阵列
的
最后
2维
必须
是
平方
误差:c = array([[1
浏览 2
提问于2018-07-08
得票数 1
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1
回答
将scipy.stats.chisquare与掩蔽
数组
结合使用
、
、
、
、
我需要计算一组
数组
(observed
和
expected)
的
齐
平方
拟合。
数组
大小相同,但是expected
的
一些元素
是
None,因为我不知道期望值。我想用scipy.stats.chisquare来计算数据
的
齐
平方
拟合。因为我
的
一些数据
是
None,所以我得到了
错误
: TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'float
浏览 3
提问于2016-11-07
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何在一维
Numpy
浮点数
数组
上获得for循环中项
的
实际值?
、
、
我
必须
使用一个for循环来在一个
numpy
浮点数
数组
中添加随机数
的
平方
和
,但是我无法得到
最后
的
和
,而是得到一个
数组
。似乎我从循环中得到
的
项目类型
是
一个一维
数组
项,而不是实际值。当我创建一个由整
数组
成
的
随机数字
数组
时,循环中
的
和
可以工作。这是在一个乔皮特
的
笔记
浏览 2
提问于2020-09-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
c++中
的
Python var操作数
、
、
OpenCV Mat使用Python操作数是什么意思?如何将其转换为c++? 代码:cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()
浏览 15
提问于2020-09-11
得票数 0
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1
回答
对
numpy
结构化
数组
列执行math.sqrt
、
、
、
我有一个矮小
的
结构
数组
。
最后
一列需要包含基于行中其他值
的
简单数学方程
的
结果。问题
是
,在试图计算方程
的
平方
根部分时,我得到了以下
错误
:限制
是
我不能一次迭代
数组
来添加一个值下面
是
一个显示
错误
的
示例: import <
浏览 0
提问于2014-09-25
得票数 3
回答已采纳
3
回答
如何检查
numpy
2d
数组
是否被零包围
、
、
是否有任何检查
numpy
数组
被零包围
的
简洁方法?示例: [0,1,2,0],我知道我可以迭代它
的
元素明智地找出,但我想知道有什么好
的
技巧,我们可以在这里使用。
numpy
数组
为浮子,n×m为任意大小。 任何想法都欢迎。
浏览 4
提问于2017-10-25
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何用矩阵运算代替for循环?
、
、
、
、
range(0, width): return ((a-b)**2).sum()如何使用矩阵运算而不是for循环来实现相同
的
结果?
浏览 0
提问于2019-01-18
得票数 0
4
回答
使用
Numpy
进行矩阵乘法
、
、
假设我有一个亲和力矩阵A
和
一个对角矩阵D,我如何使用nympy在Python中计算拉普拉斯矩阵?
浏览 2
提问于2010-08-27
得票数 5
回答已采纳
1
回答
theano矩阵
的
元素方阵
、
、
我有一个西亚诺协方差矩阵,我试着计算它
的
元素
平方
。我已经为相同
的
代码编写了如下代码: a, b = theano.tensor.matrices('a', 'b') sq = square(cov, cov) y1_pre = T.dot(self.x, self.W_left) +centered =
浏览 1
提问于2016-03-19
得票数 0
3
回答
出现
错误
的
plot_decision_regions“当X具有2个以上
的
训练特征时,
必须
提供填充值。”
、
、
、
从平均word2vec
和
标准化数据转换为矢量拆分数据以进行训练
和
测试。通过网格搜索找到最优
的
C
和
γ(Rbf)还尝试将y转换为
numpy
。然后它会提示
错误
ValueError: y
浏览 12
提问于2018-10-23
得票数 6
2
回答
接近目标数列
的
得分
、
、
假设您有一个像[100, 250, 400, 60]这样
的
目标数字
数组
顺序很重要,所以[60, 400, 250, 100]将获得零分数(或负匹配结果)。阵列可以是不同
的
大小,因此33,77,300,110,260,410,60,99,23将得到良好
的</
浏览 4
提问于2015-01-17
得票数 2
回答已采纳
2
回答
python中
的
滑动Gabor滤波器
、
、
、
、
从skimage中提取gabor滤波器
的
例子,计算图像
的
gabor滤波器很容易:variance = filtered.var() 砖块只是一个粗大
的
数组
假设我有一个5000*5000
的
numpy<
浏览 2
提问于2014-06-21
得票数 3
1
回答
sklearn.linear_model.LinearRegression
的
平方
残差
和
、
、
我使用
的
是
sklearn.linear_model.LinearRegression,我想为我
的
系数计算标准误差。我
的
问题
是
关于
的
文档,它将_residues定义为: residues_:
数组
、形状(n_targets )或(1 )或空。残差
和
.
平方
欧几里得2-范数对每个目标通过在拟合期间。如果线性回归问题
是
欠确定
的
(训练矩阵
的
线性无关行数小于其线性独立列数),则这是一个空<em
浏览 2
提问于2017-08-03
得票数 0
3
回答
将整数除以列表以创建新列表
、
、
我在指定
的
范围内创建了一个数字列表。现在,我希望将一个值除以列表中
的
每个元素,然后将该新值添加到新列表中。这是我得到
的
:value = 55 #can be any value of my choosingnewy = value/(newx)**2我一直为**或pow():list
和
int获取不受支持
的
操作数类型
的
TypeError,我不知道为什么。注意:**
浏览 3
提问于2017-03-22
得票数 0
回答已采纳
2
回答
最小二乘最小化,fmin,最少
的
bad型问题(按顺序设置
数组
元素),不适合
、
、
我对scipy.optimize.fmin
和
scipy.optimize.minimize函数有问题。我检查并确认了传递给函数
的
所有参数都是
numpy
.array类型
的
,以及
错误
函数
的
返回值。这些数据
是
在不同
的
温度下采集
的
,用一个移位因子进行校正(模型也对其进行了拟合),
最后
得到了几组数据,这些数据都应该用来计算相同
的
4常数(参数p)。值得注意
的
是
,在传递
浏览 2
提问于2013-08-08
得票数 3
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