在检查一个数字是否在列表中时,我观察到了这种奇怪的行为。如果数字为泛型int类型,则检查失败;但如果数字为numpy.int64类型,则检查成功。有人能解释原因吗?我知道我可以通过生成列表lst=df['A'].values.tolist()来获得一个整数列表而不是一个列表来做得更好。但我的问题是,为什么numpy.int64会在下面工作呢?import pandas as pd
df = p
我使用2D形状数组来存储成对的longitudes+latitudes。在某一时刻,我必须合并这些2D数组中的两个,然后删除任何重复的条目。我一直在寻找一个类似于numpy.unique的函数,但一直没有成功。我一直在考虑的任何实现看起来都非常“不优化”。例如,我尝试将数组转换为元组列表,使用set删除重复项,然后再次转换为数组:
coordskeys = np.array(list(set([tuple(x) for x in co
我试图导入大量图像并将它们转换为数组,以便根据每个像素上的颜色和图片中包含的形状在图像之间进行相似性比较。() not in valid_images: imgs.append(Image.open(os.path.join(path,f)))
当我执行此操作时,将收到以下消息或者更有效地将这些表转换成数组,然后“关闭”图像?我对这类分析非常陌生,所以任何技巧或指点都会受到赏识。