我很难理解Numpy的阵列广播规则。
显然,如果你在两个尺寸和形状相同的数组上执行元素乘法,那么一切都很好。此外,如果你把多维数组乘以一个标量,它就能工作。这我能理解。
但是如果你有两个不同形状的N维数组,我不清楚广播规则到底是什么。这个解释说:为了广播,一个操作中两个数组的尾轴的大小必须是相同的,或者其中一个必须是一个。
好的,我假设尾轴是指N数组中的M x N。因此,这意味着如果我试图用相同的列数乘两个二维数组(矩阵),它应该能工作吗?只是它不..。
>>> from numpy import *
>>> A = array([[1,2],[3,4]])
通常,如果您尝试在numpy中的数组末尾之后赋值,则不存在的元素将被忽略。 >>> x = np.zeros(5)
>>> x[3:6] = np.arange(5)[2:5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (3) into shape (2) 但是,如果只分配了一个元素,则完全超过数组末尾的相
这
a=np.zeros((20,4900))
b=np.zeros((1,4900))
a+=b
效果很好。然而,这一点:
a=np.zeros((200,49000))
b=np.zeros((10,49000))
a+=b
显示此错误:
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (200,49000) (10,49000) (200,49000)
这可能是什么原因?
在关于的文档中,说明了两个维度是兼容的,如果:
他们是平等的或者
其中一个是1
下面的一些例子说明了这一点,例如:
A (4d array): 8 x 1 x 6 x 1
B (3d array): 7 x 1 x 5
Result (4d array): 8 x 7 x 6 x 5
这似乎很明显。但是,当一维数组的形状与2d数组的第二轴的形状兼容时,我一直无法找到一个具体的示例/解释,说明为什么一维数组只能与2d数组广播。例如:
np.ones((2,3)) * np.arange(3)
array([[0., 1., 2.],
我有一个三维的Numpy阵列,想要取一个轴上的平均值,考虑其他两个维度的某些元素。
这是一个描述我的问题的示例代码:
import numpy as np
myarray = np.random.random((5,10,30))
yy = [1,2,3,4]
xx = [20,21,22,23,24,25,26,27,28,29]
mymean = [ np.mean(myarray[t,yy,xx]) for t in np.arange(5) ]
然而,这样做的结果是:
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to
我试图绘制一个区域图,我使用的函数是stackplot。问题是,我希望我的x轴是数据,y轴是no。样品,换句话说,交换x和y轴。但是,当我简单地交换,ERROR: ValueError: Input passed into argument "'y2'"is not 1-dimensional.。所以,如果不能与stackplot交换轴,我该如何进行?
# Basic stacked area chart.
pal = ["#9b59b6", "#e74c3c"]
x = np.linspace(0, 50, num=50)
y
我试图使用rfecv缩小与我的分类器真正相关的特征的数量。这是我写的代码
import sklearn
import pandas as p
import numpy as np
import scipy as sp
import pylab as pl
from sklearn import linear_model, cross_validation, metrics
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.metrics import zero_one_los
from fr_utils import *
from inception_blocks_v2 import *
def triplet_loss(y_true, y_pred, alpha=0.3):
"""
Implementation of the triplet loss as defined by formula (3)
Arguments:
y_pred -- python list containing three objects:
我试着跑掉这个教程
我想用Python分割三维断层图像。
刚开始的时候,我一直在努力重塑形象。
这是代码:
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time as time
data = np.fromfile('/data/data_l67/dalladas/Python3/Daten/Al8Cu_1000_g13_t4_200_250.vol', dtype=np.float32)
data.shape
(60940800,)
data.res
我正在使用人脸检测算法MTCNN,它需要NumPy,而当我试图读取灰度图像时,NumPy抛出一个错误。该错误来自于在试图处理灰度图像时以(0,2,1,3)为轴调用NumPy的转置函数。在彩色图像上使用相同的轴调用相同的函数,它们工作得很好,只有当图像是灰度时才会中断。
下面是我使用的代码的一小段:
from matplotlib import pyplot
from mtcnn.mtcnn import MTCNN
import cv2
for filename in os.listdir("E:\\UTKFace"):
name_path = "E:\\UT
你好,我有一个叫做tfidf2的矩阵,这个矩阵的形状是( 11159,1985年),它有11159行和1985年的列,我想把一个新的矩阵连接到这个矩阵,这个矩阵叫做datesNumpy,它的形状是(11159,12),它们有相同的行数,所以可以连接它,新矩阵的形状应该是tfidf3 (11159,1997年),
import numpy as np
tfidf2 = tdf.transform(list_cluster)
print("Shape tfidf2",tfidf2.shape)
listAux=[]
for l in listMonth:
listA
如何使一个弯曲的项目收缩在第二轴?
例如,我有一个容器,里面有很多物品。它们都位于列中,但我希望它们的宽度也可以缩小:
.container {
display: flex;
flex-direction: column;
.item {
width: 200px;
flex: 0 1 @item-height;
//flex-shrink here means Y-axis. How to set flex-shrink for X-axis??
}
}
我正在使用Visual,我遇到了一个问题,我似乎找不到任何解决方案。在与加载我的程序相关的私有子程序中,我必须使用redim两个不同的数组,以便向这两个2d数组中的第五个位置添加一个新值。遗憾的是,我的程序似乎无缘无故跳过了最后一个数组代码。例如,此代码只对tbNoteIniGr2进行redim,并跳过tbNoteIniGr1:
Private Sub frmMain_Load(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles MyBase.Load
Me.Width = 380
ReDi
我目前正在尝试使用Tensorflow。这里我有一个近似根函数的例子。这仍然是相对简单的,因为输入和输出是一个“浮点型”值。 from tensorflow import keras
import numpy as np
model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.add(keras.layers.Dense(100))
model.add(keras.layers.Dense(100))
model.add(keras.layers.Dense(1))
model.compi
我使用numpy和matlibplot.pyplot作为库。我用random.normal做了随机数,并对它们进行了总结。然后,我尝试将值计算到数组"sum“中的每个元素。我通过np.zeros创建了一个零数组(浮点类型),然后以如下方式赋值。(代码如下所示)
当我在Google上执行这段代码时,会发生以下错误。
np.random.seed(0)
sum=np.zeros(10,dtype=float)
for i in np.arange(1,11):
X = np.random.normal(size=(10,1))
Y=np.sum(X,axis=1)
Numpy文档声称您可以将不同长度的数组相乘在一起,但是它不能工作。我肯定是误解了它的说法,但没有任何例子可以支持他们的文字。来自
因此,我创建了一些代码来尝试它,但是我得到了一个错误,上面写着ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,1) (3,1)。同样的错误,如果我尝试这与形状(4,) and (3,)。
a = np.array([[1.0],
[1.0],
[1.0],
[1.0]])
print(a.s
现在,我正在尝试理解索引numpy结构化数组的可能方法,而且我有点被它困住了。仅举几个简单的例子:
import numpy as np
arr = np.array(zip(range(5), range(5, 10)), dtype=[('a', int), ('b', int)])
arr[0] # first row (record)
arr[(0,)] # the same, as expected
arr['a'] # field 'a' of each record
arr[('a',)] # &
我正在尝试向我的神经网络添加更多的LSTM层,但我一直收到以下错误:
ValueError: Error when checking target: expected dense_4 to have 2 dimensions, but got array with shape (385, 128, 1)
我的模型的代码如下:
model = Sequential()
model.add(LSTM(60, return_sequences=True, input_shape=(128, 14)))
model.add(LSTM(60, return_sequences=False))
m