标题可以这么说,我正在尝试在使用numpy.split之后构建两个新的矩阵,所以:
#A is some mxn matrix
numfolds=5
folds = numpy.split(A,numfolds)
#now folds is 5 equalish subarrays which can be called out
#subarray1 is the second fold (the second fifth of A along axis=0 by default)
subarray1 = folds[2]
#numpy.delete does not get rid of t
我试图做一个排序算法,我需要这样做:
arr = numpy.array([2,4,5,6])
#some function here or something
array([5,2,4,6])
#element "5" moved from position 3 to 1, and all of the others moved up one position
我的意思是要更改元素的位置(索引),并将所有其他元素移到一个位置上。这个是可能的吗?
在“火把”中,给定形状的张量( a of (1X11) )和形状的张量( b of (1X11) ),torch.stack((a,b),0)会给出形状(2X11)的张量。
然而,当a为形状(2X11)而b为形状(1X11)时,torch.stack((a,b),0)将引起错误cf。“两个张量大小必须完全相同”。
因为这两个张量是模型的输出(梯度包括),所以我不能将它们转换为numpy来使用np.stack()或np.vstack()。
是否有任何可能的解决方案,至少GPU内存使用?
我将all_data作为一个numpy数组,大小为(2,601)、NUM_SAMPLES = 601和NUM_CLUSTERS = 3。是否有任何向量形式来构建f (一个(601,9) numpy数组),而不是像下面这样使用嵌套的for-循环?
f = np.empty((0,9), float)
for n in range(NUM_SAMPLES):
f_n = np.array([[]])
for m in range(NUM_CLUSTERS):
f_n = np.hstack( (f_n , z_i(alldata[:,n], m).T))
f
我有3个稀疏矩阵:
In [39]:
mat1
Out[39]:
(1, 878049)
<1x878049 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
with 878048 stored elements in Compressed Sparse Row format>
In [37]:
mat2
Out[37]:
(1, 878049)
<1x878049 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64
我有几个numpy数组,我想读取它们并将它们连接在一起:
为了加载文件,我执行了以下操作:
import numpy as np
AVERAGE_files = glob.glob('*AVERAGE*')
for AV in AVERAGE_files:
x = np.load(AV)
现在,对于级联,我知道我必须使用np.concatenate函数,但我不知道如何启动连接。我必须在循环之外声明一个np.zeros数组吗?
我想做一些简单的练习,所以我决定使用并将其更改为使用numpy。
这是原文:
def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quicksort(left) + mi
我有一个带有维度(1196,14,64,1)的numpy数组ar1。
我有一个带有维度(1196,)的numpy数组ar2。
我想把这两者结合起来,因为我以后想洗牌。我以为拉链是用来做的,但当我把它们拉在一起时:
ar3 = np.asarray(zip(ar1,ar2))
然后print(ar3.shape)给出了()
我也尝试过np.concatenate,但显然是all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly。
我试过np.hstack,但我得到了all the input arra
我已经阅读了很多关于级联和多对多关联的主题,但我还没有找到我的特定问题的答案。
我在UserProfiles和角色之间有一个多对多的关系。当我删除一个UserProfile时,我希望数据库删除连接表(userprofile2role)中的相关记录,这样就有了一个实际的SQL 'ON DELETE CASCADE‘操作。这个是可能的吗?不管我怎么尝试,Hibernate总是创建UserProfile表,而不指定删除行为。
UserProfile映射:
@Entity
public class UserProfile {
private Long id;
private
假设我有一个相同大小的张量列表,这些张量可以沿着一个维度连接起来,比如0。是否有任何命令torch.cat或torch.stack或任何numpy命令在适当的地方进行连接?另外,如果我想把一个矮小的ndarray转换成张量。如果我执行以下操作,在任何给定的时间,内存中是否存在两个副本?我正在处理一个庞大的数据集,它的一个副本在任何时候都可以存在于内存中。
# initially data is a huge ndarray
data = torch.Tensor(data)
我有一个相对较小的长度为k的numpy数组,其中k是10阶,N是非常大的,10^7阶。我试图创建一个单一的二维N数组,它以特定的方式将这些数据捆绑在一起。
对于确定性,这里有一个我想要做的具体例子。
x = np.array([0,0,0,0])
y = np.array([1,1,1,1])
z = np.array([2,2,2,2])
我最后想要的数组是:
p = np.array([[0,1,2], [0,1,2], [0,1,2], [0,1,2]])
速度是一个关键问题,所以循环速度慢得令人无法接受.我还没有弄清楚如何使用np.reshape或np.concatenate来完成这个
我有简单的Parent-Child关系,Parent有许多Child对象,这种关系是单向的:
public class Parent
{
public virtual int Id { get; protected set; }
public virtual string Name { get; set; }
public virtual IList<Child> Children { get; set; }
}
public class Child
{
public virtual int Id { get; protected set; }
因此,我有一些实体被用作坐标系的基础,在本文中,我们将它们称为A,B,C和D。这些实体中的每一个都有多个@OneToMany关系,我想级联删除。即,当一些A被删除时,每个@OneToMany关系中的所有实体也被删除。相当标准的东西。
然而,我看不出让这些实体显式地跟踪这些关系的意义,而我所要做的就是级联删除。我看不出加载所有这些实体(可能有数百万!)每次将新实体添加到@OneToMany关系中(即,使用延迟加载仅在访问它时加载,但当然是在关系中添加新实体时访问它)。
让我们添加一个小示例:
@Entity
public class A {
@Id
private long id
假设我有以下CSS:
:root { --color: blue; }
div { --color: green; }
#alert { --color: red; }
* { color: var(--color); }
我的标记是:
<p>I inherited blue from the root element!</p>
<div>I got green set directly on me!</div>
<div id="alert">
While I got red set directly on me