我需要存储20000x20000订单的大矩阵。当我尝试初始化这个顺序的矩阵时,Python会引发内存错误。
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\harwee\Desktop\Bubble\test_folder\test.py", line 3, in <module>
a = numpy.ones((x,x),dtype=int)
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 183
我正在尝试cPickle一个大的scipy稀疏矩阵,以供以后使用。我得到了这个错误:
File "tfidf_scikit.py", line 44, in <module>
pickle.dump([trainID, trainX, trainY], fout, protocol=-1)
SystemError: error return without exception set
trainX是大型稀疏矩阵,另外两个是6mil元素长度的列表。
In [1]: trainX
Out[1]:
<6034195x755258 sparse matri
在我的一个名为place的函数中,我返回了一个矩阵board和一个向量av_targets。
place <- function(ship, orientation, location, board, av_targets){
if (orientation[1] ==-1){
for (i in 0:(as.integer(ships_dim[ship])-1)){
board[location[1],location[2]+(i*as.integer(orientation[2]))]<- keys[ship]
av_targets <
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
我只想知道python中这个特殊的for循环是否有Octave/Matlab等价的语法:
for (i,j) in [(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6),(6,7)]:
a[i,j] = 1
我需要它来简化我的图像处理任务,我可以轻松地构造图像矩阵,而不必为图像矩阵的几乎每个元素输入每个像素值。因此,如果在Octave/Matlab中有任何其他实现上述功能的方法,请让我知道。
谢谢。
我对用Python实现卡尔曼滤波器很感兴趣。首先,我编写了一个非常简单的K滤波器版本--只有一个状态(在Y方向上的位置)。我的状态转换矩阵如下所示:
X <- X + v * t
其中v和t是常量。
我用一个简单的线性函数来模拟测量
y = mx + b
并向其添加噪声:
y1 = np.random.normal(y, sigma, Nsamples).
它工作得很好,我可以重新定义R和Q来改变测量和处理噪声值(直到现在,它不是一个矩阵)。
现在我有个主意..。
如果我有第二次测量,会发生什么?
y2 = np.random.normal(y, sigma2, Nsample
想象一下,我有以下几点:
CvMat* mat = cvCreateMat(3,3,CV_16SC3)
这是通道3的整数的3x3矩阵。
现在,如果您查看OpenCV文档,您会发现以下是cvMat的减速:
typedef struct CvMat {
int type;
int step;
int* refcount;
union
{
uchar* ptr;
short* s;
int* i;
float* fl;
double* db;
} data;
union
{
int rows;
int height;
};
union
假设我们在Python中有这个数组:
import pandas as pd
arr = pd.DataFrame(['aabbc','aabccca','aa'])
我希望将每一行拆分为其字符的列。行的长度可能不同。这是我期望的输出(在本例中为3*7矩阵):
1 2 3 4 5 6 7
1 a a b b c Na Na
2 a a b c c c a
3 a a Na Na Na Na Na
我的矩阵的行数是20000,我不喜欢使用for loops。原
我想验证我对基本矩阵的理解是否正确,以及是否可以在不使用任何相应的点对的情况下计算F。
基本矩阵计算为F = inv(transpose(Mr))*R*S*inv(Ml),其中Mr和Ml是右和左固有相机矩阵,R是将右坐标系带到左坐标系的旋转矩阵,S是斜对称矩阵
S = 0 -T[3] T[2] where T is the translation vector of the right coordinate system
T[3] 0 -T[1] from the left.
-T[2] T[1] 0
我知道基础矩阵可以用8点算法计算,但我没
矩阵Z的定义如下:
N = 15
Z = np.zeros((N, N))
我想要不同的线程来填充它,所以我需要创建一个共享内存矩阵或数组。我要这么做:
Z_shared = Array('d', Z)
但我知道这个错误:
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
我想这意味着数组不接受矩阵。是否有另一个函数可以完成我所需要的工作,或者应该先将Z转换为向量,然后将其传递给Array。如果是这样的话,是否有一个为我这样做的函数。我不想在Z上循环,因为N可以很大。
我在另一个名为“Z_sha