x[:]和x[...]之间的差异在Numpy
x[:]和x[...]之间的差异在Numpy是什么？
在Numpy中，x[:]和x[...]都是用于对数组进行切片操作的语法。它们之间的差异在于使用的切片符号的不同。
- x[:]表示对数组x进行完整的切片，即返回整个数组x的副本。这意味着x[:]会创建一个新的数组对象，并且该对象与原始数组x具有相同的值和形状。这种切片操作常用于需要对数组进行复制或者对整个数组进行操作的场景。
示例代码：
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = x[:] # 对数组x进行完整的切片
print(y) # 输出：[1 2 3 4 5]
print(y is x) # 输出：False，y是x的副本推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- x[...]是一种高级索引语法，用于对多维数组进行切片操作。它可以用于选择数组的任意维度和任意数量的元素。x[...]的效果与x[:]相同，都是返回整个数组x的副本。
示例代码：
import numpy as np
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = x[...] # 对数组x进行完整的切片
print(y) # 输出：[[1 2 3]
# [4 5 6]]
print(y is x) # 输出：False，y是x的副本推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
总结：x[:]和x[...]之间的差异在于使用的切片符号的不同，但它们的效果相同，都是返回整个数组x的副本。
相关·内容
我试图得到一个移动数组，其中包含200个值在一个范围内，差值为40。
因此，我使用的是numpy.arange(a, b, 0.2)，它的起始值是a=0和b=40，向上是(a=0.2 b=40.2，a=0.4 b=40.4等等)。
然而，当我到达numpy.arange(25.4, 65.4, 0.2)时，突然得到一个长度为201值的数组：
x = numpy.arange(25.2, 65.2, 0.2)
print(len(x))
返回200
x = numpy.arange(25.4, 65.4, 0.2)
print(len(x))
返回201
到目前为止，我注意到这可能是由于数据类型
浏览 1提问于2019-06-17得票数 1
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做点积时的NumPy精度
、、、、
我正在使用Theano/NumPy做一些深度学习的东西。我发现了一个非常烦人的问题。我得到了一个权重矩阵A(假设是50*2048)和一个特征向量b(2048dim)。
A是使用
self.alpha = np.random.random((50, 2048)).astype(np.float32) * 2 - 1.0
B是来自theano的2048年暗淡的numpy.ndarrary。
问题是
X = numpy.dot(A, b)
Y = [numpy.dot(A[i], b) for i in xrange(50)]
X和Y的某些行并不严格相等。我比较了它们，发现1e-6和1e-7是不同的
浏览 4提问于2015-12-29得票数 6
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我正在用Python ( Numpy )和R进行数据分析。我的数据是向量795067 X3，计算该数据的平均值、中值、标准差和IQR的结果不同，这取决于我是使用Numpy还是R。我交叉了这些值，看起来R给出了“正确”的值。
Median:
Numpy:14.948499999999999
R: 14.9632
Mean:
Numpy: 13.097945407088607
R: 13.10936
Standard Deviation:
Numpy: 7.3927612774052083
R: 7.390328
IQR:
Numpy:12.358700000000002
R: 12
浏览 8提问于2016-04-15得票数 2
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标题可能过于具体，这也可能适用于其他成本职能。基本上，我有如下所示的虚拟设置(在我的例子中，我有一个非常不同的架构，但问题总是被复制)：
hidden_units=10000
l2_sparsity = 5e-7
l1_sparsity = 1e-8
mod=Sequential([Dense(hidden_units, input_shape = (1000,), activation="relu", kernel_regularizer=l1_l2(l1=l1_sparsity, l2=l2_sparsity),
),
浏览 3提问于2017-08-04得票数 0
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我在tree.pxd中看到了以下类型声明中的一些源代码：
import numpy as np
cimport numpy as np
ctypedef np.npy_float32 DTYPE_t # Type of X
ctypedef np.npy_float64 DOUBLE_t # Type of y, sample_weight
ctypedef np.npy_intp SIZE_t # Type for indices and counters
ctypedef np.npy_int32 INT32_t
浏览 2提问于2015-11-16得票数 5
我想知道在时间序列上迭代的numpy等效值(任何数组都可以)来获得计算，例如简单的net和日志返回。
在Matlab中，我将使用以下内容：
X = some T x N array
for i = 2:length(X)
returns(i,:) = (returns(i,:) - returns(i-1,:))/returns(i-1,:)
end
谢谢！
浏览 0提问于2018-05-02得票数 1
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是否有一种无需安装numpy即可导入它的方法？
我将一个通用应用程序内置到带有.exe的PyInstaller中。应用程序有一个插件系统，允许通过Python脚本对其进行扩展。插件导入系统适用于基本模块(单独的.py文件、类、函数和简单的包)。在内部，它使插件目录全局化，然后使用__import__或importlib.import_module进行相应的导入。
为了减少可执行文件的整体大小，应用程序是以最小的依赖项构建的。而且，不可能知道将来的插件需要哪些依赖项，也不可能实际地包含所有内容。然而，一些插件不可避免地需要依赖项。numpy是解决这类问题的很好的测试用例。
这是我试过的。
轮子
浏览 0提问于2019-07-25得票数 5
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我正在使用以下函数来扁平化网络：
#############################################################################
# Flattening the NET
#############################################################################
def flattenNetwork(net):
flatNet = []
shapes = []
for param in net.parameters():
#if i
浏览 0提问于2021-01-29得票数 0
spam = "woo"
eggs = spam
spam = "string"
print eggs
# prints woo
然而，对于数组，它是不同的：
import numpy
# The coefficients for the Taylor polynomial for exp(x)
Taylor_coefficients = numpy.array(
[1.0, 0.5, 0.1666, 0.04164, 0.0083, 0.0014])
coeff = Taylor_coefficients
coeff[1] = 0
print Taylor_c
浏览 0提问于2013-12-15得票数 0
我正在尝试用Pytorch实现STFT。但是，与Librosa的实现相比，Pytorch实现的输出略有不同。 Librosa版本 import numpy as np
from librosa.core import stft
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(3)
y = np.sin(2*np.pi*50*np.linspace(0,10,2048))+np.sin(2*np.pi*20*np.linspace(0,10,2048)) + np.random.normal(scale=1,size=2048)
S_stft
浏览 173提问于2019-06-02得票数 2
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出于教育目的，我从头开始实现了线性回归。尽管它适用于小规模的数据集，但当我创建一个多项式数据集时，我的模型的theta值变成了无穷大。以下是theta参数：
而迭代次数为309次：
array([[1.56866981e+298],
[9.27890019e+298],
[3.10644422e+299],
[5.55196729e+299],
[1.78766584e+300],
[7.10668519e+300],
[1.56866981e+298]])
而迭代次数为310次：
array([[-1.492
浏览 10提问于2019-08-19得票数 0
我已经在一台特斯拉C2075的机器上安装了俾库达。我在Ubuntu14.04上运行，安装了CUDA6.0编译器。
使用python2.7.9(通过anaconda发行版)和numpy 1.9.0，我从Andreas在他的网站上提供的ZIP文件中安装了pycuda 2014.1。()
除了test_cumath.py文件之外，运行该ZIP文件提供的测试都很顺利。我收到以下错误：
E AssertionError: (2.3841858e-06, 'cosh', <type 'numpy.complex64'>)`
E
浏览 3提问于2015-03-03得票数 1
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对于相同的输入和标签：
pytorch.nn.CTCLoss的输出为5.74，
tf.nn.ctc_loss的输出为129.69，
但math.log(tf ctc loss)的输出为4.86
那么pytorch.nn.CTCLoss和tf.nn.ctc_loss有什么区别呢？
tf: 1.13.1
pytorch: 1.1.0
我试过这样做：
log_softmax输入，然后发送给pytorch.nn.CTCLoss，
tf.nn.log_softmax输入，然后将其发送到tf.nn.ctc_loss
直接将输入发送到tf.nn.ctc_loss
直接将输
浏览 1提问于2019-08-05得票数 2
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我是PyTorch新手，在MNIST数据集的基本自动编码器方面遇到了问题。自动编码器是一种神经网络，它训练输出，使输出通过中间较窄的层恢复输入，从而学习高维输入空间的低维表示。
错误在于，我所有受过训练的例子都输出了相同的输出。我不知道错误在哪里；我为此修改了一个在线教程，我相信所有不同的图像都不应该输出到一个输出中。有人能帮我找出我没有发现的任何简单的bug或错误的设置吗？
这里有一个代码片段，它再现了我的问题。
# AE one-block
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matpl
浏览 11提问于2022-04-17得票数 0
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我想找出点和预测线之间的距离。理想情况下，我希望结果显示在一个新的列，其中包含的距离，称为‘距离’。
我的进口品：
import os.path
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from sklearn.linear_model import LinearRegression
%matplotlib inline
我的数据样本：
idx Exam Results Hours Studied
0 93
浏览 1提问于2018-04-16得票数 5
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复数不是有序字段，所以这对我来说是有意义的：
$ python3 -c 'print(1.0<1.0+1.0j)'
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
TypeError: '<' not supported between instances of 'float' and 'complex'
它会生成一个错误，这是理所应当的。我使用1.0<numpy.compl
浏览 12提问于2021-06-05得票数 1
让我们来看看这个令人震惊的回合声明：
>>> round(2.675, 2)
2.67
我知道为什么圆“失败”；这是因为二进制表示的2.675：
>>> import decimal
>>> decimal.Decimal(2.675)
Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')
我不明白的是：为什么NumPy不失败
>>> import numpy
>>> numpy.round(2.675, 2)
2.
浏览 0提问于2013-12-04得票数 10
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python中的分位数回归
、、、、
我有一个用python (python 2.7)编写的数据集。我想要找到这个数据集的分位数回归。有谁能帮我解决这个问题吗？谢谢。下面是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.random.random(100)
noise = np.random.normal(0, 0.05, 100)
Y = X*X*X
Y = Y+noise
plt.plot(X,Y, 'o', color='black')
plt.show()
浏览 1提问于2020-05-11得票数 0
考虑下面的代码
import pprint
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
ratings = tfds.load("movielens/100k-ratings", split="train")
movies = tfds.load("movielens/100k-movies", split="train")
ratings = ratings.map(lambda x: {
"mov
浏览 4提问于2022-07-20得票数 1
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我正试着开始使用pyOpenCL和GPGPU。
对于下面的点产品代码，我在GPU和CPU版本之间得到了完全不同的结果。我做错了什么？
~0.5%的差异似乎很大，浮点误差解释了这一差异。这种差异似乎随着阵列大小的增加而增加(~9e-8相对于阵列大小为10000)。也许是跨街区组合结果的问题.？不管怎样，给我涂点颜色。
我不知道这是否重要:我正在运行一个MacBook Air，英特尔(注册商标)核心(商标)i7-4650UCPU@ 1.70GHz，英特尔高清图形5000。
提前谢谢。
import pyopencl as cl
import numpy
from pyopencl.reduc
浏览 2提问于2014-10-01得票数 3
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我在使用numpy来并行化下面的for循环(get_new_weights)时遇到了问题。第一次尝试在update_weights中使用df_dm时，权重是完全错误的。在我第二次尝试df_dm时，我的体重超过了最优体重。
注-偏差是单个数字，权重是单个数字(一元线性回归)，X是形状(442,1)，y是形状(442,1)。还要注意的是，更新我的偏置项在update_weights中工作得很好-它只是更新了我遇到麻烦的权重。
# This is the for loop that I am trying to parallelize with numpy:
def get_new_weights(
浏览 0提问于2018-10-02得票数 0
在计算时，由于缺少浮点精度，x的小值或大值将分别返回0和1。在numpy中，函数对x的极值具有较好的计算精度，但不存在计算exp(x)+1的等价函数(σ函数分母)。我不知道如何使用np.expm1计算乙状结肠，提高了极值的精度。是否有办法这样做？
1/(np.exp(-20)+1)==1.0
#False
1/(np.exp(-50)+1)==1.0
# True
浏览 1提问于2018-04-25得票数 0
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numpy.divide和Python斜杠/操作符有什么相似之处？据我所知，它们的行为是相同的，它们都实现了一个按元素划分的方法。提到：
numpy.divide(x1，x2) .在阵列广播方面相当于x1 / x2。..。
这意味着np.divide( x1，x2)并不完全等同于x1/ x2。我运行了以下代码片段来比较它们的速度：
import numpy as np
import time
a = np.random.rand(10000, 10000)
b = np.random.rand(10000, 10000)
tic = time.time()
c = a / b
to
浏览 1提问于2018-03-23得票数 12
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我发现非常奇怪的是，python的函数轮在输入为numpy.float64时返回numpy.float64，而当输入为float时返回int。示例：
from numpy import float64
type(round(float64(3243.43)))
>>> numpy.float64
type(round(float(3243.43)))
>>> int
为什么圆在第一行返回一个numpy.float64和not以及int？
注意:我使用的是:Python3.5.1MSC v.1900 64位(AMD64)
浏览 3提问于2016-03-21得票数 4
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构建日志返回序列的最快和最优雅的解决方案是什么？
问题主要是映射一个函数，该函数将i'th和(i+1)'th元素作为数组中每个元素的输入。
对于函数和简单数组，我可以按以下方式定义日志返回：
import numpy as np
ar = np.random.rand(10)
f_logR = lambda ri, rf: np.log(rf) - np.log(ri)
logR = np.asarray([f_logR(ar[i], rf) for i,rf in enumerate(ar[1:])])
但是，我正在从单个numpy元素构建一个列表，然后再将其转换回nump
浏览 3提问于2015-05-06得票数 4
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背景
我有一个图像，我想在x，y坐标的数字(P)上采样。
在Numpy中，我可以通过以下方式使用高级索引来实现这一点：
n_points = n_image[ [n_pos[:,1],n_pos[:,0]] ]
这将返回从图像中采样的P像素的向量。
问题
我怎样才能在提亚诺做这个高级索引？
我试过的
我在theano尝试过相应的代码：
t_points = t_image[ [t_pos[:,1],t_pos[:,0]] ]
这没有任何警告消息就编译和执行，但是会产生一个形状的输出张量(2,8,100)，所以它看起来像是在做一些基本索引的变体，返回图像的许多行，而不是提取像素。
全码
imp
浏览 3提问于2015-08-26得票数 4
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当网格是均匀的，我相信人们不能看到垂直线，在我看来，这表明在数据点的“差距”。下面的代码复制了我的问题.
import numpy as np
x = np.arange(0,100,1)
y = np.arange(0,100,1)
xmesh,ymesh = np.meshgrid(x,y)
plt.scatter(xmesh,ymesh,s=0.5)
# or plt.plot(xmesh,ymesh,'k.',ms=1)
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
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1回答
对火炬张量的迭代
、、、
什么是最好和最快的方式来迭代张量。令人费解的是，为什么我要得到张量而不是值。
得到了这个：
[ x for x in t]
Out[122]: [tensor(-0.12), tensor(-0.11), tensor(0.68), tensor(0.68), tensor(0.17)]
但却期望这样的行为：
[ x for x in t.numpy() ]
Out[123]: [-0.11932722, -0.114598714, 0.67563725, 0.6756373, 0.16548502]
如果可能的话，我宁愿不改做胖的？
浏览 2提问于2022-09-15得票数 2
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问题1：
如何计算开始日期(base_date变量)和熊猫数据栏中的y列之间的季度数？
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import pandas as pd
import numpy as np
base_date=pd.to_datetime('07/01/2019')
fake_data=pd.DataFrame([(x,pd.to_datetime('04/01/2020')+relativedelta(months=y)) for x in list(range(0,100)) for
浏览 2提问于2020-02-18得票数 3
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2回答
根据
机器epsilon被定义为一个最小的数字，当它加到其中时，会产生一个不同于一个的结果。
在Python中，可以使用sys.float_info.epsilon找到epsilon，并返回一个相当于2^-52的值。但是，我可以将任何大于2^-53的数字加到1，并得到与1不同的结果。但根据上述对epsilon的定义，任何小于epsilon的值都应该给出。这是否意味着sys.float_info.epsilon返回了一个不正确的值，或者Python使用了epsilon的其他定义？
下面的代码说明了这一点，并以十六进制格式打印了浮点数。
import sys
import numpy
pr
浏览 1提问于2014-04-21得票数 4
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我得比较两个数字。其中一个来自regulat代码，另一个来自numpy。调试器显示它们具有相同的值'29.0'，但是第一个的类型是float，第二个的类型是float64，因此a == b和a - b == 0是False。我该怎么处理呢？有没有办法强制一个常规的python变量在默认情况下使用float为float64或numpy？
更新:最后，所有这些值都来自编写29.0的同一个文件，所以我不认为数值之间有什么不同。
浏览 0提问于2013-08-07得票数 7
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用python绘制流线
、、、、
我试图绘制基本势流(均匀、源/汇、涡等)的流线和速度势。
我刚从python开始，所以我有点困惑。我在跟踪..。
我可以用这个函数绘制圆柱周围流动的流线。
def cylinder_stream_function(U=1, R=1):
r = sympy.sqrt(x**2 + y**2)
theta = sympy.atan2(y, x)
return U * (r - R**2 / r) * sympy.sin(theta)
而且起作用了。但是，当我将返回语句更改为
return U * r * sympy.cos(theta)
对于均匀流，我得到以下错误
Traceback
浏览 6提问于2017-10-19得票数 1
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作为练习的一部分，我需要通过使用numpy生成tvalue来检查给定样本的真实平均值是否为1.75，并与not的输出进行比较。
代码：
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(seed=42) # make example reproducible
n = 100
x = np.random.normal(loc=1.78, scale=.1, size=n) # the sample is here
tval, pval = stats.ttes
浏览 1提问于2018-05-10得票数 0
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我的程序接收图像并将其分割成网格(由较小的图像组成)，然后在网格的每个窗口计算出平均RGB值。
我试图计算出序列中一个窗口和前一个窗口的mean_val (均值RGB)之间的差异，以找出相邻窗口((x+1) - x)之间的颜色变化，但我不确定如何实现这一点。
下面是我的代码：
#import packages
import numpy as np
import cv2
#Read in image
img = cv2.imread('images/0021.jpg')
#print img.shape
scale = 9
#Get x and y components of
浏览 2提问于2015-04-24得票数 1
1回答
如何计算蟒蛇的季节性？
、、、、
我必须计算季节性，但我的图表给了我错误的结果。该数据集的季节性为季度性(频率为4个月)，振幅为1.2。我会非常感激和非常感谢任何帮助！
它应该是什么样的：
我的图表：
import numpy as np
x_axis = np.arange(0, 200)
seasonality = np.zeros(len(x_axis))
for i, _ in enumerate(x_axis):
seasonality[i] = 1.2 * np.sin(2 * np.pi * x_axis[i] / 4)
plt.figure(figsize=(14,5))
plt.pl
浏览 2提问于2022-04-22得票数 1
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我正在用Python语言进行一些科学计算，进行了大量的几何计算，我发现使用numpy和使用标准math库之间有很大的不同。
>>> x = timeit.Timer('v = np.arccos(a)', 'import numpy as np; a = 0.6')
>>> x.timeit(100000)
0.15387153439223766
>>> y = timeit.Timer('v = math.acos(a)', 'import math; a = 0.6')
&
浏览 1提问于2016-02-04得票数 13
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我想使用JAX来加速CPU上的numpy代码，稍后在GPU上。下面是在本地计算机上运行的示例代码(只有CPU)：
import jax.numpy as jnp
from jax import random, jix
import numpy as np
import time
size = 3000
key = random.PRNGKey(0)
x = random.normal(key, (size,size), dtype=jnp.float64)
start=time.time()
test = jnp.dot(x, x.T).block_until_ready()
prin
浏览 2提问于2020-08-31得票数 2
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我可以看到，不同库之间有不同的函数可用于对Python中的信号执行自相关。
我尝试了以下3种函数，并为使用的示例“x”生成不同的输出，其中，x = [22, 24, 25, 25, 28, 29, 34, 37, 40, 44, 51, 48, 47, 50, 51]
1)使用状态模型
import statsmodels
res = statsmodels.tsa.stattools.acf(x)
plt.plot(res)
plt.show()
2.使用scipy
import scipy.signal as signal
res = signal.correlate(x,
浏览 9提问于2022-03-16得票数 2
我将从一个非常简单的ODE开始，它通过使用scikits.bvp_solver生成与我应用于复杂ODE相同的错误代码。下面是ODE和边界条件：
f''''(x)=f(x), f(0)=0, f'(1)=1, f''(0)=1, f'''(1)=1
解决这段代码的代码：
import numpy
import scikits.bvp_solver as bvp
def Fode(x,y):
return numpy.array([y[1],y[2],y[3],y[0]])
def Fbc(ya,yb):
浏览 0提问于2015-07-02得票数 0
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我有一个3D矢量和3D面法线。如何使用Python (使用或不使用numpy)沿给定面法线移动此向量？
理想情况下，我会使用x和y的面法线构建一个矩阵，并将其乘以原始向量或类似的东西，但我不知道如何构建它。从线性代数开始已经有一段时间了。
编辑：
谢谢你指出我的问题太宽泛了。
我的目标是得到一个新的点，即x和y单位远离原始点，沿其法线定义的面。
示例:如果点为(0,0,0)，法线为(0, 0, 1)，则结果将为(x, y, 0)。
示例2:如果点为(1, 0, 0)，法线为(0, 1, 0)，则结果将为(1+x, 0, y)。
我需要推断出这一点才能与任何point、normal、x和y一起工
浏览 2提问于2017-10-27得票数 1
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我尝试使用keras (backened )创建一个神经网络。我有4个输入和2个输出变量:不可用
我想对不可用的测试集进行预测。
这是我的代码：
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy
numpy.random.seed(7)
dataset = numpy.loadtxt("trainingsdata.csv", delimiter=";")
X = dataset[:,0:4]
浏览 1提问于2017-07-31得票数 1
1回答
我有一个二维numpy数组，A。
我想从A中逐行减去每一行，并将逐行的绝对和存储在一个数组中。
有没有一种方法可以在不使用for循环的情况下执行操作？下面是for循环的代码。
import numpy as np
A = np.random.randint(5,size=(8,9))
b = np.zeros(A.shape[1]);
for i in xrange(A.shape[0]):
b = b + np.sum(np.absolute(A - A[i,:]), axis=0)
浏览 13提问于2017-01-29得票数 1
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我有两个一维NumPy数组，X和Y.我需要计算X的每个元素和Y的每个元素之间的平均绝对差。简单的方法是使用嵌套的for循环：
import numpy as np
np.random.seed(1)
X = np.random.randint(10, size=10)
Y = np.random.randint(10, size=10)
s = 0
for x in X:
for y in Y:
s += abs(x - y)
mean = s / (X.size * Y.size)
#3.4399999999999999
问题： NumPy提供了这个解决方案的矢量化
浏览 1提问于2018-05-20得票数 5
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我用来加速在GPU上训练神经网络的计算速度。我得到了想要的加速比，但是我有点担心numpy (cpu)和gnumpy (gpu)结果的不同。
我有下面的测试脚本来说明这个问题：
import gnumpy as gpu
import numpy as np
n = 400
a = np.random.uniform(low=0., high=1., size=(n, n)).astype(np.float32)
b = np.random.uniform(low=0., high=1., size=(n, n)).astype(np.float32)
ga = gpu.garray(a)
浏览 3提问于2014-01-09得票数 14
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用傅立叶变换做卷积？
、、、、
根据，我们可以将傅里叶变换算子转换为卷积。
使用Python和Scipy，我的代码如下，但不正确。你能帮我解释一下吗？
import tensorflow as tf
import sys
from scipy import signal
from scipy import linalg
import numpy as np
x = [[1 , 2] , [7 , 8]]
y = [[4 , 5] , [3 , 4]]
print "conv:" , signal.convolve2d(x , y , 'full')
new_x = np.fft.
浏览 0提问于2016-11-20得票数 3
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我想导入一个包含3列的.csv文件，其中第1列是我的x值，第2列是一个系列，第3列是另一个系列。我想将这两个系列都绘制在一个图上，但是当我试图读取csv文件并绘制它时，它会返回一个ValueError (见下文)。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
dir = ""
file = "fig1data.csv"
fn = np.genfromtxt(file, delimiter=',')
x=fn[:,0]
y1=fn[:,1]
y2=fn[:,2]
plt.plot(x, y
浏览 1提问于2017-11-14得票数 0
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我试图使用numpy来规范一组MRI图像，但它似乎不起作用。简化的代码是：
img = nib.load(img_path).get_data() #img is a numpy array
print("pre\n============================")
plt.imshow(img[:,:,100])
plt.ioff()
plt.show()
img = (img - 47.08389527329749)/125.64995558389833
print("post\n============================")
p
浏览 0提问于2019-05-03得票数 1
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import numpy as np
array1 = np.array([[0, 1, 7, 9], [1, 2, 2, 2, 3]])
print(array1)
b = np.array([[10,20,34],[54,43,75]])
print(b)
arr = np.array([[0,1,7,9,12,18],[19,20,24,26,30]])
print(arr)
print(type(array1))
print(type(b))
print(type(arr))
输出-第一个和第三个数组提供不同的输出，尽管它们的创建方式相似
[list([0, 1, 7, 9]) lis
浏览 2提问于2021-03-31得票数 1
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使用Python创建非线性回归
、、、、
我有一个简单的数据；
x = numpy.array([1,2,3,
4,5,6,
7,8,9,
10,11,12,
13,14,15,
16,17,18,
19,20,21,
22,23,24])
y = numpy.array([2149,2731,3397,
3088,2928,2108,
浏览 4提问于2013-12-07得票数 2
我即将开始使用NumPy/SciPy进行一些信号处理工作。但是，我以前从未使用过Python，不知道从哪里开始。
我看到目前在这个世界上有两个Python分支:版本2.x和3.x。作为一个新手，我本能地倾向于选择较新的一个，但似乎有很多关于两者之间不兼容的讨论。Numpy似乎与Python3兼容。我在SciPy上找不到任何文档。
你建议使用Python 3还是Python 2？
(你能告诉我一些开始的参考资料吗？我知道C/C++、Ruby、Matlab和其他一些东西，基本上想用NumPy代替Matlab。)
浏览 0提问于2011-01-21得票数 8
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