Jak zapisać / załadować Scipy Sparse csr_matrixw formacie przenośnym? Scipy Sparse matrix jest tworzona w Pythonie 3 (Windows 64-bitowy) do uruchamiania w Pythonie 2 (Linux 64-bitowy). Początkowo użyłem pickle (z protokołem = 2 i fix_imports = True), ale to nie zadziałało, przechodząc z Pythona...
Mam zmienną x, która ma kształt (2,2,50,100). Mam też tablicę y, która jest równa np. Tablica ([0,10,20]). Dziwna rzecz dzieje się, gdy indeksuję x [0,:,:, y]. x = np.full((2,2,50,100),np.nan) y =
Większość funkcji Numpy domyślnie włącza wielowątkowość. na przykład pracuję na 8-rdzeniowej stacji roboczej z procesorem Intel, jeśli uruchomię skrypt import numpy as np x=np.random.random(1000000) for i in range(100000): np.sqrt(x) Linux topwyświetli 800% użycia procesora podczas pracy, co...
Jeśli uruchomię: import numpy as np import cv2 def changes(): rmat=np.eye(4) tvec=np.zeros(3) (rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat) print rvec for i in range(2): changes() Dostaję: [[6.92798859e-310] [2.19380404e-316] [1.58101007e-322]] [[0.] [0.] [0.]] Wynik wynikający ze...
biorąc pod uwagę tablicę liczb całkowitych takich jak [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5] Muszę zamaskować elementy, które powtarzają się więcej niż Nrazy. Wyjaśnienie: głównym celem jest odzyskanie tablicy maski logicznej, aby później użyć jej do obliczeń...
Jeśli masz ramkę danych Pandas taką jak ta: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'today': [['a', 'b', 'c'], ['a', 'b'], ['b']], 'yesterday': [['a', 'b'], ['a'], ['a']]}) today yesterday 0 ['a', 'b', 'c'] ['a', 'b'] 1 ['a', 'b'] ['a'] 2 ['b'] ['a'] ... etc Ale mając...
from itertools import product import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_records(product(range(10), range(10))) df = df.sample(90) df.columns = "c1 c2".split() df = df.sort_values(df.columns.tolist()).reset_index(drop=True) # c1 c2 # 0 0 0 # 1 0 1 # 2 0 2 # 3 0 3 # 4 0 4 # .. .. .. # 85 9 4 # 86 9...
Załóżmy, że bierzemy np.dotdwie 'float32'tablice 2D: res = np.dot(a, b) # see CASE 1 print(list(res[0])) # list shows more digits [-0.90448684, -1.1708503, 0.907136, 3.5594249, 1.1374011, -1.3826287] Liczby. Z wyjątkiem, że mogą zmienić: PRZYPADEK 1 : plastereka np.random.seed(1) a =...
Mam listę zestawów podaną przez, sets1 = [{1},{2},{1}] Kiedy znajduję unikalne elementy na tej liście za pomocą numpy unique, otrzymuję np.unique(sets1) Out[18]: array([{1}, {2}, {1}], dtype=object) Jak można zobaczyć, wynik jest błędny, jak {1}powtarza się na wyjściu. Kiedy zmieniam kolejność...
Mam pand DataFrame formularza: id start_time sequence_no value 0 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114428 3 1 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114429 3 2 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114431 79 3 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216009 100 4 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216011 150 5 71 2019-11-06...
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 14 dni temu . Jaki byłby najszybszy...
history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1) problem z linią był taki Pokazuje błąd: ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class
Czy w związku z tą odpowiedzią istnieje szybki sposób na obliczenie median na podstawie tablicy zawierającej grupy o nierównej liczbie elementów? Na przykład: data = [1.00, 1.05, 1.30, 1.20, 1.06, 1.54, 1.33, 1.87, 1.67, ... ] index = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, ... ] Następnie chcę obliczyć...
Powiedzmy, że mam tablicę NumPy: x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) Przy każdym indeksie chcę znaleźć odległość do najbliższej wartości zerowej. Jeśli sama pozycja jest zerem, zwróć zero jako odległość. Potem interesują nas tylko odległości do najbliższego zera, który znajduje się na...
Importowanie numpy c-rozszerzeń nie powiodło się Zainstalowałem Python 3.7 w moim systemie Windows, aby pracować na kodzie Visual Studio . Wszystko szło dobrze, w tym korzystanie z bibliotek. Odinstalowałem Pythona za pomocą narzędzia do odinstalowywania programu w panelu sterowania . I...
Mam ramkę danych z każdym wierszem o wartości listy. id list_of_value 0 ['a','b','c'] 1 ['d','b','c'] 2 ['a','b','c'] 3 ['a','b','c'] muszę obliczyć wynik dla jednego wiersza i dla wszystkich innych wierszy Na przykład: Step 1: Take value of id 0: ['a','b','c'], Step 2: find the intersection...
Korzystałem z drzewa decyzyjnego i ten błąd został zgłoszony. Ta sama sytuacja pojawiła się, gdy użyłem Back Propagation. Jak mogę to rozwiązać? (Przepraszam za mój słaby angielski) import pandas as pd import numpy as np a = np.test() f = open('E:/lgdata.csv') data = pd.read_csv(f,index_col =...
Mam tablicę numpy taką jak ta: [1 2 2 0 0 1 3 5] Czy można uzyskać indeks elementów w postaci tablicy 2d? Na przykład odpowiedzią na powyższe dane wejściowe byłoby[[3 4], [0 5], [1 2], [6], [], [7]] Obecnie muszę zapętlać różne wartości i wywoływać numpy.where(input == i)każdą wartość, która ma...
Mój cel: Utwórz 3 tablice numpy w Pythonie (2 z nich zostaną zainicjowane konkretnymi wartościami), a następnie wyślij wszystkie trzy z nich poprzez swig do funkcji c ++ jako odwołania do wektorów (ma to na celu uniknięcie kopiowania danych i utraty wydajności). W funkcji c ++ dodaj 2 tablice i...
Właśnie stworzyłem następujący przypadek „minimalnego” repro (minimum w cudzysłowie, ponieważ chciałem mieć pewność, że pylintnie rzucę żadnych innych błędów, ostrzeżeń, podpowiedzi ani sugestii - co oznacza, że jest trochę płyty kotłowej): pylint_error.py : """ Docstring """ import numpy as...