Dans numpy / scipy, j'ai une image stockée dans un tableau. Je peux l'afficher, je veux l'enregistrer en utilisant savefig sans bordures, axes, étiquettes, titres, ... Juste une image pure, rien d'autre. Je veux éviter les paquets comme PyPNGou scipy.misc.imsave, ils sont parfois problématiques (ils ne s'installent pas toujours bien, …
Dans numpy, on peut utiliser l'objet 'newaxis' dans la syntaxe de découpage pour créer un axe de longueur un, par exemple: import numpy as np print np.zeros((3,5))[:,np.newaxis,:].shape # shape will be (3,1,5) La documentation indique que l'on peut également utiliser à la Noneplace de newaxis, l'effet est exactement le même. …
J'ai été très confus sur la façon dont les axes python sont définis et s'ils font référence aux lignes ou aux colonnes d'un DataFrame. Considérez le code ci-dessous: >>> df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], columns=["col1", "col2", "col3", "col4"]) >>> df col1 …
J'ai un numpytableau 2D . Existe-t-il un moyen de créer une vue dessus qui inclurait les premières klignes et toutes les colonnes? Le but est d'éviter de copier les données sous-jacentes (le tableau est si grand qu'il n'est pas possible de faire des copies partielles.)
J'ai récemment appliqué cette solution pour calculer la moyenne de toutes les N lignes de matrice. Bien que la solution fonctionne en général, j'ai eu des problèmes lorsqu'elle était appliquée à un tableau 7x1. J'ai remarqué que le problème est lors de l'utilisation de l' -=opérateur. Pour faire un petit …
Dans le didacticiel MNIST pour débutants , il y a la déclaration accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.castchange fondamentalement le type de tenseur de l'objet, mais quelle est la différence entre tf.reduce_meanet np.mean? Voici la doc sur tf.reduce_mean: reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: Le tenseur à réduire. Doit avoir un type …
J'utilise Python et Numpy pour calculer un polynôme de meilleur ajustement de degré arbitraire. Je passe une liste de valeurs x, de valeurs y et du degré du polynôme que je veux ajuster (linéaire, quadratique, etc.). Cela fonctionne beaucoup, mais je veux aussi calculer r (coefficient de corrélation) et r-carré …
Existe-t-il un moyen simple de remplacer toutes les valeurs négatives d'un tableau par 0? J'ai un bloc complet sur la façon de le faire en utilisant un tableau NumPy. Par exemple a = array([1, 2, 3, -4, 5]) J'ai besoin de revenir [1, 2, 3, 0, 5] a < 0 …
J'ai du mal à sélectionner les colonnes spécifiques par ligne d'une NumPymatrice. Supposons que j'ai la matrice suivante que j'appellerais X: [1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9] J'ai également un listindex de colonnes pour chaque ligne que j'appellerais Y: [1, 0, 2] J'ai besoin d'obtenir les valeurs: …
En utilisant import numpy as npj'ai remarqué que np.tan(np.pi/2) donne le numéro dans le titre et non np.inf 16331239353195370.0 Je suis curieux de connaître ce nombre. Est-il lié à un paramètre de précision de la machine du système? Aurais-je pu le calculer à partir de quelque chose? (Je pense à …
J'attends qu'un autre développeur termine un morceau de code qui renverra un tableau np de forme (100,2000) avec des valeurs de -1,0 ou 1. En attendant, je souhaite créer au hasard un tableau des mêmes caractéristiques afin de pouvoir avoir une longueur d'avance sur mon développement et mes tests. Le …
Disons que j'ai des données d'entrée: data = np.random.normal(loc=100,scale=10,size=(500,1,32)) hist = np.ones((32,20)) # initialise hist for z in range(32): hist[z],edges = np.histogram(data[:,0,z],bins=np.arange(80,122,2)) Je peux le tracer en utilisant imshow(): plt.imshow(hist,cmap='Reds') obtenir: Cependant, les valeurs de l'axe des x ne correspondent pas aux données d'entrée (c.-à-d. Moyenne de 100, allant de …
J'ai une liste qui compte des valeurs, l'une des valeurs que j'ai est 'nan' countries= [nan, 'USA', 'UK', 'France'] J'ai essayé de le supprimer, mais j'obtiens à chaque fois une erreur cleanedList = [x for x in countries if (math.isnan(x) == True)] TypeError: a float is required Quand j'ai essayé …
J'ai un SciPy Array (Matrix) de 60 Go que je dois partager entre plus de 5 multiprocessing Processobjets. J'ai vu numpy-sharedmem et lu cette discussion sur la liste SciPy. Il semble y avoir deux approches - numpy-sharedmemet utiliser a multiprocessing.RawArray()et mapper NumPy dtypes à ctypes. Maintenant, numpy-sharedmemsemble être la voie …
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