Diciamo che ho un array NumPy: x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) Ad ogni indice, voglio trovare la distanza dal valore zero più vicino. Se la posizione è zero, restituisce zero come distanza. Successivamente, siamo interessati solo alle distanze dallo zero più vicino che …
In relazione a questa risposta , esiste un modo rapido per calcolare i mediani su un array che ha gruppi con un numero diseguale di elementi? Per esempio: 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, …
history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1) il problema di linea era questo Mostra errore: ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})
ho un frame di dati con ogni riga con un valore di elenco. id list_of_value 0 ['a','b','c'] 1 ['d','b','c'] 2 ['a','b','c'] 3 ['a','b','c'] devo fare un calcolo di un punteggio con una riga e contro tutte le altre righe Ad esempio: Step 1: Take value of id 0: ['a','b','c'], Step …
Stavo usando l'albero decisionale e questo errore è stato sollevato. La stessa situazione è apparsa quando ho usato Back Propagation. Come posso risolverlo? (Scusa per il mio pessimo inglese) import pandas as pd import numpy as np a = np.test() f = open('E:/lgdata.csv') data = pd.read_csv(f,index_col = 'id') x = …
L'importazione delle estensioni c numpy non è riuscita Ho installato Python 3.7 sul mio sistema Windows per lavorare su Visual Studio Code . Tutto stava andando bene, incluso l'uso delle librerie. Ho disinstallato Python usando lo strumento di disinstallazione del programma nel pannello di controllo . E installato Miniconda 3 …
Il mio obiettivo: Crea 3 array numpy in Python (2 di questi verranno inizializzati con valori specifici), quindi inviali tutti e tre tramite swig in una funzione c ++ come riferimenti vettoriali (questo per evitare di copiare i dati e perdere efficienza). Una volta nella funzione c ++, aggiungi 2 …
Ho un array intorpidito come questo: [1 2 2 0 0 1 3 5] È possibile ottenere l'indice degli elementi come un array 2d? Ad esempio, la risposta per l'input sopra sarebbe[[3 4], [0 5], [1 2], [6], [], [7]] Attualmente devo eseguire il loop dei diversi valori e chiamare …
Sto lavorando con la nuvola di punti 3D di Lidar. I punti sono dati dall'array numpy che assomiglia a questo: points = np.array([[61651921, 416326074, 39805], [61605255, 416360555, 41124], [61664810, 416313743, 39900], [61664837, 416313749, 39910], [61674456, 416316663, 39503], [61651933, 416326074, 39802], [61679969, 416318049, 39500], [61674494, 416316677, 39508], [61651908, 416326079, 39800], [61651908, …
Ho un array e ho bisogno della massima differenza di rotazione con la finestra dinamica. a = np.array([8, 18, 5,15,12]) print (a) [ 8 18 5 15 12] Quindi prima creo la differenza da sola: b = a - a[:, None] print (b) [[ 0 10 -3 7 4] [-10 …
Ho cercato online e non sono riuscito a trovare nulla che faccia quello che voglio. Vorrei salvare un array intorpidito come immagine ma invece di avere un'immagine colorata, voglio una rappresentazione in bianco e nero dei valori dei pixel nella posizione della griglia corrispondente. Per esempio: import numpy as np …
Ho appena messo insieme il seguente caso di repro "minimo" (minimo tra virgolette perché volevo assicurarmi di pylintnon aver lanciato altri errori, avvertenze, suggerimenti o suggerimenti - il che significa che c'è un po 'di boilerplate): pylint_error.py : """ Docstring """ import numpy as np def main(): """ Main entrypoint …
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