Ho una domanda molto simile a questa domanda , ma ancora un passo indietro. Ho solo una versione di Python 3 installata sul mio sistema Windows 7 ( mi dispiace ) a 64 bit. Ho installato numpy seguendo questo link - come suggerito nella domanda. L'installazione è andata bene, ma …
Chiuso . Questa domanda è basata sull'opinione . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che possa essere risolta con fatti e citazioni modificando questo post . Chiuso 4 anni fa . Migliora questa domanda Sembrano entrambi estremamente simili e sono curioso di …
Ho il codice seguente: r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9)) Crea una width x height x 9matrice piena di zeri. Invece, vorrei sapere se esiste una funzione o un modo per inizializzarli invece che NaNin modo semplice.
Uso Python e NumPy e ho dei problemi con "transpose": import numpy as np a = np.array([5,4]) print(a) print(a.T) Il richiamo a.Tnon sta trasponendo l'array. Se aè per esempio, [[],[]]allora traspone correttamente, ma ho bisogno del recepimento di [...,...,...].
Sto lottando per capire esattamente come einsumfunziona. Ho esaminato la documentazione e alcuni esempi, ma non sembra aderire. Ecco un esempio che abbiamo esaminato in classe: C = np.einsum("ij,jk->ki", A, B) per due array AeB Penso che questo richiederebbe A^T * B, ma non sono sicuro (sta prendendo il recepimento …
L'ho notato In [30]: np.mean([1, 2, 3]) Out[30]: 2.0 In [31]: np.average([1, 2, 3]) Out[31]: 2.0 Tuttavia, ci dovrebbero essere alcune differenze, dal momento che dopo tutto sono due funzioni diverse. Quali sono le differenze tra loro?
Ho un array NumPy 2D e vorrei sostituire tutti i valori in esso maggiori o uguali a una soglia T con 255.0. Per quanto ne so, il modo più fondamentale sarebbe: shape = arr.shape result = np.zeros(shape) for x in range(0, shape[0]): for y in range(0, shape[1]): if arr[x, y] …
Quando ci provo numpy.newaxis il risultato mi dà un fotogramma 2D con asse x da 0 a 1. Tuttavia, quando provo a utilizzare numpy.newaxisper tagliare un vettore, vector[0:4,] [ 0.04965172 0.04979645 0.04994022 0.05008303] vector[:, np.newaxis][0:4,] [[ 0.04965172] [ 0.04979645] [ 0.04994022] [ 0.05008303]] È la stessa cosa, tranne che cambia …
Come posso convertire un semplice elenco di elenchi in una matrice numpy? Le righe sono singole liste secondarie e ogni riga contiene gli elementi nella lista secondaria.
Considera il seguente codice: avgDists = np.array([1, 8, 6, 9, 4]) ids = avgDists.argsort()[:n] Questo mi dà indici degli nelementi più piccoli. È possibile utilizzare questo stesso argsortin ordine decrescente per ottenere gli indici degli nelementi più alti?
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