Вопросы с тегом «numpy»

Допустим, у меня есть массив NumPy: x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) В каждом индексе я хочу найти расстояние до ближайшего нулевого значения. Если позиция сама по себе равна нулю, верните ноль как расстояние. После этого нас интересуют только расстояния до ближайшего нуля, который …

12 python  numpy 

Что касается этого ответа , существует ли быстрый способ вычисления медиан по массиву, в котором есть группы с неодинаковым числом элементов? Например: 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, ... ] И затем …

12 python  performance  numpy  median  numpy-ufunc 

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1) проблема линии была в этом Отображение ошибки: ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})

12 python  list  numpy  pycharm 

у меня есть dataframe с каждой строкой, имеющей значение списка. id list_of_value 0 ['a','b','c'] 1 ['d','b','c'] 2 ['a','b','c'] 3 ['a','b','c'] я должен сделать подсчет очков с одной строкой и против всех других строк Например: Step 1: Take value of id 0: ['a','b','c'], Step 2: find the intersection between id 0 …

11 python  pandas  numpy 

Я использовал дерево решений, и эта ошибка возникла. Та же самая ситуация появилась, когда я использовал Обратное распространение. Как я могу решить это? (Извините за мой плохой английский) 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 = data.iloc[:,10:12].as_matrix().astype(int) …

11 python  numpy  machine-learning  nose 

Не удалось импортировать пустые c-расширения Я установил Python 3.7 в моей системе Windows для работы с кодом Visual Studio . Все шло хорошо, в том числе с использованием библиотек. Я удалил Python, используя инструмент удаления программы на панели управления . И установил Miniconda 3 . Я проверил, что все работает …

11 python  numpy  visual-studio-code  miniconda 

Моя цель: Создайте 3 пустых массива в python (2 из них будут инициализированы с конкретными значениями), затем отправьте все три из них через swig в функцию c ++ в виде векторных ссылок (это делается для того, чтобы избежать копирования данных и потери эффективности). Оказавшись в функции c ++, добавьте 2 …

10 python  c++  numpy  vector  swig 

У меня есть такой массив: [1 2 2 0 0 1 3 5] Можно ли получить индекс элементов в виде 2d массива? Например, ответ на приведенный выше ввод будет[[3 4], [0 5], [1 2], [6], [], [7]] В настоящее время я должен зациклить различные значения и вызывать numpy.where(input == i)для …

10 python  numpy  numpy-ndarray 

Я работаю с 3D Pointcloud Лидар. Точки задаются массивом numpy, который выглядит следующим образом: 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, 416326087, 39802], [61664845, 416313738, 39913], [61674480, …

9 python  numpy  hash  grouping  lidar 

У меня есть массив и нужно максимум разницы прокатки с динамическим окном. a = np.array([8, 18, 5,15,12]) print (a) [ 8 18 5 15 12] Итак, сначала я создаю разницу сам по себе: b = a - a[:, None] print (b) [[ 0 10 -3 7 4] [-10 0 -13 …

9 python  numpy  max  vectorization  diagonal 

Я искал в Интернете и не мог найти ничего об этом, что делает то, что я хочу. Я хотел бы сохранить массив изображений как изображение, но вместо цветного изображения я хочу черно-белое представление значений пикселей в соответствующем расположении сетки. Например: import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) print(x) # [[1 …

9 python  numpy 

Я просто собрал следующий «минимальный» случай воспроизведения (минимум в кавычках, потому что я хотел, чтобы pylintне было никаких других ошибок, предупреждений, подсказок или предложений - это значит, что есть небольшой пример): pylint_error.py : """ Docstring """ import numpy as np def main(): """ Main entrypoint """ test = np.array([1]) print(test.shape[0]) …

9 python  numpy  pylint