numpy-broadcasting

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我想评估一个单侧截断正态分布的不同值的分位数和不同值的未截断平均值。为了提高效率，我想使用numpy广播而不是Python循环。对于最小重复的例子，假设三个位数欲评价是[3.0, 2.0, 1.0]，相应未截断平均值是[6.0, 5.0, 4.0]，该下限截止是在1.5，并且未截短标准偏差为3.0。评估这些单独工作如预期。如果我运行 import numpy as np from scipy

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Python/NumPy中的多维广播 - 或者与numpy.squeeze（）相反

当对np.broadcast_to()的简单调用失败时，将两个数组广播到一起的最佳方式是什么？考虑下面的例子： import numpy as np arr1 = np.arange(2 * 3 * 4 * 5 * 6).reshape((2, 3, 4, 5, 6)) arr2 = np.arange(3 * 5).reshape((3, 5)) arr1 + arr2 # Val

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零（按行）一个`numpy`数组的元素比是小于一个给定的矢量

我有一个numpy阵列，例如的值， import numpy as np A = np.exp(np.random.randn(3,10)) 即数组 array([[ 1.17164655, 1.39153953, 0.68628548, 0.1051013 ], [ 0.45604269, 2.21059251, 1.79624195, 0.37553947],

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萨姆索引numpy的阵列

假设我有索引的数组： I=[0 1 2 3 0 3] 和数组值： W=[w0, w1, w2, w3] 如何可以使用如下制造的向量化numpy的表达式创建阵列X： X = np.zeros(I.max() + 1) for i in range(len(I)): X[I[i]] += W[I[i]] 在上面的例子X=[w0+w0, w1, w2, w3+w3]

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在Safari中不显示Svg图像元素

Safari浏览器（我在Windows下测试）在显示Svg图像元素时似乎有问题。 <!DOCTYPE html> <html> <body> <h1>My first SVG</h1> <img src="image.svg" /> </body> </html> 这里是image.svg的内容： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" st

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从所有其他点计算矩阵中的一点之间的距离

我是新来的Python，我需要实现一个聚类算法。为此，我需要计算给定输入数据之间的距离。考虑下面的输入数据 - [[1,2,8], [7,4,2], [9,1,7], [0,1,5], [6,4,3]] 什么我期待在这里实现，我想计算的距离[1,2,8]从所有其他点，并找到一个地步距离最小。我必须对所有其他点重复这一点。我想用FOR循环来实现这一点

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PYTHON - 计算闽闽指数在NdArray

我有一个n*n数组，我想找到数组中的min，并获得min的指数[x,y]格式当然，这可以使用for循环并使用临时变量来完成，但我正在寻找更复杂的过程来完成此操作。示例 - [[1,2,8], [7,4,2], [9,1,7], [0,1,5], [6,-4,3]] 我应该得到下面的输出 - Output- Min = -4 Ind

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如何通过播放切片来切片图像？错误：在python中'只能将整数标量数组转换为标量索引'？

我有一个简单的任务：我有一个图像和点的阵列。对于每个点我想从图像中切出盒子。我可以在一个循环做到这一点，但对于千点是很慢的，所以我需要做没有循环。我试图将数组广播到切片值。下面是说明了这个问题的一些最少的代码： import numpy as np frame = cv2.imread("input.png") pts = np.array([[10,20], [30,40

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如何让Emacs，nrepl.el和Leiningen一起玩？

我对使用vim + lein repl感到非常满意，但是由于很多人一直在说Emacs是Lisp的方法，所以我决定尝试一下。现在问题是建立一个clojure环境，它可以完成所有人们一直在讨论的奇特事情 - 现在我设法安装clojure模式和nREPL，并且工作得很好，但是我需要让repl与我的Leiningen项目如果这个实验要去某个地方（如果这意味着必须自己管理我所有的依赖关系（尤其是类路径相关的

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使用像素数组设置opencv图像/ numpy数组值

尝试在OpenCV中进行单应矩阵的向前变形。你不必知道这是什么意思来理解这个问题。假设有2个图像（图像是像素值的2D numpy的阵列）中，A和B，并且看起来像 [[ 6.96122642e+01 -1.06556338e+03 1.02251944e+00] [ 6.92265938e+01 -1.06334423e+03 1.02246589e+00] [ 6.88409234e+01