numpy

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    假设我们创建numpy的阵列是这样的: x = np.linspace(1,5,5).reshape(-1,1) 这导致这样的: array([[ 1.], [ 2.], [ 3.], [ 4.], [ 5.]]) 现在我们添加此阵列的转置它: x + x.T 导致此: array([[ 2., 3., 4., 5., 6.], [ 3

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    嗨,我有一个相当嘈杂的FFT。如何申请我的代码汉明窗口,以减少噪音。看看我的代码: plt.subplot(212) plt.title('Fast Fourier Transform') plt.ylabel('Power [a.u.]') plt.xlabel('Frequency Hz') fft1 = (Bx[51:-14]) fft2 = (By[1:-14]) for d

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    import numpy as np import scipy as sc from sklearn.preprocessing import normalize import scipy.sparse as sp import numpy import numpy as np import scipy.sparse as sp def func1(A,c,eps,maxit

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    事先道歉,Python不是我的强项。 与矩阵的实际特征值(如Python计算)相对应的特征向量看起来不是特征向量,而由Wolfram Alpha计算的特征向量似乎可行。 (我的同事证实,同一病理执行R中的计算时,虽然我没有成绩单似乎是这样。)代码片段: >>> import numpy as np >>> in_matrix = np.array([[0.904, 0.012, 0.427],

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    我碰到下面的语句: train_set_x.reshape(train_set_x.shape[0], -1).T 的train_set_x的shape是:(209, 64, 64, 3) 因此,我认为,shape[0]是209,并且T是转置? 我不能理解上面的reshape声明吗?什么是-1? 对此非常感谢。 谢谢。

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    我试图从游戏文件养活我的屏幕输入图像处理器文件: - pygame的输出: image_data = pygame.surfarray.array3d(pygame.display.get_surface()) OpenCV的输入: imgTesting = cv2.imread(image_data) 和错误我得到的是: imgTesting = cv2.imread(image_dat

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    请原谅我,如果这很简单,但我是python的新手。我每天都有一个数据点,每个纬度(180度)和经度(360度)和时间(6624)是一个三维数组,具有numpy.shape(时间,纬度,经度)。我试图提取每一个风速并将其放入一个新的数组或列表中,以便我可以绘制直方图或概率密度函数。有没有在Python中提取每个这些值的方法?

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    我有号码的清单: [10,20,30] 我需要的是要根据预定义的增量展开。因此,让我们把x增量和x=2,我的结果应该是: [10,12,14,16,18,20,22,24,.....,38] 现在我使用for循环,但它是非常缓慢的,我想知道是否有一种更快的方式。 编辑: newA = [] for n in array: newA= newA+ generateNewNumbe

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    我想找到几个输入值在相应的数组中匹配的索引。作为示例,考虑一个时间序列,数据集包含多个数组:years,months,days和hours。数组的值按时间顺序填充。由于数据集是在几年的时间范围内收集的,所以years数组将被排序,但其余数组将不会被排序(因为hours中的值将仅从每年每月每天0-24进行排序)。即使该数据集是在数年的时间范围内收集的,数据集也不一定是连续的 - 意味着观测值之间的天

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    我想从numpy数组中创建tfrecord格式的数据集。我试图存储2D和3D坐标。 2D坐标型的形状(2,10)的numpy的阵列float64 三维坐标型float64 的形状(3,10)的numpy的阵列,这是我的代码: def _floats_feature(value): return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(