numpy

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我有一个很大的RGB图像作为numpy数组，我想设置所有像素具有R = 0，G = 0，B = 0到R = 255，G = 0 ，B = 0。什么是最快的方式？我想： for pix in result: if np.all(np.logical_and(pix[0]==pix[1],pix[2]==0,pix[2]==pix[1])): pix [0] = 255

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移动平均产生不同长度的数组？

This question关于如何获得移动平均线有很多有用的答案。我已经尝试了numpy卷积和numpy cumsum这两种方法，并且都在示例数据集上工作得很好，但在我的真实数据上生成了较短的数组。数据被隔开0.01。示例数据集的长度为50，真实数据为数万。所以它必须是造成问题的窗口大小，我不太明白函数中发生了什么。这是我如何定义功能： def smoothMAcum(depth,temp,

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我想读取大量的图像进行深度学习，但当内存不足时该如何解决？

在用python编写的深度学习程序中，我想要一次性在numpy数组中存储大量图像数据，并从该数组中随机提取批量数据，但图像数据太大，内存耗尽。我们应该如何处理这种情况？每次检索批处理数据时，我别无选择，只能进行IO处理并从存储中读取图像数据？

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在python3中使用sounddevice和numpy编写wav文件

我想用创建numpy的sounddevice录制音调并将其写入wav文件。这里是代码： import numpy import sounddevice as sd import soundfile as sf import sys duration = 3 amplitude = 0.3 sampling_frequency = 44100 time = numpy.arange

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不同形状的ndarray

的“相同”的部分我考虑一个numpy的数组： import numpy as np b = np.empty((10,11,12)) 现在我希望下面的形状是相同的，但他们显然不是： >>> b[0,:,1].shape >>> (11,) 和 >>> b[0][:][1].shape >>> (12,) 有人可以给我解释为什么形状不同？我阅读了关于编制索引的Numpy文档，但是它

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熊猫 - 将矩阵样式csv直接加载到可枢轴转动的对象

我已经使用熊猫.to_csv函数序列化了一个pivotTable对象。现在我想将它加载回pivotTable对象。的CSV看起来像这样，第一列和行是ID的 49033 49967 50221 52301 41619 41665 46217 46291 0.002 47749 49033 0.001 0.006 49967 0.03 5

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使用numpy.append更改数组

我正在处理与MNIST数据库的张量流。使用input_data.read_data_sets功能提取数据库之后， from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets('data/MNIST/', one_hot=True) 我得到data.train.imag

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polyfit，类型错误：必须海峡，不浮动

代码如下： m, b = np.polyfit(df['Combined Length'], df['Mean Runtime'], 1) 线产生错误：“类型错误：必须海峡，不浮动”。为什么它需要一个字符串？如果我输入（2,3,4）和（4,6,8），它工作正常。如果两个熊猫列转换为红线，它也不起作用。初始转换为数组时发生问题。

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总结跨越的“i”

我试图总结整个差的差异的“i”根据下面的公式：其中f是零和一的15X1阵列，它看起来像： [[1] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [1] [1] [0] [0] [0] [0]] 和M是8×15矩阵的也零和一，第一行，其中是： [0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0] “f”在while循环内，随着每次迭

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熊猫DataFrame：如果满足多个条件，则将整数分配给新列

我试图在熊猫数据框中创建一个新列，然后根据条件格式分配一个整数值。一个例子是：如果（（A> 1）&（一个< 5））得到值10，如果（（A> = 5）&（一个< 10））得到的值24，如果（（一> 10）&（a < 5））给出值57 其中'a'是数据框中的另一列。有没有办法做到这一点与熊猫/ numpy没有创建一个函数？我尝试了几种不同的选择，但都没有成功