argmax

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43142 개의 행과 2 개의 열을 포함하는 .CSV 파일 (목록)이 있습니다. Y 대 목록의 값 X를 플롯 할 때 은 : import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt filename=np.genfromtxt(list.CSV,delimiter=',') plt.plot(filename

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arg 8 Java 스트림에서 최대?

종종 double 또는 int 값을 생성하는 기준의 최대화에 따라 콜렉션의 최대 요소가 필요합니다. 스트림에는 max() 함수가있어 비교기를 구현해야하므로 번거롭다. 다음 예에서 names.stream().argmax(String::length)과 같이보다 간결한 구문이 있습니까? 사용 String longestName = names.stream().max

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데이터 프레임의 주어진 열에서 가장 높은 값의 행 인덱스 찾기

열 number의 값을 증가시켜 DataFrame을 주문하고 가장 높은 값의 인덱스를 가져 오려고합니다. (여기가 두 번째 행, 그래서 결과는 'BCD'를해야한다 : number L-word ID ABC 1 Lord ABC works BCD 25 Land BCD works CDE 3 Loft CDE works 합니다 (광산의 해킹 다음 나는

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numpy에서 행렬의 한 핫 표현

값 행렬에서 3D 텐서의 동일한 항목에 대한 하나의 핫 표현으로가는 가장 쉽고/현명한 방법은 무엇입니까? [X, y]는 텐서 차원 [X, Y, Z]를 인덱스하고 자연스럽게 될 위치 indices=numpy.argmax(mytensor,axis=2) 예를 들어, 매트릭스는 같은 텐서에 argmax 후의 인덱스 인 경우. 이제 축 = 2에서 maxes 대신

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NumPy argmax 및 구조화 된 배열 오류 : 읽을 수있는 버퍼 개체가 예상 됨

NumPy argmax 메서드를 사용하는 동안 다음 오류가 발생했습니다. 어떤 사람이 나를 도울 수있는 것은 무슨 일이 있었는지 이해하기 :이 import numpy as np b = np.zeros(1, dtype={'names':['a','b'], 'formats': ['i4']*2}) b.argmax() 오류가 TypeError: expecte

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우리는 tensorflow에서 softmax로 tf.arg_max (Y, 1)가 필요한 이유는 무엇입니까? 나는 tensorflow 데모를 쓸 때

, 나는 correct_predition cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits=hypothesis,labels=Y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)

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argmax를 계산하는 비극적 인 방법은 무엇입니까? 내가 점수를 계산하는 목록과 기능이있는 경우

, 나는 같은 argmax 계산할 수 : maxscore = 0; argmax = None x = [3.49, 0.122, 293, 0.98] # Imagine a LARGE list. for i in x: # Maybe there're some other func() to calculate score # For now just sum

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Python - 가장 밀도가 높은 점의 좌표를 얻습니다.

저는 numpy와 scipy를 사용하여 3D 좌표 정보로부터 밀도 플롯을 생성하고 있습니다. 다음 코드 xyz = np.vstack([x,y,z]) kde = stats.gaussian_kde(xyz) density = kde(xyz) 으로 KDE를 생성하여 데이터의 밀도 플롯을 성공적으로 생성 할 수 있습니다하지만 어떻게 큰 밀도의 3D 점과 연관

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keras.argmax에서 axis = -1의 의미는 무엇입니까?

저는 Keras의 초보자이며 keras.argmax (a, 축 = -1) 및 keras.max (a, 축 = -1)을 이해하는 데 도움이 필요합니다. a.shape = (19, 19, 5, 80) 일 때 axis = -1의 의미는 무엇입니까? 당신이 keras.argmax (A, 축 = -1)와 keras.max (A, 축 = -1)의 출력됩니다 것을 미리

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Numpy : ndarray의 최대가 아닌 원소를 0으로 채우기

나는 ndarray를 가지고 있고, 마지막 차원의 모든 비 최대 원소를 0으로 설정하고 싶습니다. a = np.array([[[1,8,3,4],[6,7,10,6],[11,12,15,4]], [[4,2,3,4],[4,7,9,8],[41,14,15,3]], [[4,22,3,4],[16,7,9,8],[41,12,15,43]]