numpy

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2 차원 배열의 값을 매핑하려고합니다. 즉, 행을 (효율적으로) 반복하고 행 인덱스를 기반으로 값을 추가하려고합니다. source = misc.imread(fname) # Load some image img = np.array(source, dtype=np.float64)/255 # Cast and normalize values w, h, d = tup

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TypeError : 'numpy.float64'개체를 호출 할 수 없습니다. 이유가 무엇입니까?

왜이 오류가 발생합니까? 오류는 '범위 내'에서 'for for'을 호출하는 줄에있는 것처럼 보이지만 왜 이것이 오류가 될지 알 수 없습니다 ... 뭔가가 숨어있는 경우를 대비하여 커널을 종료했습니다. numpy.min - import os, sys import numpy from matplotlib import pylab, pyplot, cm fro

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Scipy.optimize.minimize 함수로 여러 변수를 결정할 수 있습니다.

에러 함수 (f)가 최소가되도록 (즉, 0 또는 0에 가까워 지도록) bo, ho, t1 및 t2와 같은 최적의 매개 변수를 찾고 싶습니다. 전체 코드는 import numpy import scipy.optimize as optimize #OPTIMISATION USING SCIPY def Obj_func(x): bo,ho,t1,t2=x

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2 차원 배열의 파이썬 클러스터 또는 그룹 바이너리 데이터

봇용 Starcraft 2 맵 내 미네랄/가스 영역을 확인하려고합니다. 아래 이미지는 1이 미네랄 또는 가스 패치를 나타내는 2 차원 배열의 플롯을 보여줍니다. 눈을 가려면 확인하고 싶은 클러스터가 4 개 있다는 것을 알 수 있습니다. 내가 사용 시도 : from scipy.ndimage import measurements lw, num = measure

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NumPy와 오류를 발생시킵니다 3

는이 코드를 실행하는 동안 내 샘플 코드이 import numpy as np from io import BytesIO data = "1, 2, 3\n4, 5, 6" np.genfromtxt(data, delimiter=",") 처럼 될 것입니다 그것을 읽기 전에 오류를 Traceback (most recent call last): File "",

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파이썬 루프를 사용하여 많은 좌표에서 출력 거리 절약

나는 출력을 저장하는 방법에 대한 해결책을 찾고 있습니다. 파이썬 루프는 많은 좌표에서 하나의 위치까지 거리를 검색합니다. 로 사용되는 스크립트는 다음과 같습니다 : 내가 생성 된 파일에서 얻을 import gpxpy.geo import numpy as np # Reference Point lat1 = 8.1 lon1 = 108.9 # Rang

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파이썬을 사용하여 3d 모델/메쉬를 가져 오는 방법

파이썬을 사용하여 3D 모델을 처리하고 싶습니다. 3 차원 모델이 4 차원 행렬로 구성되어 있다고 들었습니다. 메쉬 랩이나 블렌더 또는 다른 소프트웨어에서 3D 모델을 가져 와서 매트릭스 처리하거나 일부 처리를 할 수 있도록 변환 할 수 있습니까?

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포인트 간 유클리드 거리를 계산할 때 메모리 오류가 발생했습니다.

DBSCAN의 eps를 찾고 싶습니다. 나는 한 세트의 포인트를 가지고 있고 각 포인트에서 다른 포인트까지의 거리를 계산할 필요가있다. 모양의 배열이 (2267436, 2) 인 경우 near 및 minpoint를 찾습니다. xy= [[ 177963.16728699 2506663.75713195] [ 176147.50406716 2502422.3489494

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파이썬을 사용하여 사인파를 생성하려면 어떻게해야합니까?

주어진 기간 동안 주어진 주파수의 사인파를 생성하고 .wav 파일에 쓰려고합니다. numpy의 sin 함수와 scipy의 wavfile 함수를 사용하고 있습니다. 확실히 사인파가 아닌 이상한 소리가납니다. import numpy as np from scipy.io import wavfile fs = 44100 f = int(raw_input("En

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plt.scatter (X [: 50,0], X [: 50, 1], color = 'red', 표시 자 = 'o', 레이블 = 'setosa')

plot에 관한 noobie 질문이 있습니다. .소수. 저는 두 개의 꽃잎이있는 꽃잎 길이를 분석하는 기계 학습 자습서를 작성하고 있습니다. df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header = None) print(df.tai