numpy-broadcasting

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영 (행 방향)보다`numpy` 배열 요소가 예 I는 <code>numpy</code> 배열을

주어진 벡터의 값보다 작은, import numpy as np A = np.exp(np.random.randn(3,10)) 즉, 어레이 array([[ 1.17164655, 1.39153953, 0.68628548, 0.1051013 ], [ 0.45604269, 2.21059251, 1.79624195, 0.37553947],

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슬라이스를 브로드 캐스팅하여 이미지를 분할하는 방법은 무엇입니까? 오류 : 파이썬에서 '정수형 스칼라 배열 만 스칼라 인덱스로 변환 할 수 있습니까?'

간단한 작업이 있습니다. 이미지와 점 배열이 있습니다. 각 포인트에 대해 이미지에서 상자를 잘라내고 싶습니다. for 루프에서이 작업을 수행 할 수 있지만 수천 개의 점 때문에 매우 느리므로 루프없이이 작업을 수행해야합니다. 배열을 슬라이스 값에 브로드 캐스팅하려고합니다. TypeError: only integer scalar arrays can be co

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3D numpy 배열의 인수를 4D numpy 배열에 전달하십시오.

축소 된 3D 버전의 해당 배열에서 numpy.argsort 결과를 평가하여 4D numpy 배열을 정렬하려고합니다. 이런 식으로 뭔가가 : --------------------------------------------------------------------------- MemoryError Traceback (most recen

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찾기 최대/개별 열의 최소값은

나는 데이터 분석에 초보자 파이썬을 사용하고 다음에 붙어입니다. 다음과 같이 내 데이터 프레임의 스냅 샷은 다음과 같습니다 enter image description here

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중첩 된 행렬을 벡터화하는 numpy knn

numpy 및 해당 벡터화를 사용하여 KNN 알고리즘을 구현하려고합니다. import numpy as np A = np.array([[11,12,13], [21,22,23], [31,32,33]]) B = np.array([[41,42,43], [51,52,53], [61,62,63]]) C = np.array([[71,72,73], [81,82,8

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2 차원 텐서에서의 고급 색인 생성

두 번째 텐서 X와 첫 번째 색인 인 두 개의 색인 목록과 두 번째 a와 b 목록이 있습니다. 나는이 작업을 수행 할 수있는 방법 X[a[i],b[i]] = 0 for i in range(len(a)) 하고 싶어. 내가 직접 X[a,b] 오류가있는 경우 IndexError : 고급 색인 생성 객체를 브로드 캐스트 할 수 없습니다.

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픽셀 배열을 사용하여 opencv 이미지/numpy 배열 값 설정

OpenCV에서 호모 그래피 행렬의 정방향 워핑을 시도합니다. 문제를 이해하는 것이 무엇을 의미하는지 알 필요가 없습니다. 2 명 화상 (화상의 화소 값의 2D NumPy와 배열이다), A 및 B, 제 1 열이 X, 제 Y는 [[ 6.96122642e+01 -1.06556338e+03 1.02251944e+00] [ 6.92265938e+01 -1.063

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tensorflow에서 방송이 지원하는 것은 무엇입니까? 측정 기준과 일치하는 방식은 무엇입니까?

나는 github에서 다음 주소로 문제를 제기했습니다 : https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/14924. 여기에 세부 사항이 있습니다. 이 OK입니다 : import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() xx = tf.constant(1, shape=[32

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PYTHON - 내가 <code>n*n</code> 배열을

NdArray에 최소 및 최소의 인덱스를 계산하고, 나는 배열의 min을 발견하고 [x,y] 형식으로 min의 인덱스를 얻고 싶은 물론 ,이 수 for 루프를 사용하고 임시 변수를 사용하여 수행 할 수 있지만이 작업을 수행하는 더 정교한 프로세스를 찾고 있습니다. 예 - [[1,2,8], [7,4,2], [9,1,7], [0,1,

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모양 오류

I 2 차원 차원에 컨볼 루션에 대한 다음과 같은 코드가 있습니다 matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) kernel = np.array([[1,-1],[1,-1]]) kr, kc = kernel.shape mr, mc = matrix.shape output = np.empty((mc-