모양이 3x3, 5x5, , ... scipy.ndimage.rotate 인 다른 배열 (dtype : np.float32)을 회전시킵니다. 입력 배열은 항상 sum <= 1.0이고 대부분의 경우 합계 1.0에서 매우 작은 엡실론을 뺀 값과 같습니다. 이 배열의 최소값은 항상 >= 0.0입니다. [0.0, 1.0]의 결과 값이 항상 scipy.ndimage
여러 객체를 반복적으로 산 출합니다. 그러나 연속적으로 산 출하지는 않습니다. 그러나 밝혀진 바에 따르면, 절인 된 출력 파일이 너무 큽니다 (각각 약 256MB). 그래서 open 대신 bz2.BZ2File을 시도했으며 각 파일은 1.3MB가되었습니다. (예, 와우.) 문제는 너무 오래 걸리며 (하나의 물체를 95 초 동안 담그는 것처럼) 속도를 높이고
Allright. 그래서 저는 3x3 계수 행렬 (c)와 종속 귀중품 배열 (d)를 사용하여 3 선형 방정식에 대한 해를 구하려고 노력합니다. MY CODE : import numpy as np
import sympy as sym
Ax, Ay, By, M0, F, q, L, L1, L2 = sym.symbols('A_x, A_y, B_y, M_0,
의 과잉 결정 시스템을 푼다 1*A + 0*B + x2*C + y2*D = x1
0*A + 1*B + y2*C + x2*D = y1
여기서 쌍 (x1,y1) 길이 N의 (x2,y2) 공지되어 플로트 (시스템이 결정 과잉 임) , A, B, C, D 매개 변수를 해결해야합니다. 나는 numpy.linalg.lstsq으로 놀고 있었지만 매트릭스의 모양을
레이블 수가 내 표본 수와 일치하지 않아 해결책이 제거 될 수 있다고 생각합니다. 샘플 데이터 중 일부는 전체적으로 좋지는 않습니다.이 ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [416858, 398427]
사람이 설명 할 수 나는 그것을 해결하기 위해해야 할 것
2D numpy 배열을 채우려고합니다. 내 경험에 의하면, 다음은 배열 크기에 맞게 확장되지 않습니다. x=np.array([2,3,4])
y=np.array([1,3,9,13])
mat=np.zeros((x.size,y.size))
for i in range(nx):
for j in range(ny):
if x[i] > y[j]:
Python의 혼합 정수 비선형 프로그래밍 라이브러리에서 외부 사용자 정의 함수를 동적 제약 조건으로 추가 할 수 있습니까? 나는 boolean 변수와 Numpy 행렬 (크기 m x n)을 사용하여 요청 된 총 값의 합을 최소화하고자합니다 (예 : tot_vals = 2,3 ... n). 따라서 일부 "공간"제약 조건을 추가하려면 (부울 인덱싱을 기반으로)
효율적인 코드를 위해 벡터화 된 연산을 사용하고 싶습니다. 배열을 슬라이스하는 것과 같은 크기의 배열을 조작해야합니다. 그러나, 나는 n 개의 행을 갖는 것과 마찬가지로 평평한 numpy 배열을 사용하여 계산을 수행 할 수 있도록 함수를 조정하려고합니다. 이 예제에서는 간단한 숫자를 사용했지만 프로젝트에서 임의의 숫자 생성을 사용합니다. 현재 모양에 따라
기능 및 try except 문과 관련하여 약간의 문제가 있습니다. 내가 원하는 것은 다음 예제 스크립트와 비슷합니다. 입력 배열의 모양을 기반으로 오류를 발생시키고 싶습니다. 나는 shape = (4,) 또는 shape = (1,)의 두 가지 옵션이 있습니다. def simple_func(a, b):
try:
return (a/b)
일부 고속 푸리에 변환 (기술적으로 Discrete Fourier Transform)의 계수에 대한 분류에 일부 Sklearn 추정량을 사용하려고합니다. 나는 nump 배열 X_c를 np.fft.fft (X)의 출력으로 얻었고 원래의 X_c의 각 (복합) 열이 두 개의 (실수/부동 소수점) 열로 변환 된 실제 열등 배열 X_r로 변환하려고합니다. X_r,