나는 mnist 데이터 세트로 작업 중이며 한 번에 일부 숫자를 플롯하려고합니다. 이 데이터 세트는 나에게 모양이 (784,) 인 배열을 제공하며 28x28 픽셀의 이미지를 나타냅니다. 2x2 격자에 4 개의 숫자를 그려 넣고 싶다고합시다. 이 격자 모양은 (2*28, 2*28)이어야합니다. zero # an array from the mnist datas
x-y 좌표가있는 두 점을 지정하면 지정된 행이 있습니다. 이제 2-d numpy 배열에서 오른쪽에있는 점과 왼쪽에있는 점을 구별하고 싶습니다. 다음 코드는 트릭을 수행하지만 이중 루프는 제 종교적 감정을 상하게합니다 (numpy 향해). 더 똑똑한 방법이 있어야할까요? def myline(a_x,a_y,b_x,b_y):
start=np.zeros((10
처음으로 포스터 사이트에 있습니다. 내 질문은 다음과 같은 일반적인 수학 원리는 무엇인가? 예를 들어. [3, 3, 3, 3, 4, 6, 3, 4, 4, 5] 및 모두가 제 1 벡터보다 작은 값에서 시작하는 루프 인덱스를 나타내는 다른 벡터. [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]. 각 루프 인덱스가 첫 번째 벡터의 해당 인덱스와 같을 때이
3D numpy 배열을위한 가장 효율적인 방법을 찾으려고합니다. 이는 테스트 용도로만 데이터의 하위 집합입니다. in_arr =np.array([[[0,1,2,5],[2,3,2,6],[0,1,3,2]],[[1,2,3,4],[3,1,0,5],[2,4,0,1]]])
indx =[[3,1,2],[2,0,1]]
명시된대로 indx에서 값을 가져와야합니다. 예
도움이 필요합니다. 나는 matplotlib와 numpy 사이에서 배우고 있습니다. 필자는 "Matplotlib을 사용한 일간 촛대 차트"의 코드를 자신의 CSV 파일로 재현하여 해당 코드에서 배우기 만합니다. import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
from mpl_fi
numpy.recarray.tobytes의 역은 무엇입니까? 여기 A >>> import numpy as np
>>> A = np.array([(28483,27759)],dtype=[('x','<u2'),('y','<u2')])
>>> A.tobytes()
'Cool'
는 4 바이트의 배열 구조이며, tobytes 나 바이너리 형태를 직렬화 할 수
this을 보았지만 제 질문에 답이 없습니다., 나는 각 값을 먹고 싶어한다 y = np.array([[0,1], [0,2], [1,0], [1,2], [2,0], [2,1]])
배열 x의 새로운 x.shape[0]-1를 생성 (의이 i를 호출하자) : x = np.array([0, 1, 2])
내가이 원하는 : 나는 배열이 다른 모든 값이 x이고,
Numpy는 범주 형 분포에서 샘플링 할 수있는 random.choice 함수를 가지고 있습니다. 이것을 축에 대해 어떻게 반복 할 것입니까? 무슨 뜻인지 설명하기 위해 여기에 현재 코드가 있습니다 : categorical_distributions = np.array([
[.1, .3, .6],
[.2, .4, .4],
])
_, n
에 모양 (20)로부터 입력 배열 방송 없었다 19 개의 중복이 있습니다. 그래서 26 개 중 19 개가 19 개이고 19 개가 19 개가되는 등 290 개도 19 개입니다. 그래서 mylist에 262 * 19 개 요소가 있습니다. 내가 19분의 262으로 myList를 변환 : 나는 모든 단일 행에 또 하나의 요소를 추가하기 위해 노력하고있어 이제 my