numpy

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색상이 거의없는 이미지가 있습니다. (최대 5 개의 다른 색이 있으며 모두 구별됩니다.) 색 사이의 영역 경계에는이 색들 사이에 혼합 된 (일반적으로 단일 픽셀 너비의) 선이 있습니다. 어떻게 제거 할 수 있습니까? 어쨌든 numpy 배열로 조작 할 수 있으므로 numpy 배열을 사용하면이 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어 ,이 화상이 배열되어 :

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빈 multidim에 값 삽입. numpy 배열

(?, 10, 10, 3) 모양의 빈 번지 배열을 만들어야합니다. ?은 얼마나 많은 요소가 삽입 될지 모르겠습니다. 그럼 내가 준비된 배열에 하나씩 삽입하고 싶습니다 모양 (1, 10, 10, 3) 모양의 많은 numpy 배열을 가지고 있으므로 ? 마크는 삽입 된 요소와 함께 증가합니다. 나는 empty, insert, concatenate, append

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은 무엇 BTW 차이 판다/NumPy와의 datetime64 및 datetime64 [NS]

란 판다/NumPy와 datetime64 및 datetime64 [NS] 차이? 또한 dtype datetime64 [ns] 인 팬더 데이터 프레임 열은 어떻게 선택합니까? 나는 시도 다음 for col in df.columns: if (df[col].dtype == np.datetime64[ns]): #If column has dtype date

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NumPy와 적층 매트릭스

한다고 가정은 I 매트릭스 mat = np.empty((0, 3, 5)) 있고 I 형상의 다른 행렬이 [0]? 나는 스택, vstack, hstack, 연결하여 삽입의 다양한 조합을 시도하고 그들은 당신이 당신의 매트릭스를 만드는이 작업을 수행하는 것이 좋습니다

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Skillarn의 9000+ 데이터에서의 Jaccard 유사성 점수 성능 향상을 위해 무엇을 할 수 있습니까?

벡터 목록에 Jaccard 유사성 점수 테이블을 만들려고합니다. x 목록에서 9000 개가 넘는 행을 가진 다른 모든 요소 대략 9000, 9000 목록)에 : [[ 2 2 67 2 5 3 62 68 27] [ 2 9 67 2 1 3 20 62 139] [ 2 17 67 2 0 6 6 62 73] [ 2 17 67 2 0 6 39 68 92] [ 0

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Precision Matlab and Python (numpy)

저는 Matlab 스크립트를 파이썬으로 변환하고 있습니다. 10 ** - 4 순서로 다른 결과를 얻고 있습니다. f_mean=f_mean+nanmean(f); f = f - nanmean(f); f_t = gradient(f); f_tt = gradient(f_t); if n_loop==1 theta = atan2(sum(f.*f_tt)

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파이썬에서 np.empty ((0, shape))는 무엇을 의미합니까?

모양 (0,2)을 갖는 튜플을 어떻게 통과시킬 수 있습니까? a = np.empty((0,2)) a >>> array([], shape=(0, 2), dtype=float64) 도형을 np.empty()의 매개 변수로 전달하는 동안 tuple과 list의 차이점은 무엇입니까? arr = np.empty((2,2)) arr >>> array([[

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파이썬을 사용하여 두 개의 열을 읽는 방법

첫 번째에는 문자와 두 번째 값이 포함 된 두 열을 읽는 방법. C0 -0.158040 C1 -0.157117 C2 -0.143805 C3 -0.140561 S4 0.059175 H5 0.128940 H6 0.129007 H7 0.142421 H8 0.139979 나는 종종하지만이 시간, (2 개 이상의 열 작동) 아래에이

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numpy 배열 집합의 요소에 액세스하는 방법은 무엇입니까?

실수로 세트 위에 numpy 배열을 사용하여 결과를 저장했습니다. 뛰기에는 시간이 많이 걸렸고 반복하기가 어렵습니다. 뭔가가 변수에 저장되어있는 것 같지만 어떻게 그 안에있는 요소를 검색 할 수 있습니까? 내가 지금은 요소 (즉, 1,2,3,4) 결과에 액세스 할 수있는 방법을 #import numpy as np result = np.array({1,2,

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파이썬 멀티 apply_async는 "왼쪽 주장> 0"AssertionError를

나는 풀에서 비동기 적으로 파일을 NumPy와로드하려고 : self.pool = Pool(2, maxtasksperchild = 1) ... nextPackage = self.pool.apply_async(loadPackages, (...)) for fi in np.arange(len(files)): packages = nextPackage.