numpy

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내가하고 싶은 것은 scipy.misc.imread (file)에서 읽은 이미지 파일을 가져 와서 모든 개별 RGB 값을 평균 3 개로 변경하는 것입니다. 해당 픽셀의 값. 예를 들어,이 같은 일을 하나 개의 개별 픽셀에이 작업을 수행 할 수 있습니다 import numpy as np from scipy import misc import matplotl

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팬더 시계열 추적은 내가 날짜에 의해 색인을 생성 t- 셔츠 판매 CSV있어

크기 즉 Sold Size Date 2017-02-22 640000 S 2017-10-21 190000 L 2017-12-21 190000 XS 2017-06-25 181000 XXL 나는 각 크기의 판매를 추적 시계열을 작성해야합니다. 나는. 2017-02에서 2017-11까지의 기간을 주면 각 tshirt SIZE가 판매 한 금액을

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2 파이썬 객체에 함수를 벡터화

2 개의 객체를 인수로 취하여 길이가 m이고 n이 2 인 ndarrays를 취하여 모양의 행렬 (m x n)을 반환하는 함수를 벡터화하고자합니다. Kinda는 텐서 생성물과 유사합니다. 나는 많은 성공없이 numpy.vectorize을 사용하려고했습니다 vFunc = np.vectorize(myFunc) arg1 = np.asmatrix(a) arg2

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JSON 데이터에서 정보 가져 오기 및 CSV 파일로 저장

이름, 정보 및 점 (이 내부에있는 모든 데이터가 전체 데이터로 제공됨)을 가져올 수 있습니다. info_list = [] name_list = [] points_list = [] lat_list = [] long_list = [] for ff in finalJson: for gg in ff: info = gg['Info']

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fft 차트에서 노이즈 제거

FFT에서 너무 많은 노이즈를 삭제하는 방법을 알고 있습니까? 다음은 FFT의 내 코드입니다 : import numpy as np fft1 = (Bx[51:-14]) fft2 = (By[1:-14]) # Loop for FFT data for dataset in [fft1]: dataset = np.asarray(dataset)

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팬더 : 열로 분할하여 데이터 프레임 수정

나는 2017 년에 판매 된 차량 수를 포함하는 데이터 프레임을 가지고 있습니다. 다른 자동차 모델을 판매하기 위해 시계열을 사용하고 싶습니다. 여기에 내가 여러 시계열 그래프를 표시하기 위해 다음과 같은 dataframe를 얻을 수 있도록 데이터를 수정하려면 내 현재 DF Date Price Location Type 2003-05-16 39750

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ValueError : 기능에없는 기능 사전

TensorFlow를 사용하여 간단한 심층 기계 학습 모델을 작성하려고합니다. 모델을 작동시키고 데이터를 받아들이 기 위해 Excel에서 만든 장난감 데이터 세트를 사용하고 있습니다. 내 코드는 다음과 같습니다. import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf raw_data = np.

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numpy set_printoptions 정밀도가 튜플 목록에서 무시되었습니다.

(Windows 7, Python 3.4.5, Anaconda 2.2.0 (64 비트), 기본값 : Jul 5 2016, 14:53:07) [MSC v.1600 64 비트 (AMD64)]) 내가 깔끔하게 np.set_printoptions (정밀도를 사용하여 일부 데이터를 인쇄하려고했다 = 왜 무시 보인다 import numpy as np np.set_p

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numpy 배열을 변환하여 이미지를 생성하십시오.

튜플 유형의 tensorflow 예측 결과가 있습니다. np_pred_boxes == (1024, 1, 4) np_pred_boxes == <type 'tuple'> 지금, 나는 이미지가 tensorflow 배열을 NumPy와 있지만 아래 오류가 발생하는 유형 튜플의 상자를 예측 변환 np.asarray 사용 object.I에에이 배열을 변환 할. n

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혼합 된 float 및 배열로 배열 만들기 Python

배열이 x = np.random.normal(size=(300, 300))이고 (2, 2, 300, 300)의 대각선 행렬을 x을 사용하여 만들고 싶다고합시다. 내 첫 번째 방법은 그렇게 할 때 import numpy as np x = np.random.normal(size=(300, 300)) array = np.array([ [x, 0.