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막대 이미지 객체를 numpy 배열로 변환하는 방법 (OpenCV없이)?

Wand을 사용하여 pdf 파일을 이미지로 변환 중입니다. 그런 다음 ndimage를 사용하여 추가 이미지 처리를 수행합니다. 나는 완드 이미지를 ndarray로 직접 변환하고 싶습니다 ... 나는 대답을 보았습니다 here,하지만 OpenCV를 사용합니다. OpenCV를 사용하지 않고 이것이 가능합니까? 이런 당신은 버퍼를 사용할 수 있습니다

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numpy 배열의 각 하위 numpy 배열을 두 개의 numpy 배열로 나누고 나누는 방법

numpy 배열의 각 하위 numpy 배열을 두 개의 numpy 배열로 나누고 나누려고했습니다. 는 I 모양 [100, 5] 두 NumPy와 배열 y 모양 (5,)와 y 모두와 NumPy와 배열 x있다. 나는 텐서의 값을 변경하려고 : 축과 함께 각각의 서브 NumPy와 배열 w를 들어 는 = x, 그것은 모양 [1, 5]을 가져야한다 0, 내가 (w -

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다양한 타임 스텝을 가진 칼만 필터

두 개의 서로 다른 센서로 측정 한 물체의 위치를 나타내는 데이터가 있습니다. 그래서 저는 센서 융합을 할 필요가 있습니다. 더 어려운 문제는 각 센서의 데이터가 본질적으로 임의의 시간에 도착한다는 것입니다. 나는 pykalman을 사용하여 데이터를 융합시키고 부드럽게하고 싶습니다. 파이칼 만은 어떻게 가변 타임 스탬프 데이터를 처리 할 수 있습니까

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Keras 모델에서 레이어의 출력을 얻으려고 할 때 IndexError가 발생했습니다.

내 Keras 모델에서 길쌈 레이어를 통과 한 후 내 데이터가 어떻게 표시되는지 확인하려고합니다. 나는 Theano 백엔드를 사용하고 있습니다. 내가 가진 코드는 Keras Github에서에서 함께 자갈길되었습니다 def get_layer0_outputs(model, test_data): output = model.layers[0].output

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배열 열에서 특정 문자열 삭제 python 데이터 프레임

배열 요소에서 '$ A'문자열을 제거하려고합니다. 그러나 아래 코드는 작동하지 않는 것 같습니다. 아래 코드에서 $ A 문자열을 빈 문자열 (대체로 작동하지 않습니다)로 대체하려고하는데 대신 그 문자열을 삭제하려고합니다. df = pd.DataFrame({'a': [['$A','1'], ['$A', '3','$A'],[]], 'b': ['4', '5', '

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탈락 : 신경 네트워크가 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?

정규화 된 MNIST 데이터 세트를 사용하고 있습니다 (입력 기능 = 784). 내 네트워크 아키텍처는 784-256-256-10 : Sigmoid 활성화 기능을 사용하는 각각 256 개의 뉴런으로 구성된 2 개의 숨겨진 레이어와 10-neuron 출력 레이어에서 softmax 활성화. 또한 교차 엔트로피 비용 함수를 사용하고 있습니다. 무게 매트릭스 초기

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서로 다른 치수의 2 개의 numpy 배열 결합하기

numpy 튜토리얼을 통해 읽었을 때, 나는 내 이해를 구축하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 마지막 예제에서 최종 수정 된 배열이 실제로 배열이 아니라는 것을 알았을 때 tutorialpoint.com의 numpy 리소스를 통해 읽었습니다. 페이지의 바닥, 방송 반복 예제 : https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_it

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이 경우 선형화는 무엇을합니까?

def linearize(p, x): return p[0] * x**p[1] def error(p, x, y): return (np.log10(y) - np.log10(linearize(p, x))) from scipy import optimize args = freq_log[1:9063], np.abs(spec_log[1:9

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축의 전후에 축을 합치십시오.

숫자가인 축이 (before, at, after)이고 축이 axis 인 축이 arr 인 축을 다시 형성하고 싶습니다. 이 작업을 더 빠르게 수행하는 방법은 무엇입니까? 는 축이 정상화되었습니다 0 <= axis < arr.ndim 프로그램 : import numpy as np def f(arr, axis): shape = arr.shape

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numpy 3d 배열 모양 (326, 25, 16)과 1d 배열 모양 (326)을 결합하는 방법

numpy 3d 배열 모양 (326, 25, 16)과 1d 배열 모양 (326)을 결합하는 방법 배열 모양 (326, 25, 16)이 CNN에 대해 입력되고 배열 모양 (326,)이 레이블입니다.