numpy

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그래서 Sci-kit의 일부 모델은 Logistic Regression 지원과 같이 많이 사용하는 predict_proba 방법을 배웁니다. Lasso와 같은 모델이 predict_proba를 지원하지 않기 때문에 유사한 확률 배열을 출력하는 다른 방법이 있습니까? 기타 : 결과 간의 확률이 비교적 높을 수있는 3 가지 결과 데이터 세트 - 모델/튜닝에 대

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Pandas read_hdf : chunkksize 또는 iterator를 사용할 때 열 이름을 얻는 방법?

큰 (~ 10 GB) hdf5 테이블에서 pandas.read_hdf를 읽었습니다. iterator = True를 사용하여 한 번에 청크에 액세스 할 수 있습니다 (예 : 한 번에 chunksize = 100000 행). 모든 열 이름 또는 '키'목록을 가져 오는 방법은 무엇입니까? 또한 어떻게 pandas.read_table과 유사한 get_chunk 메

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ValueError : 입력 배열을 모양 (20,590)에서 모양 (20)으로 방송 할 수 없습니다.

사운드 파일의 MFCC를 사용하여 .wav 파일에서 기능을 추출하려고합니다. MFCC 목록을 수십 개의 배열로 변환하려고하면 오류가 발생합니다. 목록에 여러 모양의 MFCC 값이 포함되어 있기 때문에이 오류가 발생하고 있음을 확신합니다 (그러나 문제를 해결하는 방법은 확실하지 않습니다). 내가 다른 2 개의 stackoverflow 게시물을 보았지만 특정

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ValueError : 입력 배열을 shape (83)에서 브로드 캐스트 할 수 없습니다. (84)

이 코드의 목적은 사전 목록을 가져와 특정 사전을 가져온 다음이 사전의 값을 사용하여 목록을 작성하는 것입니다 목록을 수십 개의 배열로 변환하고 이전 코드 섹션에서 빌드 한 3399 개의 사전 (len (X))에 대해이 작업을 수행 할 수 있습니다. 내가 마지막 부분 input_array = np.zeros([len(X),84]) for i in rang

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일련의 엘레멘트 요소의 기하 평균 계산

4 개의 시리즈 객체 nSer1, nSer2, nSer3 및 nSer4가 있습니다. 시리즈를 곱하고 결과의 네 번째 루트를 취하는 nSerGMean을 생성하는 방법. nSerGMean=(nSer1*nSer2*nSer3*nSer4)^(1/4)

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matplotlib 가로 막 대형 차트 (파이썬)에서 여러 막대 색상을 변경/설정하는 방법

내 막대 차트에서 각 막대의 색상을 변경하는 데 문제가 있습니다. 'Administrative &', 'Others'를 다른 것으로 변경하고 싶습니다. 색상 도움 .. 내 현재 코드는 import seaborn as sns sns.set() ax1 = tt.plot(kind='bar', figsize=(20,10), fontsize=13) #lege

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cifar10이 잘 변환되었는지 확인하십시오.

최근에 기계 학습에 대한 자습서를 따라 해본 결과 이제 혼자서 이미지 인식 프로그램을 만들 수 있는지 테스트하고 싶습니다. 이를 위해 CIFAR 10 데이터 세트를 사용하고 싶지만 데이터 세트 변환시 작은 문제가 있다고 생각합니다. 이 집합에 익숙하지 않은 사용자 : 데이터 집합은 n 행 및 3072 열의 목록으로 제공되며 첫 번째 1024 열은 빨간색 값

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파이썬에서 전체 4 차원 배열을 추출하는 방법

import os import numpy as np filename = 'gfs_air201504.npz' data = np.load('data/'+ filename) a2 = data['gfs_air'] print(type(a2)) print(a2.shape) print(a2[131,227,238,:]) print(a2[0,0,0,:]

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Numpy 3d 배열에서 2 차원 인덱스를 삭제합니다

RGB 이미지 3d 배열을 가지고 있으며, np.delete를 적용 할 때 2 차원 위치로 식별 된 특정 픽셀을 삭제하고 싶습니다. 출력은 다시 3d 배열로 바꿀 수 없습니다 (예 :). indices = [(23, 21),(24, 22),(23, 23),(23, 24),(23, 25),(22, 26)] I = np.empty(ImageRGB.shape

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numpy 배열로 중첩되지 않도록하십시오

일부 np 2D 배열 (A, B, C)의 요소에 대해 일반 연산을 구현해야합니다. 의사 코드에서 for i in A.height: for j in A.width: A[i,j] = f(B[i,j],C[i,j]) F() 다음 struct.pack()에 의해 두 변수의 비트들을 연결된다 struct.unpack()가 x = struct