으로 정렬합니다. 이것은 매우 쉬울 지 몰라도 조금 어려움을 겪고 있습니다. array([[1. , 3.9],
[2. , 3.8],
... ,
[20. , 1.5]])
np.sort대로 작동하지 않는 것 다음과 같이 array([[ 5. , 3.40166205],
[ 10. , 2.72778882],
customer gender customer_ids
1 0 [1,2,3]
2 1 [6,2,1]
3 0 [4,3,9]
위와 같이 CSV 파일에 일부 데이터가 있습니다. 나는이이 "['1','2','3']", ... 같은 문자열로 CUSTOMER_IDS로드이 df = pd.read_csv('customer.csv'
우리는 1 차원 배열에서 봉우리와 골짜기를 찾으려고합니다. 우리는 numpy.r_()을 사용하고 있으며 배열의 모든 최고점과 최저점을 찾습니다.하지만 우리는 횡격막 운동의 이완과 수축 점에 해당하는 최고점과 최저점 만 필요합니다. 잘못된 분 및 최대 점을 거부하는 함수가 있습니까? 아래의 나쁜 예를 참조하십시오
이 질문의 제목은 어떻게해야 할 지 모르겠습니다. 하지만 경계 밖으로 값의 일부를 가질 수없는 배열을 어떻게 얻을 수 있습니까? 은 아래에있는 내 간단한 예제 코드를 참조하십시오 : def get_section(a, center, square_radius):
return a[center[0] - square_radius:center[0] + squ
if x in y 문을 실행할 때 ValueError를 던지는 팬더에서 실행중인 작은 함수가 있습니다. 부울 인덱싱, .isin() 및 where()을 추천하는 비슷한 소리가 나는 문제를 봤지만 어떤 경우 든 내 사례에 적용 할 수 없었습니다. 어떤 조언을 주시면 감사하겠습니다. 추가 참고 : groups은 데이터 프레임 외부의 문자열을 포함하는 목록입니다
두 패스 연결 구성 알고리즘은 하나의 이미지에서 별도의 구성 요소를 감지하고 각 감지 후에는 component을 다른 이미지로 저장합니다. 모든 component을 별도의 이미지에 표시하려면 여러 개의 if 조건을 사용하고 있지만 각 구성 요소의 이미지에 많은 모양이있을 때마다이 if conditions이 증가하고 있습니다. 지금까지는 조건이 7 개 있지만
기계 학습에서 코사라 과정을 수강하고 있습니다. 첫 번째 주 비용 함수를 파이썬으로 변환하려고합니다. import numpy as np
def computeCost(X, y, theta):
inner = np.power(((X.dot(theta)) - y), 2)
return np.sum(inner)/(2 * len(X))
처음에는
3D 목록을 numpy 배열로 변환하고 싶습니다. np.array (list) 또는 np.asarray (list)를 사용하여이를 수행하려고 할 때 2D numpy 배열 모양 (6,10)을 제공합니다. 어떻게의 NumPy와 배열을 얻을 수있는 3 차원 (모양 (6,10,10). 누군가가이 문제를 해결 좀 도와 줄래해야처럼. 내가 아래에 언급 변환하려고 목록
labels[(x, y)]은 coordinate(x) 및 coordinate(y)의 값을 반환합니다. labels[(x, y)]은 이미지에서 실제로 다른 모양을 나타내고 감지 후에는 각 모양이 다른 이미지로 저장됩니다. 모든 모양 또는 구성 요소에 대해 복수 if 조건을 사용하고 있습니다 (예 : if labels[(x, y)] == 0: # save it