NumPy是Python编程语言的科学和数字计算扩展。
Python/Pandas:在多个分组的 pandas 列中的一列中随机排列数据
我正在尝试使用 pandas 和 numpy 来对数据框中同一组内的数据进行洗牌(将 4 列分组在一起),如下所示。 分组的列是 ID、值、来源、类型和功能。我...
如何使用矩阵 X 在 sklearn 中的每一列之间同时执行 matthews_corrcoef 并输出 y?
我想计算sklearn中矩阵X的每一列与输出y之间的马修斯相关系数(MCC)。这是我的代码: 从 sklearn.metrics 导入 matthews_corrcoef 导入...
我有一个大小为 (1000, 128, 128) 的数组,其中 1000 是 128x128 的总数组。现在我想对每 10 个数组(轴 = 0)取平均值,以便得到大小为 (100,128,128) 的最终数组。我可以...
问题 通过下面的玩具脚本,我在 GPU 上得到的结果比在 CPU 上得到的结果更差。我对 GPU 编程相当陌生,所以我什至不知道如何调试。根据我有限的研究,卷积是
如何使用矩阵在sklearn中同时对每一列执行matthews_corrcoef?
我想在sklearn中执行马修斯相关系数(MCC)来查找2D numpyarray中不同特征(布尔向量)之间的相关性。到目前为止我所做的是循环
我有一个中等大的 np 数组(但是将来可能会变得更大): 将 numpy 导入为 np x = np.arange(100_000).reshape((10_000,10)) 我需要迭代地选择一个随机样本(行),
对于项目工作,我需要从录制的音频文件或使用麦克风实时录制来测量音量。经过初步研究,我尝试使用声音文件库。 ...
我从 UCI 机器学习存储库下载了输血服务中心数据集的数据集。这两个文件是 1-输血.数据 2- 输血.名称 初学者如何才能同时加载...
使用 MATLAB 匹配 numpy rand ndarrays
我正在尝试将 numpy 中随机生成的 ndarray 与 MATLAB 进行匹配。 将 numpy 导入为 np # 设置 NumPy 随机生成器的种子 np.random.seed(42) #Mersenne Twister 是默认值 # 生成
即使安装了模块,Python ModuleNotFound 错误
添加Python3虚拟环境 - python3 -m venv .venv。 进入这个虚拟环境-source .venv/bin/activate。 添加模块 numpy - python3 -m pip install numpy。 然后尝试添加模块...
我正在尝试用 python 编写一个基于 FP16 的基本计算器来帮助我调试一些硬件。似乎无法找到如何将 16b 十六进制值转换为浮点值,我可以在我的代码中使用它来执行此操作...
我对Python和机器学习总体来说很陌生,最近一直在参与一个与学校相关的项目。我目前被这个代码块困住了,因为它占用了太多的内存空间......
我正在尝试在一个相当大的矩阵上运行一些简单的计算;粗略地说,200Kx200K 或实数。我需要获得: 结果 = np.abs(mtx).sum(dim='rows') 不幸的是,代码压垮了 eve...
我写的numpy类型提示并没有按照我的预期工作。 我有一个 ndarray [ [894.45481226 279.40789779 989.63422511 296.75358057] [1546.42116975 57.95559617 754.60849398 482.2156838] [1615.
我有一个向量列表,我想连接列表中具有一些公共组件的所有向量: 例如,我有: 列表 = [[1, 14], [3, 15], [4, 15], [5, 14], [8, 14], [9, 15], [10...
Nuitka 在 PySide6 项目中使用 NumPy 构建警告和导入错误
我目前正在开发一个PySide6项目并使用Nuitka来编译它(pyside6-deploy命令)在构建过程中,我遇到了一个警告,并且在运行时,我面临着与...相关的ImportError
我正在尝试将 512x512 uint16 2D 数组保存为二进制电影的二进制帧。格式需要是大端序,但我不断地写入小端序数据(尝试在Matlab、java中读取它,它
我想仅使用 Numpy 实现高斯模糊(类似于 cv2.GaussianBlur),但我似乎不明白如何处理 alpha 通道。我的代码: # 一维高斯 PD 函数 def 高斯(x, sigm...
我有以下数据框: A 1 3 2 2 3南 4 3 5南 我需要重新编码此列,使其看起来像这样: df_miss_a 1 0 2 0 3 1 4 0 5 1 我试过了: df_miss_a = np.where(df['a'] == '南...
我希望你一切都好。 我当前使用的数据集包含 3 个类别,每个类别的分布分别为 15%、31% 和 52%。 我想问一下是否需要平衡sam的数量...