使用 Huggingface 数据集，如何将特定特征设置为 numpy 数组，以便加载回来时它们是 ndarray？
当使用 load_dataset() 加载 Mozilla Common Voice (v11) 数据集时，生成的数据集 (ds) 具有作为 numpy 数组的 audio.arrays。我不知道如何重现这个。 你如何只设定一项壮举...
Ndarray dtype多维数组-如何选择每个数组元素的第一个元素？
我有一个多维 ndarray 元组，它进一步包含两个元素 - 第一个是另一个数组，第二个是一个字典。我正在寻找每个元组的第一个元素。基本上我...
Scipy sosfilt ValueError ndarray 不是 C 连续的
sosfilt 给了我一个奇怪的 ValueError 。 微量元素： 将 numpy 导入为 np 从 scipy.signal 导入 sosfilt 飞行时间=48000 rng = np.random.defau...
psycopg2：将带有 NaN 的 numpy 数组插入表中
以下代码可以很好地将多维 numpy 数组插入表中 def Adapt_numpy_array(numpy_array): 返回 AsIs(numpy_array.tolist()) register_adapter(np.ndarray,
我有一个形状为 2500, 200 的 2-D Numpy 数组，其中 Scipy 用于计算数组中每个条目的统计数据（特别是伽玛 CDF）。我提供了随机生成的浮点数...
如果我没有正确表达这一点，我深表歉意。我有一个由 ~10^7 单调递增元素组成的数组： example_array = np.array([10, 10.5, 13, 15, 20, 35, 37.1, 40, 50]) 我想找到
Numpy 的 frompyfunc 传递形状数组 (2,4) 和 (2,1) 执行 8(2*4) 次，而不是 2 次
我有一个函数 x ，如下所示，它接受两个 numpy 数组作为输入，我想在一些计算时返回一个布尔值。 将 numpy 导入为 np 定义 x(a,b): 打印（一） 打印(b) ...
所以我有一个 2D Numpy 数组，我想用经典条件索引进行修改： 数组[数组>阈值] = np.nan 但我想实现一个利用元素索引的条件，对于
np.random.rand 给我一个错误并且 randint 不起作用
我的代码 random_array=np.random.rand((3,5)) 随机数组 我收到此错误：名称“random_array”未定义 并且 np.random.radint 不显示任何输出 random_array_4 =np.random.randint(10,大小...
TypeError：default_collate：批处理必须包含张量、numpy 数组、数字、字典或列表；发现物体
我正在尝试在我的训练集中测试批次。我的训练集位于包含 3 列的 .tsv 文件中：质量（1 表示两个句子相似，0 表示相反）、#1 字符串（第一个字符串）、#2
此脚本创建一个由索引和给定数组 a 的值组成的数组 b，这在将 2.5D 高度图转换为点云时很有用： 将 numpy 导入为 np a = np.arange(12).reshape(3...
我在切片下面的 NumPy 数组时遇到问题。我想拉出第一列。我几乎尝试了所有组合，但无法切片我想要的列；它总是对行进行切片。 我是
我尝试使用 numpy 来快速进行文本分析。确切地说是搭配分析。 假设我有以下字符串，并将其转换为 numpy 数组： 文本 = np.array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e',...
我是使用Python代码的初学者，当两个矩阵包含Nan值时，我在计算它们的RMSE时遇到问题。 例如，我有两个矩阵，其中包括几列......
在numpy数组中，当元素之间的差异>或< 1 Basically it should print the element when the difference is >或< 1 Input : arr=np.arr...
为什么对 0d Numpy 数组进行操作会给出 Numpy 浮点数？
假设我有一个 0d Numpy 数组： x = numpy.asarray(1.) 它的类型为 numpy.ndarray。但现在对 x 进行操作： y = 1.*x 现在它的类型是 numpy.float64。使用所有 Numpy 时也是如此
我有两个维度为 (n_m, n_u) 和 (n_m, n) 的矩阵 A 和 B。我想要一个维度为 (n, n_m, n_u) 的 3D 矩阵，使得 B 的第一列与...的每一列相乘（按元素）
我有两个维度为 (n_m, n_u) 和 (n_m, n) 的矩阵 A 和 B。我想要一个维度为 (n, n_m, n_u) 的 3D 矩阵，使得 B 的第一列与...的每一列相乘（按元素）
我有一个11GB的文件X.npy，我无法完全加载到我的内存中。 X.npy 的形状为 (18873, 224, 224, 3) 现在我只想从中加载几行（例如 1024）（：1024, 224, 224, 3）。我怎么能...
我试图在形状为 400, 800, 3 的 numpy ndarray 中找到唯一像素。但是，我可以使用 np.unique(im.reshape(-1, 3), axis=0) 准确地得到我想要的np.unique 对于我的应用程序来说太慢了...