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...
给定两个数组A和B，如何有效地组合它们，使得输出是一个数组，其中每个元素都是一个元组（Aij，Bij）？）
考虑两个数组 A 和 B，维度均为 NxN。 我希望生成一个新数组 NxN ，以便每个新元素都是类型 (A_ij,B_ij) 的元组（或列表，并不重要）。 我可以做到
Python 数组：给定两个数组 A 和 B，如何有效地组合它们，使得输出是一个数组，其中每个元素都是一个元组 (Aij,Bij)？）
考虑两个数组 A 和 B，维度均为 NxN。 我希望生成一个新数组 NxN ，以便每个新元素都是类型 (A_ij,B_ij) 的元组（或列表，并不重要）。 我可以做到
我有一个像这样的数组： 数据 = np.array([ [[10,10,10], [10,10,10], [10,10,10]], [[20,20,20], [20,20,20], [20,20,20]], [[30,30,30], [30,30,30]...
Numpy ndarray ValueError，尺寸不匹配
我的 np.append 和 np.vstack 遇到问题 我正在尝试将 48x48 灰度脸部图像与脸部的一系列地标结合起来。 所以我可以有一个包含图像和
在 Python (NumPy) 中存储未与字节对齐且没有填充的数据
我有用 10 或 12 位整数表示的图像数据，我想将此数据保存到磁盘，而无需在使用 16 位整数表示时写入不必要的 6 或 4 个零填充...
为什么 np.arange(0.6, 0.68, 0.01) 包含 0.68？
我正在控制台中测试代码并得到以下结果： >>> 将 numpy 导入为 np >>> np.arange(0.6, 0.68, 0.01) 数组([0.6,0.61,0.62,0.63,0.64,0.65,0.66,0.67,0.68]) >>> np。
类型错误：使用 shading='flat' 时，C (50, 49) 的尺寸应比 X(50) 和 Y(50) 小 1，请参阅帮助(pcolormesh)
我的输出 T_results 和 c_results 最后的值为 0，这是我不希望的，所以我对这些数组进行了切片（不包括它们的最后一列），并得到了它们各自的数组 T_results_cleaned = T_resul...
我测量了像 np.cumsum 这样的 ufunc 在不同轴上的性能： 在[51]中： arr = np.arange(int(1E6)).reshape(int(1E3), -1) 在[52]中：%timeit arr.cumsum(axis=1) 每个循环 2.27 ms ± 10.5 µs（平均值 ±...
我正在做一些计算，并测量了像 np.cumsum 这样的 ufunc 在不同轴上的性能，以使代码更具性能。 在[51]中： arr = np.arange(int(1E6)).reshape(int(1E3), -1) ...