NumPy是Python编程语言的科学和数字计算扩展。
我正在输入一个 numpy 数组，该数组是从图像生成到函数中的。该函数通过水平重复图像并移动某些像素来制作自动立体图。 这样就完成了
我需要采用 2 个 numpy.ndarray 作为参数，并逐像素迭代它们，将 2 个值相加并除以 2。 本质上是创建两者的混合图像并返回......
我正在尝试使用 numpy 制作一个矩阵列表来表示解决河内塔问题的最小移动次数。当我在每次移动后打印 m 时，我的解决方案有效，但是当我尝试......
根据图像形状绘制轮廓蒙版 - 使用 Canny 边缘 - 更新
我想根据图像形状绘制轮廓蒙版（形状）。 我使用的是 opencv-python 版本 4.9.0.80。 所以当我们有这样的图像时。 我们想要这样的输出，而不需要图像......
根据计算表达式是直接返回还是先存储在变量中然后返回而实现的差异
以下两种实现在计算性能和内存消耗上有区别吗？ 区别在于将中间计算存储到单独的
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...