NumPy是Python编程语言的科学和数字计算扩展。
这是我的猫狗图像识别代码：从sklearn.svm导入numpy为np从sklearn.model_selection导入SVC导入train_test_split filename ='catdog_datasets.txt'filename1 ='...
我有几个相当大的数据帧（> 100万行）。在一列中是不同长度的字符串。我想把这些字符串拆分成单独的字符，每个字符......
所以我有一点问题。我有一个scipy的数据集已经是直方图格式，所以我有bin的中心和每个bin的事件数。我现在如何绘制直方图。 ...
使用非连续序列从numpy数组中选择索引[duplicate]
我有一个2d numpy数组，matrix_a，形状2x20。如何选择第5列和第5列以及第15:18列。 matrix_a = np.array（[[1,2,3,4,5 ......，19,20]，[1,2,3,4,5 ......，19,20]]）我想选择：...
我正在使用np.where处理图像并将所有像素设置为1或0.我的代码很简单如下导入os import numpy as np import matplotlib.pyplot作为plt import scipy.io as sio import cv2 path ='/ .. 。
所以我有以下代码：import numpy import nash pool_of_games = [[[[0,2,1,3,3,2,1,0]，“PdPd”，“PrisonerDilemma”]，[[0,3,1， 2,2,3,1,0]，“ShSh”，“StagHunt”]，[[1,2,3,0,3,2,1,0]，“ChCh”，“Chicken”]，[[ ...
如何将numpy fillna（）与numpy.where（）一起用于pandas DataFrame中的列？
这是一个示例pandas DataFrame：导入pandas为pd import numpy as np dict1 = {'file'：['filename2'，'filename2'，'filename3'，'filename4'，'filename4'，'filename3']，'amount '：[3,4，......
我有以下Python脚本，它代表输入数据X和标签y：X = np.array（[[0,0,1]，[0,1,1]，[1,0,1]，[1 ，1,1]]）y = np.array（[[0]，...
我正在尝试在数据透视表上放置两个“行标签”（Excel术语）后按降序对数据透视表的值进行排序。样本数据：x = pd.DataFrame（{'col1'：['a'，'a'，'b'，'c'，'c'，'a'，'b'，'c'，'a' “...
我正在尝试创建一个pickle文件。我使用了以下代码来执行此操作：def pickler（input_nparray）：使用open（'/ Users / username / Desktop / pklfilename.pkl'，'wb +'）作为f：pickle ....
我有以下列表：a = [80,79,30,15,12,14,20,15,10,45,52,59,51,60,72,77,60,15,20,10,12 ]我希望得到一个列表'b'，其长度与'a'相同，其中每个索引显示...
我有一个大型数组，其中每一行都是一个时间序列，因此需要按顺序排列。我想为每一行选择给定大小的随机窗口。示例：>>>将numpy导入为np >>＆...
在numpy中，存在一些切片操作，如[1：3,3：5]，但是我对操作a [：]和[...]感到困惑，我是python的新手，任何人都可以解释什么是这些之间的区别？
我正在使用的一些代码（不在python中）采用以特定方式编写的输入文件。我通常使用python脚本准备这样的输入文件。其中一个采用以下格式：100 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ...
我想用平面曲线训练一个网络，我将其表示为具有形状（L，2）的numpy数组。数字2代表x，y坐标，L是我的数据集中正在变化的点数。 ...
我正在尝试在keras上训练CNN模型，我的数据看起来像这种类型（datain） len（datain）35000类型（datain [0]） datain [0] .shape（256,256,1）和......
我正在创建一个与opencv共享视频的系统，但我遇到了问题。我有一个服务器和一个客户端但是当我向服务器发送信息时，必须是字节。我送了两件东西：ret，frame = cap ....
我有下面的图像带有手写文本和页面的行。我想提取删除图像中的线条，以便只留下手写文本。我试着实现它，......
广播np.dot vs tf.matmul用于张量矩阵乘法（形状必须是等级2但是等级3错误）
假设我有以下张量：X = np.zeros（（3,201,340））Y = np.zeros（（340,28））制作X，Y的点积是成功的numpy，并产生张量形状（3,201,28）。但是......
是否有可能强制scipy的插值输出具有特定numpy dtype的数组？例如，从scipy.interpolate.Rbf（）输出一个float32数组？