我有一个形状为(N,N,Q,Q)的4维numpy数组。因此给定行和列索引(i,j)，mat[i,j]是一个QxQ矩阵。我想reshape这个数组以塑造(N*Q,N*Q)这样array([[[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]],[[[8,9],[10,11]],[[12,13],[14,15]]]])去array([[0.,1.,4.,5.],[2.,3.,6.,7.],[8.,9.,12.,13.],[10.,11.,14.,15.]])您可以看到mat[0,0]转到new_mat[0:2,0:2]。目前mat.reshape(N*Q,N*Q)将mat[0,0]转换

问题:输入是一个(i,j)-矩阵M。期望的输出是一个(i^n,j^n)矩阵K，其中n是所取产品的数量。获得所需输出的详细方法如下生成n行排列I的所有数组(总共i**n个n数组)生成所有n列排列J的数组(总共j**n个n数组)K[i,j]=m[I[0],J[0]]*...*m[I[n],J[n]]forallninrange(len(J))我完成此操作的直接方法是生成一个标签列表，其中包含范围(len(np.shape(m)[0]))和范围(len(np.shape(m)[1]))分别代表行和列。之后，您可以像上面最后一个要点那样将它们相乘。然而，这对于大型输入矩阵并不实用——所以我正在

在这个简化的示例中，我使用GridSearchCV训练了一个学习器。我想在对完整的集合X进行预测时返回最佳学习者的混淆矩阵。lr_pipeline=Pipeline([('clf',LogisticRegression())])lr_parameters={}lr_gs=GridSearchCV(lr_pipeline,lr_parameters,n_jobs=-1)lr_gs=lr_gs.fit(X,y)printlr_gs.confusion_matrix#Wouldliketobeabletodothis谢谢 最佳答案 您首先

我不知道这是否可能，这可能是一个幼稚的问题，但我如何将R的rownames()和colnames()设置为scipy.sparse.csr.csr_matrix?我看到my_matrix.dtype.names在这里不起作用，而且我找不到这种稀疏矩阵的任何“索引”等价物...此外，由于一些Unresolved问题...非常感谢您的帮助， 最佳答案 您必须单独维护名称，因为scipy的稀疏格式都不支持命名索引。这可能看起来像:foo=csr_matrix(...)row_names=np.array(...)col_names=np.

我在numpy中有一个二维数组t:>>>t=numpy.array(range(81)).reshape((9,9))>>>tarray([[0,1,2,3,4,5,6,7,8],[9,10,11,12,13,14,15,16,17],[18,19,20,21,22,23,24,25,26],[27,28,29,30,31,32,33,34,35],[36,37,38,39,40,41,42,43,44],[45,46,47,48,49,50,51,52,53],[54,55,56,57,58,59,60,61,62],[63,64,65,66,67,68,69,70,71],[72,

我正在学习scikitlearn中的随机森林，作为一个例子，我想使用随机森林分类器进行文本分类，使用我自己的数据集。所以首先我用tfidf对文本进行矢量化并进行分类:fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassifier=RandomForestClassifier(n_estimators=10)classifier.fit(X_train,y_train)prediction=classifier.predict(X_test)当我运行分类时，我得到了这个:TypeError:Asparsematrixwaspassed

我的代码中有以下表达式:a=(b/x[:,np.newaxis]).sum(axis=1)其中b是形状为(M,N)的数组，x是形状为(M,)。现在，b实际上是稀疏的，因此为了提高内存效率，我想用scipy.sparse.csc_matrix或csr_matrix代替。但是，以这种方式进行的广播并未实现(即使保证除法或乘法保持稀疏性)(x的条目非零)，并引发NotImplementedError.是否有一个我不知道的sparse函数可以满足我的要求？(dot()会沿着错误的轴求和。) 最佳答案 如果b是CSC格式，那么b.data有b

numpy.matrix的**运算符不支持非整数幂:>>>mmatrix([[1.,0.],[0.5,0.5]])>>>m**2.5TypeError:exponentmustbeaninteger我想要的是octave:14>[10;.5.5]^2.5ans=1.000000.000000.823220.17678我可以使用numpy或scipy来实现吗？备注:这不是逐元素操作。正如thispost中所述，它是一个矩阵(在线性代数中)的某个幂次。. 最佳答案 你可以使用scipy.linalg.fractional_matrix_

我想初始化一个矩阵A，使用等式A_i,j=f(i,j)得到一些f(它是这是什么并不重要)。我怎样才能简洁地避免出现两个for循环的情况？ 最佳答案 numpy.fromfunction符合这里的要求。来自文档的示例:>>>importnumpyasnp>>>np.fromfunction(lambdai,j:i+j,(3,3),dtype=int)array([[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4]]) 关于PythonNumPy:Howtofillamatrixusingane

我在尝试使用scipy.stats.multivariate_normal时遇到问题，希望你们中的某个人能够提供帮助。我有一个2x2矩阵，可以找到使用numpy.linalg.inv()的逆矩阵，但是当我尝试将其用作multivariate_normal中的协方差矩阵时我收到LinAlgError声明它是一个奇异矩阵:In[89]:cov=np.array([[3.2e5**2,3.2e5*0.103*-0.459],[3.2e5*0.103*-0.459,0.103**2]])In[90]:np.linalg.inv(cov)Out[90]:array([[1.23722158e-1