我想使用scipy.optimize.minimize调整计算机视觉算法.现在我只想调整两个参数，但参数的数量最终可能会增加，所以我想使用一种可以进行高维梯度搜索的技术。SciPy中的Nelder-Mead实现似乎很合适。我把代码都设置好了，但似乎最小化函数真的想使用步长小于1的浮点值。当前的参数集都是整数，一个参数的步长为1另一个的步长为2(即该值必须是奇数，如果不是我要优化的东西，会将其转换为奇数)。大致一个参数是以像素为单位的窗口大小，另一个参数是阈值(0-255的值)。值得我使用来自gitrepo的全新scipy版本。有谁知道如何告诉scipy为每个参数使用特定的步长？有什么方
我的目标是比较两列并添加结果列。R使用ifelse但我需要知道pandas的方式。R>head(mau.payment)log_monthuser_idinstall_monthpayment12013-0612013-04022013-0622013-04032013-0632013-0414994>mau.payment$user.typehead(mau.payment)log_monthuser_idinstall_monthpaymentuser.type12013-0612013-040existing22013-0622013-040existing32013-06320
我的目标是比较两列并添加结果列。R使用ifelse但我需要知道pandas的方式。R>head(mau.payment)log_monthuser_idinstall_monthpayment12013-0612013-04022013-0622013-04032013-0632013-0414994>mau.payment$user.typehead(mau.payment)log_monthuser_idinstall_monthpaymentuser.type12013-0612013-040existing22013-0622013-040existing32013-06320
我有一个奇怪的问题，matplotlib。如果我运行这个程序，我可以多次打开和关闭同一个图。importnumpyfrompylabimportfigure,showX=numpy.random.rand(100,1000)xs=numpy.mean(X,axis=1)ys=numpy.std(X,axis=1)fig=figure()ax=fig.add_subplot(111)ax.set_title('clickonpointtoplottimeseries')line,=ax.plot(xs,ys,'o',picker=5)#5pointstolerancedefonpick(
我有一个奇怪的问题，matplotlib。如果我运行这个程序，我可以多次打开和关闭同一个图。importnumpyfrompylabimportfigure,showX=numpy.random.rand(100,1000)xs=numpy.mean(X,axis=1)ys=numpy.std(X,axis=1)fig=figure()ax=fig.add_subplot(111)ax.set_title('clickonpointtoplottimeseries')line,=ax.plot(xs,ys,'o',picker=5)#5pointstolerancedefonpick(
为什么要程序importnumpyasnpc=np.array([1,2])print(c.shape)d=np.array([[1],[2]]).transpose()print(d.shape)给(2,)(1,2)作为它的输出？不应该吗(1,2)(1,2)相反？我在python2.7.3和python3.2.3中都得到了这个 最佳答案 当您调用ndarray的.shape属性时，您会得到一个包含与数组维度一样多的元素的元组。长度，即行数，是第一个维度(shape[0])您从一个数组开始:c=np.array([1,2])。那是一
为什么要程序importnumpyasnpc=np.array([1,2])print(c.shape)d=np.array([[1],[2]]).transpose()print(d.shape)给(2,)(1,2)作为它的输出？不应该吗(1,2)(1,2)相反？我在python2.7.3和python3.2.3中都得到了这个 最佳答案 当您调用ndarray的.shape属性时，您会得到一个包含与数组维度一样多的元素的元组。长度，即行数，是第一个维度(shape[0])您从一个数组开始:c=np.array([1,2])。那是一
如果您要选择以下三种初始化零数组的方法之一，您会选择哪一种以及为什么？my_arr_1=np.full(size,0)或my_arr_2=np.zeros(size)或my_arr_3=np.empty(size)my_arr_3[:]=0 最佳答案 我会使用np.zeros，因为它的名字。我永远不会使用第三个成语，因为它需要两个语句而不是单个表达式和NumPy的人更难优化。事实上，在NumPy1.10，np.zeros仍然是最快的选择，尽管对索引进行了所有优化:>>>%timeitnp.zeros(1e6)1000loops,be
如果您要选择以下三种初始化零数组的方法之一，您会选择哪一种以及为什么？my_arr_1=np.full(size,0)或my_arr_2=np.zeros(size)或my_arr_3=np.empty(size)my_arr_3[:]=0 最佳答案 我会使用np.zeros，因为它的名字。我永远不会使用第三个成语，因为它需要两个语句而不是单个表达式和NumPy的人更难优化。事实上，在NumPy1.10，np.zeros仍然是最快的选择，尽管对索引进行了所有优化:>>>%timeitnp.zeros(1e6)1000loops,be
NumPy“结构化数组”、“记录数组”和“recarray”之间有什么区别(如果有的话)？NumPydocs暗示前两个是相同的:如果它们是，哪个是这个对象的首选术语？相同的文档说(在页面底部):你可以找到更多关于recarrays和结构化数组的信息(包括两者的区别)here.对这种差异有简单的解释吗？ 最佳答案 简而言之，你应该使用结构化数组而不是recarrays，因为结构化数组更快，recarrays的唯一优点是允许你编写arr.x而不是arr['x']，这可能是一个方便的快捷方式，但如果您的列名与numpy方法/属性冲突，也容
