我在使用Keras馈送3DCNN时遇到问题和Python对3D形状进行分类。我有一个文件夹，其中包含一些JSON格式的模型。我将这些模型读入Numpy数组。这些模型是25*25*25，代表体素化模型的占用网格(每个位置代表位置(i,j,k)中的体素是否有点)，所以我只有1个输入channel，就像二维图像中的灰度图像。我的代码如下:importnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flattenfromkeras.layersimportConvol

我想创建一个带有两个参数(a,axis=0)的函数，它计算每列或每行(二维数组)的变异系数并返回具有最大变异系数的列或行。我知道.argmax返回沿轴的最大值的索引，但我不确定之后如何进行。我希望代码能够通过以下测试:print(np.asscalar(arg_cvmax(b))is2)print(np.asscalar(arg_cvmax(b,1))is0)print(np.asscalar(arg_cvmax(b,axis=1))is0) 最佳答案 使用scipy获取变异系数，使用np.argmax获取最大行。您可以使用变化函数

假设我有一个类似于MultiIndexdocs中的示例的MultiIndexDataFrame.>>>df0123firstsecondbarone0123two4567bazone891011two12131415fooone16171819two20212223quxone24252627two28293031我想从这个具有3维结构的DataFrame生成一个NumPy数组，例如>>>desired_arrarray([[[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]],[[8,12],[9,13],[10,14],[11,15]],[[16,20],[17,21],[18,22]

我想遍历CSR矩阵的行并将每个元素除以行的总和，类似于此处:numpydividerowbyrowsum我的问题是我正在处理一个大矩阵:(96582,350138)当应用链接帖子中的操作时，它会膨胀我的内存，因为返回的矩阵是密集的。所以这是我的第一次尝试:forrowincounts:row=row/row.sum()不幸的是，这根本不会影响矩阵，所以我想出了第二个想法来创建一个新的csr矩阵并使用vstack连接行:fromscipyimportsparseimporttimestart_time=curr_time=time.time()mtx=sparse.csr_matrix(

假设我有一个值列表，lst=['orange','apple','banana','grape','lemon']我还有一个形式为df的pandas数据框:SourceDestinationWeightorangeapple0.4bananaorange0.67grapelemon0.1grapebanana0.5这些行是lst中所有成对组合的子集。请注意，每个组合最多出现一次。我想要的是一个新的数据框，其中剩余的组合用值0填充。例如，new_df:SourceDestinationWeightorangeapple0.4bananaorange0.67grapelemon0.1gra

我有一个数据框，我正在查看与每一列关联的数据类型。当我运行时:In[23]:df.dtype.descrOut[24]:[(u'date','我想将货币数据类型设置为S7。我正在做:In[25]:dtype_new[-1]=(u'currency',"|S7")In[26]:printdtype_newOut[27]:[(u'date','它看起来是正确的格式。所以我试着把它放回我的df:In[28]:df=df.astype(np.dtype(dtype_new))我得到了错误:TypeError('datatypenotunderstood',)我应该改变什么？谢谢你。在我最近更新

我在二维A和B中有两组点，我需要找到A中每个点的最小距离，以B中的一个点。到目前为止，我一直在使用SciPy的cdist使用下面的代码importnumpyasnpfromscipy.spatial.distanceimportcdistdefABdist(A,B):#DistancetoallpointsinB,foreachpointinA.dist=cdist(A,B,'euclidean')#Indexestominimumdistances.min_dist_idx=np.argmin(dist,axis=1)#Storeonlytheminimumdistancesfore

在Ocatave/Matlab中，我可以使用magic()得到一个幻方，例如，magic(4)16231351110897612414151定义:幻方是一个N×N的数字网格，其中每一行、每一列和主对角线的元素总和为相同的数字(等于N(N^2+1)/2)。如何使用NumPy生成相同的内容？ 最佳答案 这个实现遵循Matlab的，应该给出完全相同的结果，但有以下异常(exception):如果n[[1,3],[4,2]]当n=2时，就像Matlab那样。照例分为三种情况:奇数、能被4整除、偶数不能被4整除，最后一种最复杂。defmagi

您有一个数组A，您希望将其中的每个值都转换为绝对值。问题是numpy.abs(A)创建一个新矩阵，A中的值保持原样。我找到两种方法将绝对值设置回AA*=numpy.sign(A)或A[:]=numpy.abs(A)基于timeit测试，他们的表现相差无几问题:Aretheremoreefficientwaystoperformthistask? 最佳答案 有一个out参数，它就地更新数组:numpy.abs(A,out=A)而且恰好是很多更快，因为您不必为新数组分配内存。A=np.random.randn(1000,1000)%ti

当我运行下面的代码时:s=pandas.Series(['c','a','b','a','b'])print(s.value_counts())有时我会这样:a2b2c1dtype:int64有时我会这样:b2a2c1dtype:int64例如为等效计数返回的索引顺序不同。如果系列值是整数而不是字符串，我无法重现这一点。为什么会发生这种情况，每次获得相同索引顺序的最有效方法是什么？我希望它仍然按计数降序排序，但要与等价项的顺序保持一致。我正在运行Python3.7.0和pandas0.23.4 最佳答案 您有几个选项可以对给定的系列