这与我的问题有关，here.我现在有更新后的代码如下:importnumpyasnpimport_pickleascPicklefromPILimportImageimportsys,ospixels=[]labels=[]traindata=[]i=0directory='C:\\Users\\abc\\Desktop\\Testing\\images'forroot,dirs,filesinos.walk(directory):forfileinfiles:floc=fileim=Image.open(str(directory)+'\\'+floc)pix=np.array(im
我想创建一个数组，其中包含在给定numpy数组中移动的窗口的所有max()es。如果这听起来令人困惑，我很抱歉。我举个例子。输入:[6,4,8,7,1,4,3,5,7,2,4,6,2,1,3,5,6,3,4,7,1,9,4,3,2]我的窗口宽度为5的输出应该是这样的:[8,8,8,7,7,7,7,7,7,6,6,6,6,6,6,7,7,9,9,9,9]每个数字应为输入数组宽度为5的子数组的最大值:[6,4,8,7,1,4,3,5,7,2,4,6,2,1,3,5,6,3,4,7,1,9,4,3,2]\/\/\/\/\/\/\/\/[8,8,8,7,7,7,7,7,7,6,6,6,6,6,
我正在尝试使用TensorFlow编写一个简单的深度机器学习模型。我正在使用我在Excel中制作的玩具数据集，只是为了让模型工作并接受数据。我的代码如下:importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastfraw_data=np.genfromtxt('ai/mock-data.csv',delimiter=',',dtype=str)my_data=np.delete(raw_data,(0),axis=0)#deletesthefirstrow,axis=0indicatesrow,axis=1indicatescolumnmy_d
我正在尝试从numpy数组创建一个tfrecord格式的数据集。我正在尝试存储2d和3d坐标。2d坐标是形状为(2,10)的numpy数组，类型为float643d坐标是形状为(3,10)的numpy数组，类型为float64这是我的代码:def_floats_feature(value):returntf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))train_filename='train.tfrecords'#addresstosavetheTFRecordsfilewriter=tf.python_io.TF
我有一个任意长度的数组，我想选择它的N个元素，均匀间隔(大约，因为N可能是偶数，数组长度可能是素数，等等)，包括第一个arr[0]元素和最后一个arr[len-1]元素。例子:>>>arr=np.arange(17)>>>arrarray([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16])然后我想创建一个像下面这样的函数来获取数组中均匀分布的numElems，它必须包括第一个和最后一个元素:GetSpacedElements(numElems=4)>>>returns0,5,11,16这有意义吗？我尝试了arr[0:len:numElems](即使用
我有一个(随机)float数组。我想将每个值四舍五入到任意网格的限制。请参阅以下示例:importnumpyasnpnp.random.seed(1)#Setupsample=np.random.normal(loc=20,scale=6,size=10)intervals=[-np.inf,10,12,15,18,21,25,30,np.inf]#Roundeachintervalupforiinrange(len(intervals)-1):sample[np.logical_and(sample>intervals[i],sample这导致:[30.18.18.15.30.10.
我的代码:fromnumpyimport*defpca(orig_data):data=array(orig_data)data=(data-data.mean(axis=0))/data.std(axis=0)u,s,v=linalg.svd(data)prints#shouldbes**2instead!printvdefload_iris(path):lines=[]withopen(path)asinput_file:lines=input_file.readlines()data=[]forlineinlines:cur_line=line.rstrip().split(',
有谁知道Matlab/Octavebwdist()函数的Python替代品？此函数返回给定矩阵的每个单元格到最近的非零单元格的欧几里得距离。我看到了一个OctaveC实现，一个纯Matlab实现，我想知道是否有人必须在ANSIC(它不包含任何Matlab/Octave头文件，因此我可以轻松地从Python集成)或纯Python中实现它。我提到的两个链接都在下面:C++MatlabM-File作为测试，Matlab代码/输出看起来像这样:bw=[01000;10000;00001;00000;00100]D=bwdist(bw)D=1.000000.000001.000002.00000
在python中遍历n维数组的所有一维子数组的最快方法是什么。例如考虑3-D数组:importnumpyasnpa=np.arange(24)a=a.reshape(2,3,4)所需的迭代器yield序列是:a[:,0,0]a[:,0,1]..a[:,2,3]a[0,:,0]..a[1,:,3]a[0,0,:]..a[1,2,:] 最佳答案 下面是这种迭代器的紧凑实现:defiter1d(a):returnitertools.chain.from_iterable(numpy.rollaxis(a,axis,a.ndim).resh
在numpy数组中查找唯一x,y点(删除重复项)的更快方法是什么，例如:points=numpy.random.randint(0,5,(10,2))我想过将点转换为复数，然后检查唯一性，但这似乎相当复杂:b=numpy.unique(points[:,0]+1j*points[:,1])points=numpy.column_stack((b.real,b.imag)) 最佳答案 我会这样做:numpy.array(list(set(tuple(p)forpinpoints)))对于大多数情况下的快速解决方案，也许您会对这个秘诀感
