灵感来自thisanswer中的建筑，我正在尝试执行以下操作:values=range(3)vector=np.random.randint(3,size=(5,))f=lambdax:xinvaluesresult=[f(a)forainvalues]但我得到globalname'values'isnotdefined。如果我尝试上面链接的解决方案，我会得到同样的错误，即:A=[[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4]]v=[1,2]B=[map(lambdaval:valinv)forainA]自发布该解决方案以来，Python是否发生了变化？(我正在使用2.7.4)。如果是
我对NumPy/SciPy插值方法感到困惑。我使用LinearNDInterpolator实现了3D线性插值，但我发现它非常慢。然后我用纯Python写了一个强力三重for循环方法，令人惊讶的是它给了我1000倍的加速。我也试了一下Numba包，但结果并没有更快。根据我在互联网上找到的任何来源，与NumPy/SciPy和Numba相比，Python循环应该超慢。但这不是我所看到的。我发布了我运行的整个源代码。我在我的机器上得到了这些时间:Numpyready:3.94499993324s,result[0]=0.480961746817Pythonforloop...Pythonrea
我正在尝试构建一个GeoJSONobject.我的输入是一个包含地址列、纬度列和经度列的csv。然后，我从坐标中创建了Shapely点，将它们缓冲给定半径，并通过映射选项获取坐标字典-到目前为止，一切顺利。然后，引用thisquestion之后，我编写了以下函数来获取一系列词典:defmake_geojson(row):return{'geometry':row['geom'],'properties':{'address':row['address']}}我这样应用它:data['new_output']=data.apply(make_geojson,axis=1)我的结果列中充满
如何反转彩色映射图像？我有一个2D图像，它在颜色图上绘制数据。我想读取图像并“反转”颜色图，即查找特定的RGB值，并将其转换为float。例如:使用这张图片:http://matplotlib.sourceforge.net/_images/mri_demo.png我应该能够得到一个440x360的浮点矩阵，知道颜色图是cm.jetfrompylabimportimreadimportmatplotlib.cmascma=imread('mri_demo.png')b=colormap2float(a,cm.jet)# 最佳答案 可
我在Keras中使用LSTM实现了一个预测模型。数据集间隔15分钟，我预测future的12个步骤。该模型对问题表现良好。但是做出的预测有一个小问题。它显示出小的偏移效果。要获得更清晰的图片，请参见下面的附图。如何处理这个问题。？必须如何转换数据才能处理此类问题。？下面给出了我使用的模型init_lstm=RandomUniform(minval=-.05,maxval=.05)init_dense_1=RandomUniform(minval=-.03,maxval=.06)model=Sequential()model.add(LSTM(15,input_shape=(X.shap
Python新手在此寻求帮助...对于python列表中可变数量的字典，例如:list_dicts=[{'id':'001','name':'jim','item':'pencil','price':'0.99'},{'id':'002','name':'mary','item':'book','price':'15.49'},{'id':'002','name':'mary','item':'tape','price':'7.99'},{'id':'003','name':'john','item':'pen','price':'3.49'},{'id':'003','name':'
我有一些我不太理解的行为:In[1]:importcv2In[2]:pylab_img=pylab.imread('lena.jpg')In[3]:cv_img=cv2.imread('lena.jpg')In[4]:pylab_img[200,200,:]Out[4]:array([228,197,176],dtype=uint8)In[5]:cv_img[200,200,:]Out[5]:array([84,48,132],dtype=uint8)imread的两个版本都将相同的图像读取到相同数据类型的numpy数组中，但值不匹配。如果这些值只是混淆了，我可以将其归因于opencv
我有以下数据框:df=pd.DataFrame([10,10,23,23,9,9,9,10,10,10,10,12],columns=['values'])我想计算每个值的频率，但不是总计数-每个值的计数，直到它变为另一个值。我试过:df['values'].value_counts()但它给了我10693232121期望的输出是10:223:29:310:412:1我该怎么做？ 最佳答案 使用:df=df.groupby(df['values'].ne(df['values'].shift()).cumsum())['values
我已经从一个文件创建了一个3D绘图表面，并且我正在尝试为该绘图制作动画。我已经阅读了matplotlib网页中的示例和SO中的其他示例，并注意到我需要创建一个更新函数来遍历文件中的值，然后创建一个matplotlib.animation对象，但是我不明白该怎么做。如果有人能向我解释更新函数的语法以及如何在matplotlib.animation对象中使用它，我将不胜感激。我的数据是一个包含498行的多维数组，对于每一行，我都有一个包含64x128值的数组。数据按以下方式组织:数据是来自测力台的时间序列，500行中的每一行都是一个帧，这意味着该试验持续10秒。对于每一帧，我都有另一个具有
允许一个函数使用另一个函数的返回值的pythonic最佳实践是什么？例如是在另一个函数中调用一个函数更好，还是function1返回到类，然后分配类变量然后由function2使用更好？其次，您可以多少种不同的方式在函数之间传递值？classadding:defget_values(self):x=input("inputx")y=input("inputy")z=input("inputz")returnx,y,zdefuse_values(self,x,y,z):printx+y+zifname=='main':dave=adding()x,y,z=dave.get_values(
