在我的MongoDB集合中，我有一个包含数组条目的文档。如何在C#中将这些数组值作为字符串数组获取？我可以让文档本身恢复正常，但我似乎无法获取数组值。这就是我要做的:QueryDocumentfindUser=newQueryDocument("_id",id);BsonDocumentuser=bsonCollection.FindOne(findUser);所以在这个user文档中，有一个我想获取并解析为字符串数组的数组。文档看起来像这样:{"firstname":"jon","secondname":"smith","loves":["this","that","otherstu
在我的MongoDB集合中，我有一个包含数组条目的文档。如何在C#中将这些数组值作为字符串数组获取？我可以让文档本身恢复正常，但我似乎无法获取数组值。这就是我要做的:QueryDocumentfindUser=newQueryDocument("_id",id);BsonDocumentuser=bsonCollection.FindOne(findUser);所以在这个user文档中，有一个我想获取并解析为字符串数组的数组。文档看起来像这样:{"firstname":"jon","secondname":"smith","loves":["this","that","otherstu
我是numpy的新手，我正在python中使用随机森林实现集群。我的问题是:如何找到数组中确切行的索引？例如[[0.5.2.][0.0.3.][0.0.0.]]然后我寻找[0.0.3.]并得到结果1(第二行的索引)。有什么建议吗？遵循代码(不工作......)forindex,elementinenumerate(leaf_node.x):forindex_second_element,element_twoinenumerate(leaf_node.x):if(index 最佳答案 为什么不简单地做这样的事情呢？>>>aarray
如何获取nD数组中列的长度？例如，我有一个称为a的nD数组。当我打印a.shape时，它返回(1,21)。我想做一个for循环，在数组a的列大小范围内。我如何获得的值 最佳答案 可以得到数组的第二维为:a.shape[1] 关于python/numpy:howtoget2Darraycolumnlength?，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7670226/
为什么我在使用np.dot(a,b.T)时会收到此错误:TypeError:Cannotcastarraydatafromdtype('float64')todtype('S32')accordingtotherule'safe'a和b的类型是numpy.ndarray。我的NumPy版本是1.11.0。 最佳答案 只需从BrenBarn和WarrenWeckesser获取输入以提供应该运行的代码片段(通过将字符串转换为float):a=map(lambdax:float(x),a)b=map(lambdax:float(x),b)
在使用Numpy的Python程序中，iterable和array_like对象有什么区别？iterable和array_like都经常出现在Python文档中，它们有一些相似的属性。我知道在这种情况下array_like对象应该支持Numpy类型的操作，例如广播，但是Numpy数组区域也是可迭代的。说array_like是iterable的扩展(或超集？)是否正确？ 最佳答案 术语"array-like"确实只在NumPy中使用，指的是可以作为第一个参数传递给numpy.array()以创建数组的任何内容。术语"iterable"
如下代码#NumericaloperationSN_map_final=(new_SN_map-mean_SN)/sigma_SN#Plotfigurefig12=plt.figure(12)fig_SN_final=plt.imshow(SN_map_final,interpolation='nearest')plt.colorbar()fig12=plt.savefig(outname12)new_SN_map是一维数组，mean_SN和sigma_SN是常量，我收到以下错误。Traceback(mostrecentcalllast):File"c:\Users\Valentin\
我有以下代码fromsklearn.ensembleimportExtraTreesClassifierfromsklearn.cross_validationimportcross_val_score#splitthedatasetfortrainandtestcombnum['is_train']=np.random.uniform(0,1,len(combnum))ET:{1})".format(label_columns,et_score))检查数组的形状:features.shapeOut[19]:(43069,34)和labels.shapeOut[20]:(43069,1
为什么我会收到此错误消息？ValueError:使用序列设置数组元素。谢谢Z=np.array([1.0,1.0,1.0,1.0])deffunc(TempLake,Z):A=TempLakeB=ZreturnA*BNlayers=Z.sizeN=3TempLake=np.zeros((N+1,Nlayers))kOUT=np.zeros(N+1)foriinxrange(N):kOUT[i]=func(TempLake[i],Z) 最佳答案 您收到错误消息ValueError:settinganarrayelementwithas
我试图解决thisproblem6inthisnotebook.问题是使用来自sklearn.linear_model的LogisticRegression模型，使用50、100、1000和5000个训练样本来训练一个简单的模型。lr=LogisticRegression()lr.fit(train_dataset,train_labels)这是我试图做的代码，它给了我错误。ValueError:Foundarraywithdim3.Estimatorexpected有什么想法吗？ 最佳答案 scikit-learn期望fit的训练
