我有一个索引列表a=[[1,2,4],[0,2,3],[1,3,4],[0,2]]将其转换为1的numpy数组的最快方法是什么，其中每个索引显示1出现的位置？即我想要的是:output=array([[0,1,1,0,1],[1,0,1,1,0],[0,1,0,1,1],[1,0,1,0,0]])我事先知道数组的最大大小。我知道我可以遍历每个列表并在每个索引位置插入一个1，但是是否有更快/矢量化的方法来执行此操作？我的用例可能有数千行/列，我需要这样做数千次，所以越快越好。 最佳答案 这个怎么样:ncol=5nrow=len(a)o

我需要在服务器端将mp3音频文件转换为64kbps。现在，我正在使用subprocess来调用lame，但我想知道是否有任何好的替代方案？ 最佳答案 这里似乎有一个关于该主题的旧线程:http://www.dreamincode.net/forums/topic/72083-lame-mp3-encoder-for-python/最后的结论是通过Python->C绑定(bind)创建到lame_enc.dll的自定义绑定(bind)。得出该结论的原因是现有的绑定(bind)库(pymedia/py-lame)没有得到维护。不幸的是，

我正在尝试使用卡方(scikit-learn0.10)选择最佳特征。从总共80个训练文档中，我首先提取了227个特征，并从这227个特征中选择前10个特征。my_vectorizer=CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer())X_train=my_vectorizer.fit_transform(train_data)X_test=my_vectorizer.transform(test_data)Y_train=np.array(train_labels)Y_test=np.array(test_labels)X_train=np.clip(X_tr

在Matplotlib中绘制两点(x1,y1)和(x2,y2)之间的线非常简单Line2D:Line2D(xdata=(x1,x2),ydata=(y1,y2))但在我的特殊情况下，我必须在所有使用数据坐标的常规绘图之上使用点坐标绘制Line2D实例。这可能吗？ 最佳答案 正如@tom提到的，关键是transformkwarg。如果您希望将艺术家的数据解释为“像素”坐标，请指定transform=IdentityTransform()。使用转换变换是matplotlib中的一个关键概念。转换获取艺术家数据所在的坐标，并将它们转换为显

我正在尝试在pyPI上注册一个包。在创建一个看起来像的.pypirc之后[distutils]#thistellsdistutilswhatpackageindexesyoucanpushtoindex-servers=pypipypitest[pypi]repository:https://pypi.python.org/pypiusername:"amfarrell"password:"Idontpostmypassphrasepublicly"[pypitest]repository:https://testpypi.python.org/pypiusername:"amfarr

我突然在之前运行的代码中遇到了一个奇怪的错误。我最近从1.9.4升级到Django1.9.6。在我的一个观点中，我有:fromdjango.contribimportmessagesfromdjango.utils.translationimportugettext_lazyas_messages.success(request,str(_('Astringwitha')+''+_('link!')+'.'),extra_tags="safehtml")这现在在倒数第二行给出了一个TypeError:Can'tconvert'__proxy__'objecttostrimplicitl

Inarelatedquestion我了解到，如果我有一个形状为MxMxN的数组，并且我想根据形状为MxM的bool矩阵进行选择，我可以简单地做data[select,...]并完成它。不幸的是，现在我的数据顺序不同了:importnumpyasnpdata=np.arange(36).reshape((3,4,3))select=np.random.choice([0,1],size=9).reshape((3,3)).astype(bool)对于data中索引为i0,i1,i2的每个元素，如果select[i0,i2]==True，则应该选择它>。我怎样才能继续我的选择，而不必做一

由于我的分类器在测试数据上产生了大约99%的准确率，我有点怀疑并想深入了解我的NB分类器最有用的特征，看看它正在学习什么样的特征。以下主题非常有用:Howtogetmostinformativefeaturesforscikit-learnclassifiers?至于我的特征输入，我仍在尝试，目前我正在使用CountVectorizer测试一个简单的unigram模型:vectorizer=CountVectorizer(ngram_range=(1,1),min_df=2,stop_words='english')关于上述主题，我发现了以下函数:defshow_most_inform

使用Python图像库，我可以调用img.convert("P",palette=Image.ADAPTIVE)或img.convert("P",palette=Image.WEB)但有没有办法转换成任意调色板？p=[]foriinrange(0,256):p.append(i,0,0)img.convert("P",palette=p)它将在哪里将每个像素映射到图像中找到的最接近的颜色？还是Image.WEB仅支持此功能？ 最佳答案 在查看convert()的源代码时，我发现它引用了im.quantize。quantize可以采用

我最近从https://github.com/floydhub/dl-docker得到了深度学习docker运行并尝试教程时，在导入keras层模块时收到错误。from__future__importprint_functionimportkerasfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flattenf