我需要能够在二维矩阵或网格中存储有关单元格的信息。数据不连续，因此当较低的行和列没有数据时，我可能需要将数据存储在5,5。我的第一个想法是动态调整大小的数组。但是Swift数组的边界不会自动增长。如果我尝试在索引5处放置超出其当前大小的内容，它将失败并出现越界异常。Swift或Cocoa中是否有支持随机访问网格的集合类。NSArray也不支持它。另一个想法是将元素存储在字典中，并使用行、列的元组作为键。但是，元组不可哈希，不能用作字典的键。我目前的方法是用一个用空值填充的设定大小预初始化数组。有没有更好的办法？ 最佳答案 这是一个非
下面的调用:rbf=Rbf(points[0],points[1],values,epsilon=2)导致错误:LinAlgError:singularmatrix具有以下值:In[3]:pointsOut[3]:(array([71,50,48,84,71,74,89,76,70,77,74,79,83,71,72,78,73,84,75,65,73,82,48,86,74,86,66,74,68,74,81,74,88,66,57,50,72,86,72,92,81,67,82,78,69,70,73,71,76,72,74,75]),array([32,34,4,35,1,7,4
我有一个非常大的Scipy稀疏矩阵(CSR_MATRIX)。我只想知道如何计算每一行的值之和以及矩阵每一列的值之和。我有一个执行相同操作的代码，但它使用的是CSC_MATRIX。这两者在行列求和方面有什么不同吗？我想也许我可以获得其他人也可以使用的快速响应，或者我可以自己测试。fromscipy.sparseimport*fromscipyimport*row=array([0,0,1,2,2,2])col=array([0,2,2,0,1,2])data=array([1,2,3,4,5,6])csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).tode
我正在使用rpy2，但我遇到了这个困扰我的问题:我知道如何将Python数组或列表转换为R(感谢rpy2)可以在Python中处理的FloatVector。能不能反其道而行之？例如，我有一个FloatVector或Matrix是一个R对象。如何将其转换回Python数组或列表？ 最佳答案 这就像一个魅力:vector=numpy.asarray(vector_R) 关于python-rpy2:将FloatVector或Matrix转换回Python数组或列表？，我们在StackOverf
我正在尝试在两个时间序列上运行grangercausalitytests:importnumpyasnpimportpandasaspdfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportgrangercausalitytestsn=1000ls=np.linspace(0,2*np.pi,n)df1=pd.DataFrame(np.sin(ls))df2=pd.DataFrame(2*np.sin(1+ls))df=pd.concat([df1,df2],axis=1)df.plot()grangercausalitytests(df,maxlag=20)但是，我得
我是tensorflow的新手，正在学习教程。我收到一条错误消息:InvalidArgumentError(seeabovefortraceback):Matrixsize-compatible:In[0]:[100,784],In[1]:[500,10][[Node:MatMul_3=MatMul[T=DT_FLOAT,transpose_a=false,transpose_b=false,_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_Placeholder_0,Variable_6/read)]]这是我的代码:impo
问题:输入是一个(i,j)-矩阵M。期望的输出是一个(i^n,j^n)矩阵K，其中n是所取产品的数量。获得所需输出的详细方法如下生成n行排列I的所有数组(总共i**n个n数组)生成所有n列排列J的数组(总共j**n个n数组)K[i,j]=m[I[0],J[0]]*...*m[I[n],J[n]]forallninrange(len(J))我完成此操作的直接方法是生成一个标签列表，其中包含范围(len(np.shape(m)[0]))和范围(len(np.shape(m)[1]))分别代表行和列。之后，您可以像上面最后一个要点那样将它们相乘。然而，这对于大型输入矩阵并不实用——所以我正在
在这个简化的示例中，我使用GridSearchCV训练了一个学习器。我想在对完整的集合X进行预测时返回最佳学习者的混淆矩阵。lr_pipeline=Pipeline([('clf',LogisticRegression())])lr_parameters={}lr_gs=GridSearchCV(lr_pipeline,lr_parameters,n_jobs=-1)lr_gs=lr_gs.fit(X,y)printlr_gs.confusion_matrix#Wouldliketobeabletodothis谢谢 最佳答案 您首先
我不知道这是否可能，这可能是一个幼稚的问题，但我如何将R的rownames()和colnames()设置为scipy.sparse.csr.csr_matrix?我看到my_matrix.dtype.names在这里不起作用，而且我找不到这种稀疏矩阵的任何“索引”等价物...此外，由于一些Unresolved问题...非常感谢您的帮助， 最佳答案 您必须单独维护名称，因为scipy的稀疏格式都不支持命名索引。这可能看起来像:foo=csr_matrix(...)row_names=np.array(...)col_names=np.
我正在学习scikitlearn中的随机森林，作为一个例子，我想使用随机森林分类器进行文本分类，使用我自己的数据集。所以首先我用tfidf对文本进行矢量化并进行分类:fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassifier=RandomForestClassifier(n_estimators=10)classifier.fit(X_train,y_train)prediction=classifier.predict(X_test)当我运行分类时，我得到了这个:TypeError:Asparsematrixwaspassed
