我想研究几个(1000个数量级)形状为(1000,800,1024)的3D数组。我需要计算沿axis=0的平均值，但在此之前，我必须沿axis2滚动数据，直到它“位于正确的位置”。这听起来很奇怪，所以我会试着解释一下。形状为(1024,)的一维子数组是来自物理环形缓冲区的数据。环形缓冲区在不同的位置被读出，我知道。所以我有几个形状为(1000,800)的数组pos。告诉我在什么位置读取了环形缓冲区。我需要根据pos滚动形状为(1000,800,1024)的3D数组data。只有在滚动之后..3D阵列对我才有意义，我才能开始分析它们。在C中，可以编写非常简单的代码，所以我想知道我是否可以
Python通过手肘法实现k_means聚类1.导入matplotlib.pylab和numpy包2.定义实现需要用到的函数（1）计算两点距离（2）取集合的中心点（3）寻找下一个聚类中心点，其距离已找到的聚类中心点最远，用于初始化聚类中心3.k_means方法4.手肘法获取最佳的k值5.main函数6.完整代码1.导入matplotlib.pylab和numpy包importmatplotlib.pylabaspltimportnumpyasnp2.定义实现需要用到的函数（1）计算两点距离#计算两点距离defdistance(a,b):returnnp.sqrt((a[0]-b[0])**2+
我一直在整个Internet上搜索，但没有找到那个确切的API。我想将他们的DidYoumean功能用于我自己的网站。 最佳答案 Pygoogle有一个API调用http://pygoogle.sourceforge.net/dist/doc/public/google-module.html#doSpellingSuggestion>>>importgoogle>>>google.LICENSE_KEY='...'>>>google.doSpellingSuggestion('pithon')'python'
我正在使用scikitlearn进行聚类(k-means)。当我使用详细选项运行代码时，它会打印每次迭代的惯性。算法完成后，我想获得每个形成的簇的惯性(k个惯性值)。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 我设法使用fit_transform方法获取该信息，他们获取每个样本与其簇之间的距离。model=cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=n)distances=model.fit_transform(trainSamples)variance=0i=0forlabelinmodel.labels_:var
我正在对约100万个项目(每个表示为一个约100个特征向量)运行k-means聚类。我已经为各种k运行了聚类，现在想用sklearn中实现的轮廓分数来评估不同的结果。尝试在没有采样的情况下运行它似乎不可行并且需要很长时间，所以我假设我需要使用采样，即:metrics.silhouette_score(feature_matrix,cluster_labels,metric='euclidean',sample_size=???)不过，我不太清楚什么是合适的抽样方法。给定矩阵的大小，是否有关于使用多大样本的经验法则？是取我的分析机可以处理的最大样本更好，还是取更多较小样本的平均值更好？我
我需要计算超过1000行的数组的列的平均值。np.mean(some_array)给我inf作为输出但我很确定这些值没问题。我正在从here加载一个csv在我的Data变量中，“cement”列在我看来是“健康的”。In[254]:np.mean(Data[:230]['Cement'])Out[254]:275.75但是如果我增加行数问题开始:In[259]:np.mean(Data[:237]['Cement'])Out[259]:inf但是当我查看数据时In[261]:Data[230:237]['Cement']Out[261]:array([[425.],[333.],[25
如何将b和c的方法添加到我的数据框中？我尝试了合并，但它似乎没有用。所以我想用df.groupBy('date').mean()的结果将两个额外的列b_mean和c_mean添加到我的数据框中数据框abcdate023511591123711我有以下代码importpandasaspda=[{'date':1,'a':2,'b':3,'c':5},{'date':1,'a':5,'b':9,'c':1},{'date':1,'a':3,'b':7,'c':1}]df=pd.DataFrame(a)x=df.groupby('date').mean()编辑:期望的输出如下df.group
我正在使用https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-14.04-VirtualBox-VM在安装了CUDA(没有驱动程序)的Ubuntu14.04虚拟服务器上安装Caffe作为灵感。在安装过程中，我编辑了MakeFile以包含"CPU_ONLY:=1"，然后再构建它。但是，Caffe似乎仍在尝试利用GPU。当我尝试运行测试示例时，出现以下错误:pythonpython/classify.pyexamples/images/cat.jpgfooTraceback(mostrecentcalllast):File"python/classify.p
我正在尝试创建一个新列，它返回同一df中现有列的值的平均值。但是，应根据其他三个列中的分组来计算平均值。Out[184]:YEARdaytypehourtypescenariooption_value02015SATof_h00.13449912015SUNof_h163.01925022015WDof_h252.11351632015WDpk_h343.12651342015SATof_h456.431392当“YEAR”、“daytype”和“hourtype”相似时，我基本上想要一个新列“mean”来计算“optionvalue”的平均值。我尝试了以下方法但没有成功......I
我一直在使用scipy'sk-means现在已经有一段时间了，我对它在可用性和效率方面的工作方式感到非常满意。但是，现在我想探索不同的k-means变体，更具体地说，我想申请sphericalk-means在我的一些问题中。您知道球形k均值的任何良好Python实现(即类似于scipy的k均值)吗？如果不是，修改scipy的源代码以使其k-means算法适应球形有多难？谢谢。 最佳答案 在球形k-means中，您的目标是保证中心位于球体上，因此您可以调整算法以使用余弦距离，并且还应该对最终结果的质心进行归一化。当使用欧几里得距离时，
