标题编辑:固定大小写并添加“forpython”。是否有更好或更标准的方法来完成我所描述的事情?我想要这样的输入:[1,1,1,0,2,2,0,2,2,0,0,3,3,0,1,1,1,1,1,2,2,2]转换成这样:[0,1,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,3,0,0,0,1,0,0,0,2,0]或者,更好的是,像这样的东西(以不同方式描述相似的输出,但现在不限于整数):标签:[1,2,3,1,2]位置(根据我的matplotlib绘图,其中1标识第一个可占用位置):[2,7,12.5,17,21]输入数据是对图进行分类的分类数据-在下图中,分组图共享一个分类特征,我只想为该组
我正在尝试对128维点(图像中兴趣点的描述符)执行kmeans聚类。当我使用scipy.cluster.vq.kmeans2函数时,有时会出现以下错误:File"main.py",line21,inlevel_routinecurrent.centroids,current.labels=cluster.vq.kmeans2(current.descriptors,k)File"/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/cluster/vq.py",line706,inkmeans2clusters=init(data,k)File"/usr/lib
这几乎是同一个问题Howtosolve"OSError:tellingpositiondisabledbynext()call".虽然较旧的问题已经收到了一些有用的解决方法的答案,但错误的含义尚不清楚。我想知道是否有人可以对此发表评论。我正在学习Python并松散地关注tutorial.我在Fedora23上以交互方式输入以下内容:$python3Python3.4.3(default,Aug92016,15:36:17)[GCC5.3.120160406(RedHat5.3.1-6)]onlinuxType"help","copyright","credits"or"license"
我是tensorflow的新手,我正在尝试关注this入门教程。但是在“ex001.py”脚本中执行这个非常简单的代码:importtensorflowastfsess=tf.Sessionhello=tf.constant('Hello,TensorFlow!')print(hello)print(sess.run(hello))我得到以下输出Tensor("Const:0",shape=(),dtype=string)Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\Giuseppe\Desktop\ex001.py",line6,inprin