我需要验证我的列表列表是否在python中具有相同大小的列表myList1=[[1,1],[1,1]]//Thisshouldpass.Ithastwolists..bothoflength2myList2=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]//Thisshouldpass,Ithasthreelists..alloflength3myList3=[[1,1],[1,1],[1,1]]//Thisshouldpass,Ithasthreelists..alloflength2myList4=[[1,1,],[1,1,1],[1,1,1]]//ThisshouldFAIL
我有两个列表，如下所示:a=[[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6,7]],b=[[5,6,7,8],[9,1,2,3],[4,5,6,7,8]]对于这样的输出，我想逐个元素地减去:a-b=[[-4,-4,-4,-4],[7,2,2,2],[-1,-1,-1,-1,-1]]为了做到这一点，我将每个a和b转换为数组并减去它们，我使用:np.array(a)-np.array(b)输出只是给我错误:UnsupportedOperandtypefor-:'list'and'list'我做错了什么？np.array命令不应该确保转换为数组吗？ 最
我注意到如果p值极小，SciPy中的Fisher精确检验会返回负p值:>>>importscipyassp>>>importscipy.stats>>>x=[[48,60],[3088,17134]]>>>sp.stats.fisher_exact(x)(4.4388601036269426,-1.5673906617053035e-11)在R中，使用相同的2x2列联表:>a=matrix(c(48,60,3088,17134),nrow=2)>fisher.test(a)p-value=6.409e-13我的问题是1)为什么SciPy返回负p值？2)如何使用SciPy生成正确的p值？
我创建了一个数据集并将其保存到TFRecord文件中。问题是图片有不同的尺寸，所以我想和图片一起保存尺寸。所以我使用了TFRecordWriter并定义了如下功能:example=tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={'rows':_int64_feature(image.shape[0]),'cols':_int64_feature(image.shape[1]),'image_raw':_bytes_feature(image_raw)}))我希望我可以使用TFRecordReader读取和解码图像，但问题是我无法
我正在尝试使用HDF5数据格式存储大约3000个numpy数组。数组长度从5306到121999不等np.float64我得到对象dtypedtype('O')没有原生HDF5等价物错误，因为由于数据的不规则性质，numpy使用通用对象类。我的想法是将所有数组填充到121999长度并将大小存储在另一个数据集中。但是这在空间上看起来很低效，有没有更好的方法？编辑:澄清一下，我想存储3126个dtype=np.float64数组。我将它们存储在list中，当h5py执行例程时，它会转换为dtype=object的数组，因为它们的长度不同。为了说明这一点:a=np.array([0.1,0.
我是Python的新手，正在探索使用它来允许用户构建自定义图像。这个想法是客户端会选择几个选项，然后在服务器上创建图像然后下载(或用于服务器端的其他事情)。图像由很多图像组成，其中大部分是小图标类型的图像，形状不规则，具有透明度。所有图层都是.png文件。我试过使用Pillow，但图像似乎需要与整体图像大小相同才能正确使用顶层的透明度。这是我到目前为止尝试过的:fromPILimportImagebackground=Image.open("Background.png")foreground=Image.open("Trim.png")fire=Image.open("Type_Fi
我正在尝试使用Keras库、Tensorflow后端为完全卷积神经网络建模。我面临的问题是将]不同大小的图像分批提供给model.fit()函数。训练集由大小从768x501到1024x760不等的图像组成。具有相同尺寸的图像不超过5张，因此将它们分组似乎没有帮助。Numpy允许将数据以列表形式存储在单个变量中。但是kerasmodel.fit()函数在接收列表类型训练数组时抛出错误。我不想调整大小和丢失数据，因为我已经有一个非常小的数据集。我该如何训练这个网络？ 最佳答案 我认为空间金字塔池化(SPP)可能会有所帮助。检查这个pa
我有一个很长的元组(2,2,10,10,344,344,45,43,2,2,10,10,12,8,2,10)我正试图把它分成一个元组的元组，比如((2,2,10,10),(344,344,45,43),(2,2,10,10),(12,8,2,10))我是python新手，不太擅长元组o(2,2,10,10,344,344,45,43,2,2,10,10,12,8,2,10)r列出。我的friend说我应该拆分它，但我就是不能接受-_-我需要将元组拆分为包含4个元素的元组，稍后我将使用矩形通过PIL绘制到图像。 最佳答案 好吧，有一个
我发现我的程序中的一个瓶颈是从给定值列表创建numpy数组，最常见的是将四个值放入一个2x2数组中。有一种显而易见、易于阅读的方法:my_array=numpy.array([[1,3],[2.4,-1]])这需要15秒——非常非常慢，因为我已经做了数百万次。还有一种更快、更难读的方法:my_array=numpy.empty((2,2))my_array[0,0]=1my_array[0,1]=3my_array[1,0]=2.4my_array[1,1]=-1速度提高了10倍，仅需1微秒。有没有既快速又易于阅读的方法？到目前为止我尝试了什么:使用asarray而不是array没有区
也许这是算法问题，但是下面这段代码numpy.power((-1+0j),0.5)产生以下输出(6.1230317691118863e-17+1j)类似的表达，例如numpy.power(complex(-1),.5)产生相同的结果，但是-numpy.sqrt(complex(-1))产生1j。显然，结果应该没有实数部分，所以我遗漏了一些重要的东西，或者我是否需要将此报告给numpy开发人员。万一有人问，不，我不能四舍五入实部(这个计算我需要完全精确)，是的，我需要使用幂函数。 最佳答案 发生的情况是-1的平方根计算为exp(iph
