我觉得这应该是微不足道的，但我一直在努力在PyBrain文档、此处或其他地方找到任何有用的东西。问题是这样的:我有一个在PyBrain中构建和训练的三层(输入、隐藏、输出)前馈网络。每层有三个节点。我想用新的输入激活网络，并将节点的激活值存储在隐藏层。据我所知，net.activate()和net.activateOnDataset()只会返回输出层节点的激活值，并且是激活网络的唯一方法。我如何获得PyBrain网络的隐藏层激活？我不确定示例代码在这种情况下会有多大帮助，但这里有一些(使用精简的训练集):frompybrain.tools.shortcutsimportbuildNet
我有一组点(x,y)作为两个向量x,y例如:frompylabimport*x=sorted(random(30))y=random(30)plot(x,y,'o-')现在我想用高斯平滑此数据，并仅在x轴上的某些(规则间隔的)点对其进行评估。让我们说:x_eval=linspace(0,1,11)我得到的提示是这种方法称为“高斯求和滤波器”，但到目前为止我还没有在numpy/scipy中找到任何实现，尽管乍一看这似乎是一个标准问题。由于x值的间距不等，我无法使用scipy.ndimage.gaussian_filter1d。通常这种平滑是通过furrier空间并与内核相乘完成的，但我真
我正在尝试生成一个有效的代码来生成一些随机位置向量，然后我用它来计算一对相关函数。我想知道是否有直接的方法来限制放置在我的框中的任意两点之间允许的最小距离。我目前的代码如下:defpointRun(number,dr):"""Computethe3Dpaircorrelationfunctionforarandomdistributionof'number'particlesplacedintoa1.0x1.0x1.0box."""##Createarrayofdistancesoverwhichtocalculate.r=np.arange(0.,1.0+dr,dr)##Genera
输入:point=(lat,long)places=[(lat1,long1),(lat2,long2),...,(latN,longN)]count=L输出:neighbors=places靠近point的子集。(len(neighbors)=L)问题:我可以使用kd-tree快速最近邻s查找具有纬度和经度的点吗？(例如，scipy中的实现)是否需要将坐标x,y中的点的地理坐标(经纬度)进行变换？这是解决这个问题的最佳方法吗？ 最佳答案 老实说，我不知道使用kd-tree是否能正常工作，但我的直觉告诉我这是不准确的。我认为您需要使
如何在Deform/Colander中定义一个自定义验证器来访问所有节点值。我需要访问两个字段中的值以确定特定值是否有效？ 最佳答案 要为所有漏勺字段放置一个验证器，我们可以简单地这样做验证器方法:defuser_DoesExist(node,appstruct):ifDBSession.query(User).filter_by(username=appstruct['username']).count()>0:raisecolander.Invalid(node,'Usernamealreadyexist.!!')架构:clas
我有2个关于分析GPS数据集的问题。1)提取轨迹我有一个庞大的记录GPS坐标的数据库，格式为(latitude,longitude,date-time)。根据连续记录的日期时间值，我试图提取此人遵循的所有轨迹/路径。例如;假设从时间M开始，(x,y)对不断变化，直到时间N。在N之后，(x,y)对的变化减少，此时我得出结论，从时间M到所走的路径>N可以称为轨迹。在提取轨迹时，这是一个不错的方法吗？您是否可以建议任何众所周知的方法/方法/算法？您是否有任何数据结构或格式建议我以有效的方式维护这些要点？也许，对于每个轨迹，计算出速度和加速度会有用吗？2)挖掘轨迹一旦我有了所有的轨迹/路径，我
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭1年前。Improvethisquestion您会拍摄图像并标记特定点(例如，标记人的眼睛、Nose、嘴巴等周围的区域)，然后将它们转换为标记到另一幅图像中的点。像这样的东西:transform(original_image,marked_points_in_the_original,marked_points_in_the_reference)我似乎找不到描述它的算法，也找不到任何库。我也愿意自己做，只要我能找
我有一个未知维度空间中的点数组，例如:data=numpy.array([[115,241,314],[153,413,144],[535,2986,41445]])我想找到所有点之间的平均欧式距离。请注意，我有超过20,000点，所以我想尽可能高效地完成此操作。谢谢。 最佳答案 如果您可以访问scipy，您可以尝试以下操作:scipy.spatial.distance.cdist(data,data) 关于python-使用Numpy求一组点的平均距离，我们在StackOverflow
Windows7、python2.6.6、2.7创建目录“c:\1\test”。尝试检查它是目录还是文件，但两者都不是:>>>os.listdir('c:/1')['test.']>>>os.path.isdir('c:/1')True>>>os.path.exists('c:/1/test.')False>>>os.path.isdir('c:/1/test.')False>>>os.path.isfile('c:/1/test.')False为什么目录带有.最后根本不被识别为文件系统条目？但我可以从os.listdir获取它。 最佳答案
我需要获取所有用side_a-side_b表示的链接的后代点(在一个数据帧中)，直到到达每个side_a它们的end_point(在其他数据帧中)。所以:df1:side_aside_babbccdkllmlnpqqrrsdf2:side_aend_pointacbccckmknlmlnpsqsrs重点是获取每个side_a值的所有点，直到从df2到达该值的end_point。如果它有两个end_point值(就像“k”一样)，它应该是两个列表。我有一些代码，但它不是用这种方法编写的，如果df1['side_a']==df2['end_points']它会删除df1中的所有行，这会导致
