正如标题所说，假设我想写一个符号函数(让我们暂时忘记sign(0))，显然我们期望sign(2)=1和sign(array([-2,-2,2]))=数组([-1,-1,1])。但是，以下函数将不起作用，因为它无法处理numpy数组。defsign(x):ifx>0:return1else:return-1下一个函数也不会工作，因为如果x只是一个数字，它就没有形状成员。即使使用像y=x*0+1这样的技巧，y也不会有[]方法。defsign(x):y=ones(x.shape)y[x即使使用另一个问题(howcanImakeanumpyfunctionthatacceptsanumpyar
gray_image=cv2.cvtColor(contrast,cv2.COLOR_BGR2GRAY)TypeError:srcisnotanumpyarray,neitherascalar我目前正在努力解决这个问题，如有任何帮助，我们将不胜感激。如评论中所述，PIL图像需要转换为CV2可接受的格式，任何人都可以使用下面给出的示例提供解释吗？importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromcyclerimportcyclerfromPILimportImage,ImageEnhance#Loadstheimaget
我正在使用Python进行一些科学计算，其中包含大量几何计算，我发现使用numpy与使用标准math库之间存在显着差异。>>>x=timeit.Timer('v=np.arccos(a)','importnumpyasnp;a=0.6')>>>x.timeit(100000)0.15387153439223766>>>y=timeit.Timer('v=math.acos(a)','importmath;a=0.6')>>>y.timeit(100000)0.012333301827311516这超过了10倍的加速!我将numpy用于几乎所有标准数学函数，我只是假设它经过优化并且至少与
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭9个月前。Improvethisquestion如何最好地编写一个可以接受标量float或numpy向量(一维数组)并根据输入返回标量、一维数组或二维数组的函数？该函数代价高昂且经常被调用，我不想给调用者增加负担以对参数或返回值进行特殊转换。它只需要处理数字(而不是列表或其他可迭代的东西)。np.vectorize可能很慢(Broadcastingapythonfunctionontonumpyarrays)，其他答案(Getting
是否有一种更简单、内存效率更高的方法来单独在numpy中执行以下操作。importnumpyasnpar=np.array(a[l:r])ar+=ca=a[0:l]+ar.tolist()+a[r:]它可能看起来很原始，但它涉及获取给定数组的子数组副本，然后再准备两个相同的副本以在标量add之外的左右方向追加。我希望找到一些更优化的方法来做到这一点。我想要一个完全在Python列表或NumPy数组中的解决方案，但不能同时使用两者，因为如上所示从一种形式转换为另一种形式会在数据巨大时导致严重的开销。 最佳答案 您可以按如下方式就地进行
假设我有这个:defincrementElements(x):returnx+1但我想修改它，以便它可以采用numpy数组、可迭代对象或标量，并将参数提升为numpy数组并将每个元素加1。我该怎么做？我想我可以测试参数类，但这似乎是个坏主意。如果我这样做:defincrementElements(x):returnnumpy.array(x)+1它适用于数组或可迭代对象，但不适用于标量。这里的问题是标量x的numpy.array(x)产生一些奇怪的对象，它包含在numpy数组中，但不是“真正的”数组；如果我向它添加一个标量，结果将降级为一个标量。 最佳答案
我的TensorFlow模型使用tf.random_uniform来初始化一个变量。我想在开始训练时指定范围，所以我为初始化值创建了一个占位符。init=tf.placeholder(tf.float32,name="init")v=tf.Variable(tf.random_uniform((100,300),-init,init),dtype=tf.float32)initialize=tf.initialize_all_variables()我像这样在训练开始时初始化变量。session.run(initialize,feed_dict={init:0.5})这给了我以下错误:V
我正在尝试将低于阈值的数组成员设置为nan。这是QA/QC流程的一部分，传入数据可能已经有nan槽。例如，我的阈值可能是-1000，因此我想在以下数组中将-3000设置为nanx=np.array([np.nan,1.,2.,-3000.,np.nan,5.])以下内容:x[x产生正确的行为，还有一个RuntimeWarning，但是禁用警告的开销warnings.filterwarnings("ignore")...warnints.resetwarnings()有点重，可能有点不安全。尝试使用如下花式索引进行两次索引不会产生任何效果:nonan=np.where(~np.isnan
MATLAB矩阵的加法和减法MATLAB矩阵可以有加法和减法的操作，但是两个操作数的矩阵必须具有相同的行数和列数。详细例子在MATLAB中建立一个脚本文件，代码如下：a=[123;456;789];b=[756;208;571];c=a+bd=a-b运行该文件，显示结果：c=8796514121510d=-6-3-325-2218MATLAB除法（左，右）矩阵MATLAB中有两种矩阵除法符号：即左除“＼”和右除“／”。注意：这两个操作数的矩阵必须具有相同的行数和列数。详细例子在MATLAB中建立一个脚本文件，代码如下：a=[123;456;789];b=[756;208;571];c=a/bd
我想将我的标量函数映射到我的.edmx，但它失败了。我右键单击我的EntityFramework映射，然后选择从数据库更新模型。它出现在我的模型浏览器的存储过程文件夹中。但是，当我想将它添加到模型浏览器中的FunctionImports文件夹时，消息scalarfunctiondoesnotappear显示在下拉列表中。有人可以帮助我吗？我可以使用旧方法调用标量函数，例如:dbContext.ExecuteStoreQuery("SELECTdbo.getMinActualLoadDate({0},{1},{2})ASMyResult",LoadPkid,LoadFkStartLoc,
