我想知道是否可以分别获取ndarray的x和y维度。我知道我可以使用ndarray.shape来获取表示维度的元组，但我如何在x和y信息中将其分开？提前谢谢你。 最佳答案 您可以使用元组解包。y,x=a.shape 关于python-如何获得ndarray的x和y维度-Numpy/Python，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22490721/
是否可以在不使用for循环的情况下连接两个不同维度的张量。例如张量1的维度为(15,200,2048)，张量2的维度为(1,200,2048)。是否可以沿着第一个张量中第一维的所有15个索引将第二个张量与第一个张量连接起来(沿着张量1的第一维广播第二个张量，同时沿着第一个张量的第三个维度连接)？生成的张量应具有维度(15,200,4096)。是否可以在没有for循环的情况下完成此操作？ 最佳答案 您可以在串联(使用Tensor.expand())之前手动进行广播(使用torch.cat()):importtorcha=torch.r
我对numpy的广播规则有点困惑。假设你想对一个更高维度的数组进行轴方向的标量乘积，以将数组维度减一(基本上是沿着一个轴执行加权求和):fromnumpyimport*A=ones((3,3,2))v=array([1,2])B=zeros((3,3))#V01:thisworksB[0,0]=v.dot(A[0,0])#V02:thisworksB[:,:]=v[0]*A[:,:,0]+v[1]*A[:,:,1]#V03:thisdoesn'tB[:,:]=v.dot(A[:,:])为什么V03不工作？干杯 最佳答案 np.dot
这段代码:frompandas_mlimportConfusionMatrixy_actu=[1,2]y_pred=[1,2]cm=ConfusionMatrix(y_actu,y_pred)cm.print_stats()打印:population:2P:1N:1PositiveTest:1NegativeTest:1TP:1TN:1FP:0FN:0TPR:1.0TNR:1.0PPV:1.0NPV:1.0FPR:0.0FDR:0.0FNR:0.0ACC:1.0F1_score:1.0MCC:1.0informedness:1.0markedness:1.0prevalence:0.5
我有一个多维numpy数组，我需要遍历给定的维度。问题是，直到运行时我才知道哪个维度。换句话说，给定一个数组m，我可能想要m[:,:,:,i]foriinxrange(n)或者我想要m[:,:,i,:]foriinxrange(n)等等我想numpy中一定有一个简单的功能来编写这个，但我不知道它是什么/它可能被称为什么。有什么想法吗？ 最佳答案 有很多方法可以做到这一点。您可以使用切片列表构建正确的索引，或者改变m的步幅。但是，最简单的方法可能是使用np.swapaxes:importnumpyasnpm=np.arange(24)
我正在尝试使用keras训练LSTM模型，但我想我在这里出错了。我得到了一个错误ValueError:Errorwhencheckinginput:expectedlstm_17_inputtohave3dimensions,butgotarraywithshape(10000,0,20)虽然我的代码看起来像model=Sequential()model.add(LSTM(256,activation="relu",dropout=0.25,recurrent_dropout=0.25,input_shape=(None,20,64)))model.add(Dense(1,activa
在dimens.xml中，我有:18sp在运行时，我得到这个值并设置TextView的文本大小:intsize=context.getResources().getDimensionPixelSize(R.dimen.text_medium);textView.setTextSize(size).在10英寸平板电脑(1280x800)上，一切正常；但在手机(800x480)上，TextView的字体非常大。在平板电脑上，大小等于18；电话里是27岁。如果我手动设置大小:textView.setTextSize(size)两个设备上的大小都是正常的。 最佳答案
在dimens.xml中，我有:18sp在运行时，我得到这个值并设置TextView的文本大小:intsize=context.getResources().getDimensionPixelSize(R.dimen.text_medium);textView.setTextSize(size).在10英寸平板电脑(1280x800)上，一切正常；但在手机(800x480)上，TextView的字体非常大。在平板电脑上，大小等于18；电话里是27岁。如果我手动设置大小:textView.setTextSize(size)两个设备上的大小都是正常的。 最佳答案
我已经在tensorflow中实现了某种神经网络(GAN:生成对抗网络)。它按预期工作，直到我决定在generator(z)方法中添加以下批归一化层(参见下面的完整代码):out=tf.contrib.layers.batch_norm(out,is_training=False)当我收到以下错误时:G_sample=generator(Z)File"/Users/Florian/Documents/DeepLearning/tensorflow_stuff/tensorflow_stuff/DCGAN.py",line84,ingeneratorout=tf.contrib.laye
我有两个numpy数组:一个数组x形状为(n,a0,a1,...)和一个数组k形状为(n,b0,b1,...)。我想计算指数数组，使输出具有维度(a0,a1,...,b0,b1,...)和out[i0,i1,...,j0,j1,...]==prod(x[:,i0,i1,...]**k[:,j0,j1,...])如果只有一个a_i和一个b_j，广播通过importnumpyx=numpy.random.rand(2,31)k=numpy.random.randint(1,10,size=(2,101))out=numpy.prod(x[...,None]**k[:,None],axis=
