Скажем, у нас есть numpy.ndarray с элементами numpy.str_. Например, ниже arr – numpy.ndarray с четырьмя элементами numpy.str_, такими как: >>> print(arr) ['\tSTART\t 0\n' '12345 ABCDEFG' '1A 2B3C' '\nE N D'] Есть ли способ записать содержимое arr в файл без [ , ] и без ' для каждого элемента numpy.str_ ? То есть, напишите arr следующим […]
В соответствии с погрешностью значения в переменной multipling xarray с массивом 2D numpy import xarray as xr hndl_tran = xr.open_dataset(path_netcdf, chunks={'time': 10}) flow_data = hndl_tran['val'] new_arr = flow_data * xr.DataArray(vba) Вот формы входных массивов flow_data.shape (1165, 720, 1440) vba.shape (720L, 1440L) Вот форма массива после умножения: new_arr.shape (1165, 720, 1440, 720, 1440) Я хочу, чтобы […]
Я выполнил эту ссылку, чтобы построить трехмерную фигуру. Моя проблема в том, что у меня уже есть 3 списка для X, Y, Z X.shape (n,), Y.shape (n,), Z.shape (n,) Как передать эти списки в surf = ax.plot_surface(X, Y, Z) качестве ссылки, каждая из этих переменных имеет следующую форму X.shape (n, n), Y.shape (n, n), Z.shape […]
Я noob с theano, так что, пожалуйста, будьте терпеливы. У меня есть этот код из учебника нейронных сетей (в SGD funtion для CNN): index = T.lscalar() # mini-batch index train_mb = theano.function( inputs=[index], outputs=cost, updates=updates, givens={ self.x: training_x[index * self.mini_batch_size: (index + 1) * self.mini_batch_size], self.y: training_y[index * self.mini_batch_size: (index + 1) * self.mini_batch_size] }) […]
Когда я делаю: summing += yval * np.log(sigmoid(np.dot(w.transpose(), xi.transpose()))) + (1-yval)* np.log(1-sigmoid(np.dot(w.transpose(), xi.transpose()))) где нет деления, почему я получаю ошибку «деление на ноль, встречающееся в журнале»? в результате суммирование становится [nan]
У меня есть 2D-массив numpy, подобный этому [[ 569 897] [ 570 898] [ 570 900] [ 571 901] [ 571 905] [ 572 906]] Я хочу, чтобы элементы, которые имеют равные значения в первом столбце, группируются следующим образом. [[ 569 897] [[ 570 898] [ 570 900]] [[ 571 901] [ 571 905]] [ […]
У меня есть: import numpy as np a = np.array([[ 4, 99, 2], [ 3, 4, 99], [ 1, 8, 7], [ 8, 6, 8]]) Почему a[[True, True, False, False], [1,2]] Равно array([99, 99]) И не array([99, 2], [4, 99]) Поскольку я выбираю первые две строки, используя логическую маску и 2-й и 3-й столбцы, используя […]
Я тренирую автономную ведущую сверточную нейронную сеть в TensorFlow. Это простая регрессионная сеть, которая принимает изображение и выводит одно значение (угол поворота). Это функция, в которой определяется сеть: def cnn_model_fn(features, labels, mode): conv1 = tf.layers.conv2d( inputs=features, filters=32, kernel_size=5, padding="same", activation=tf.nn.relu ) pool1 = tf.layers.max_pooling2d( inputs=conv1, pool_size=2, strides=2 ) pool1_flat = tf.reshape(pool1, [-1, 2764800]) dense1 = […]
это мой код. import pandas as pd import numpy as np import json import seaborn as sb from sklearn.metrics import log_loss from sklearn import linear_model from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.svm import SVC from scipy.stats import zscore from Transformers import TextTransformer from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV %matplotlib inline df = pd.read_json('data/train.json', […]
Я пытаюсь получить первую строку file.txt (строки, разделенные вкладками ) и создать новый файл с одним столбцом, который состоит из элементов строки, которую я хочу извлечь. Мне удалось получить первую строку файла с f = open("file.txt", "r") row1 = f.readline() Я попробовал ("new_file.txt", w) после переноса с помощью xT но это не сработало. После того, […]