определение factorize: сопоставить каждый уникальный объект в уникальное целое число. Как правило, диапазон целых чисел, сопоставленных с, равен нулю от n до 1, где n – количество уникальных объектов. Также характерны два варианта. Тип 1 – это нумерация в порядке, в котором идентифицируются уникальные объекты. Тип 2 – это когда уникальные объекты сначала сортируются, а […]
Я новичок в Python, и я изучаю TensorFlow . В учебном пособии, использующем набор данных notMNIST , они приводят примерный код для преобразования матрицы меток в один кодируемый массив. Цель состоит в том, чтобы взять массив, состоящий из целых чисел меток 0 … 9, и вернуть матрицу, где каждое целое число было преобразовано в один […]
Как вы оптимизируете этот код ( без векторизации, так как это приводит к использованию семантики расчета, что довольно часто не является нетривиальным): slow_lib.py: import numpy as np def foo(): size = 200 np.random.seed(1000031212) bar = np.random.rand(size, size) moo = np.zeros((size,size), dtype = np.float) for i in range(0,size): for j in range(0,size): val = bar[j] moo […]
Я хотел бы найти максимум в массиве float64 , исключая значения nan . Я видел функцию np.nanmax но она не np.nanmax индекс, соответствующий найденному значению. довольно странно сканировать после того, как значение специально функция обязательно использует индекс ??? Разве это не ошибка, подобная этой ошибке. нет ли способа восстановить индекс напрямую?
Как обновить Numpy до новейшего? Должен ли я скачать .dmg файл здесь: http://sourceforge.net/projects/numpy/files/ Это .dmg только для 10.5? Я установил numpy, используя следующие инструкции: http://www.scipy.org/Installing_SciPy/Mac_OS_X Мой текущий номер – 1.2.1. Я работаю на Mac OS X 10.6.1 Snow Leopard. Благодаря!
Я использую scipy.optimize.leastsq, чтобы попытаться сопоставить ряд параметров с реальными данными при наличии шума. Целевая функция иногда вызывается с NaN изнутри minpack. Это ожидаемое поведение scipy.optimize.leastsq? Есть ли лучший вариант, чем просто возврат остатков NaN в этом состоянии? Следующий код демонстрирует поведение: import scipy.optimize import numpy as np xF = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]) # […]
У меня есть сценарий, который генерирует двухмерный array numpy с dtype=float и shape порядка (1e3, 1e6) . Прямо сейчас я использую np.save и np.load для выполнения операций ввода-вывода с массивами. Однако для каждого массива эти функции занимают несколько секунд. Существуют ли более быстрые методы для сохранения и загрузки всех массивов (т. Е. Без предположений об […]
В принципе, возьмите матрицу и измените ее так, чтобы ее среднее значение равнялось 0, а дисперсия – 1. Я использую массивы numpy, поэтому, если это уже возможно, это лучше, но я могу реализовать ее сам, пока я могу найти алгоритм. edit: nvm nimrodm имеет лучшую реализацию
В numpy есть быстрый способ вычисления среднего значения по нескольким осям? Я вычисляю среднее значение на всех, кроме оси 0 n-мерного массива. В настоящее время я это делаю; for i in range(d.ndim – 1): d = d.mean(axis=1) Мне интересно, есть ли решение, которое не использует цикл python.
Я читаю файл, используя numpy.fromfile: mat1=numpy.fromfile("path/to/file", numpy.uint8, 40000, "") это читает файл, как я ожидаю. но когда я прочитал весь файл: mat1=numpy.fromfile("path/to/file", numpy.uint8, -1, "") это дает мне множество нулей. [0,0,0,…,0,0,0] Я устал: numpy.count_nonzeros(mat1) который дает 0 size(mat1) дает точный размер файла в байтах. Таким образом, он создает массив ожидаемого размера, но его полный нулей.