numpy- все статьи тега
выбор оси массива numpy по int
Я пытаюсь систематически получить доступ к оси массива numpy. Например, предположим, что у меня есть массив a = np.random.random((10, 10, 10, 10, 10, 10, 10)) # choosing 7:9 from axis 2 b = a[:, :, 7:9, ...] # choosing 7:9 from axis 3 c = a[:, :, :, 7:9, ...] Ввод двоеточий становится очень повторяющимся, если у меня есть массив высокой размерности. Теперь мне нужна некоторая функция choose_from_axis такая, что # choosing 7:9 from axis 2 b = choose_from_axis(a, 2, 7, 9) # choosing 7:9 fro ...
kmeans с расстоянием L1 в python
Заданы векторы признаков NxM в виде матрицы numpy. Есть ли процедура, которая может кластерного алгоритма Kmeans с использованием дистанционных Л1 (расстояние Манхэттена)? ...
Как удалить N-й элемент во всех массивах numpy в массиве numpy?
Подобно этому, мне любопытно, как удалить определенные элементы из каждого массива numpy в массиве numpy. Мои данные приведены в форме X ниже. Я думаю, что это должно сработать: X = [[x1 x2 ... xn] [x1 x2 ... xn] ... [x1 x2 ... xn]] X.shape (n,|x|) Y=numpy.delete(X[:],1) Я думаю, что Y теперь должно быть: Y = [[x1 x3 ... xn] [x1 x3 ... xn] ... [x1 x3 ... xn]] Где Y. форма должна быть равна (n-1,|y / = / x|), но это не. Чего я не могу понять? Мое намерение состоит в том, чтобы иметь воз ...
Как hstack несколько разреженных матриц (feature Matrix)?
У меня есть 3 разреженные матрицы: In [39]: mat1 Out[39]: (1, 878049) <1x878049 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>' with 878048 stored elements in Compressed Sparse Row format> In [37]: mat2 Out[37]: (1, 878049) <1x878049 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>' with 744315 stored elements in Compressed Sparse Row format> In [35]: mat3 Out[35]: (1, 878049) <1x878049 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>' with 788618 st ...
Numpy: проверка наличия элемента в многомерном массиве в кортеже
Похоже, я все еще борюсь соператором "in" в numpy . Вот такая ситуация: >>> a = np.random.randint(1, 10, (2, 2, 3)) >>> a array([[[9, 8, 8], [4, 9, 1]], [[6, 6, 3], [9, 3, 5]]]) Я хотел бы получить индексы тех триплетов, второй элемент которых находится в (6, 8). Способ, который я интуитивно попробовал, таков: >>> a[:, :, 1] in (6, 8) ValueError: The truth value of an array with more than one element... Моей конечной целью было бы встави ...
как я могу выполнить задачу классификации текста, используя меньше памяти
(1) Моя цель: Я пытаюсь использовать SVM для классификации 10000 документов (каждый из которых содержит 400 слов) в 10 классов(равномерно распределенных). Особенности, изученные в моей работе, включают слово n-грамм(n=1~4),символ n-грамм (n=1~6). (2) Мой подход: я представляю каждый документ, используя векторы значений частоты для каждого элемента в документе. И использование TF-IDF для формализации векторов. ниже приведены части моего кода: def commonVec(dicts,count1,count2): ''' put ...
в Python dict, чтобы включает в себя структурированный массив
У меня есть словарь, который мне нужно преобразовать в структурированный массив NumPy. Я использую функцию arcpy NumPyArraytoTable, таким образом, структурированный массив NumPy-это единственный формат данных, который будет работать. На основе этого потока: запись в массив numpy из словаря и этот поток: как преобразовать объект Python dictionary в массив numpy Я пробовал это: result = {0: 1.1181753789488595, 1: 0.5566080288678394, 2: 0.4718269778030734, 3: 0.48716683119447185, 4: 1.0, 5: ...
Как сделать случайную выборку 2-х параметрического распределения Вейбулла в python
Мне было интересно, как сгенерировать случайное распределение Вейбулла с 2-параметром (лямбда, k) в python. Я знаю, что у numpy есть numpy.случайность.Вейбулла , но он принимает только параметр a в качестве формы распределения. ...
Как добраться ортогональных векторов расстояния от самолета в пакете numpy/составляющей?
У меня есть набор векторов в виде массива numpy. Мне нужно получить ортогональные расстояния каждого из них от плоскости, определяемой 2 векторами v1 и v2. Я могу легко получить это для одного вектора, используя процесс грамма-Шмидта. Есть ли способ сделать это очень быстро для многих векторов, не проходя через каждый из них, или используя np?векторизовать? Спасибо! ...
Как Numpy выводит dtype для массива
Может ли кто-нибудь помочь мне понять, откуда функция массива Numpy выводит тип данных. Я понимаю, что он в основном выводит из вида значения, которое было присвоено массиву. Например: > data = [1,2,3,4] > arr = np.array(data) Таким образом, в приведенных выше строках "arr" будет иметь dtype('int64') или dtype('int32'). Я пытаюсь понять, как он решает, давать ли ему int64 или int32? Я понимаю, что это может быть тривиальный вопрос, но я просто ... пытаясь понять, как это работает, ...
алгоритм маскированного сглаживания numpy
У меня есть алгоритм сглаживания, который я реализовал, который в основном применяет ядро: [0 1 0; 1 4 1; 0 1 0]/8 К матрице (изображению) и затем исправляет ребра и углы, что эквивалентно установке ядра как [0 1 0; 0 5 1; 0 1 0]/8 Для левого края и [0 0 0; 0 6 1; 0 1 0]/8 Для верхнего левого угла. Теперь моя цель - применить сглаживание, которое применимо только к замаскированной части этого изображения. Например (см. изображения ниже), если бы у меня был квадратн ...
Векторное поле Python оды из трех переменных
Я пытаюсь построить векторное поле модели оды с тремя переменными. Я хотел бы усреднить векторы вдоль третьей оси и представить векторное поле вместе с информацией о стандартном отклонении их значений. Система оды такова: a = 1. b1 = 0.1 b2 = 0.11 c1 = 1.5 c2 = 1.6 d = 0.75 def dudt(a,b1,b2,u,v1,v2): return a*u - b1*u*v1 - b2*u*v2 def dv1dt(d,c1,b1,u,v1): return -c1*v1 + d*b1*u*v1 def dv2dt(d,c2,b2,u,v2): return -c2*v2 + d*b2*u*v2 Функция, которую я в данный момент использую: ...
Как указать количество узловых точек при использовании scipy.splprep
У меня есть следующий фрагмент кода. Он генерирует трехмерный кубический сплайн данной трехмерной функции, заданной в параметрической форме. Я приспособил это к моему делу с использованием интерактивной документации для splprep и splev. Но у меня есть кое-что, чего я не понимаю. Вот код: %matplotlib inline from numpy import arange, cos, linspace, pi, sin, random from scipy.interpolate import splprep, splev import matplotlib.pyplot as plt # make ascending spiral in 3-space t=linspace(0,1.75*2* ...
В opencv как получить список сегментированных регионов
Я работаю над проектом, в котором хочу оценить определенные параметры на участках сегментированного изображения. Итак, у меня есть следующий код col = cv2.imread("in.jpg",1) col=cv2.resize(col,(width,height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) res=cv2.pyrMeanShiftFiltering(col,20,45,3) И теперь хотел бы каким-то образом получить список масок для каждого региона в res. Так, например, если бы res был теперь чем-то вроде этого 1 1 0 2 1 1 0 0 2 1 0 0 2 2 1 Я хотел бы получить такой резул ...
Python Pandas: удаление записей на основе количества вхождений
Я пытаюсь удалить записи из фрейма данных, которые встречаются менее 100 раз. Фрейм данных data выглядит следующим образом: pid tag 1 23 1 45 1 62 2 24 2 45 3 34 3 25 3 62 Теперь я подсчитываю количество вхождений тегов следующим образом: bytag = data.groupby('tag').aggregate(np.count_nonzero) Но тогда я не могу понять, как удалить те записи, которые имеют низкое количество... ...
Как выполнять элементарные булевы операции над массивами numpy
Например, я хотел бы создать маску, которая маскирует элементы со значением от 40 до 60: foo = np.asanyarray(range(100)) mask = (foo < 40).__or__(foo > 60) Что просто выглядит некрасиво, я не могу написать: (foo < 40) or (foo > 60) Потому что в итоге я получаю: ValueError Traceback (most recent call last) ... ----> 1 (foo < 40) or (foo > 60) ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() Существует ...
Python: создание ковариационной матрицы из списков
Есть ли самый быстрый способ перейти от следующих трех списков к ковариационной матрице в Python (массив numpy)? Fac2 Fac1 VarCovar a a 1.4 a b 0.7 a c 0.3 b a 0.7 b b 1.8 b c 6.3 c a 0.3 c b 6.3 c c 2.4 ...
Как найти конкретные точки / координаты в кратчайшем пути?
Я использую NetworkX, NumPy и sknw модуль Найти shortest_path лабиринта. Алгоритм кратчайшего пути дает то, что я хочу, и я могу нарисовать путь с узлами. Однако есть и другие точки, которые я хочу найти на этом пути, но они не являются узлами в самом коротком пути. Вот кратчайший путь, указанный только что найденными узлами: Вот то, что мне нужно: Вот оригинал изображение: В чем заключается способ нахождения этих точек и нарисовать их как красные узлы на изображении ? Вот код (отред ...
Значительное несоответствие между "r2 score" из " scikit-learn` и вычислением R^2
Вопрос Почему существует значительная разница между r2_score функция в scikit-learn и формула для коэффициента детерминации , как описано в Википедии ? Какой из них правильный? Контекст Я использую Python 3.5 для предсказания линейных и квадратичных моделей ,и одна из мер хорошей подгонки, которую я пробую, - это. Тем не менее, во время тестирования есть заметная разница между r2_score метрика в scikit-learn и расчет, представленный в Википедии. Код Я предоставляю свой код здесь в ...
Поворот numpy 2D массива
У меня есть набор изображений в оттенках серого в виде массивов 2D numpy. Мне нужно повернуть изображения вокруг одной точки (внутри них) под разными, плавающими углами. Вращение не должно быть на месте, и я позволю (конечно, если я хорошо объяснил до сих пор) для интерполяции. Я хотел бы остаться в numpy, так как мне нужно выполнить числовые операции над результатом, но я также могу (если это невозможно) разрешить шаг in/out; например, я попытался использовать PIL, а именно Image.вращать (тет ...