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在OpenCV Python中编写4通道以上图像
这对我来说是一个持续的挑战 我正在尝试使用 openCV 将两个 3 RGB 图像组合成一个 6 通道 TIFF 图像 到目前为止我的代码如下 import cv2 import numpy as np im1 cv2 imread im1
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opencv
NumPy
numpy.linalg.inv() 是否给出了正确的矩阵逆?编辑:为什么 inv() 给出数值错误?
我有一个矩阵形状 4000 4000 我想取逆矩阵 我对逆矩阵的直觉因如此大的矩阵而崩溃 起始矩阵的值大小为e 10 具有以下值 print matrix给出一个输出 2 19885119e 10 2 16462810e 10 2 1306
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NumPy
matrix
matrixinverse
Python:用中值替换异常值
我有一个 python 数据框 其中有一些异常值 如果这些值不存在的话 我想用数据的中值替换它们 id Age 10236 766105 11993 288 9337 205 38189 88 35555 82 39443 75 10762
python
pandas
NumPy
Python获取图像矩阵PIL
我正在尝试加载图像 转换它并打印矩阵 我有以下代码 im Image open 1 jpg im im convert L print im 当我打印 im 时我得到这个
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NumPy
pythonimaginglibrary
如何将不同的函数应用于pandas数据框的不同列
我想在 pandas 数据帧上使用 groupby 但我想获取某些列的平均值和其他列的总和 假设我们有以下数据框 ID A B C 1 1 1 0 1 2 3 1 1 3 6 1 4 3 2 1 4 4 1 0 6 5 1 0 6 6 6
python
pandas
NumPy
DataFrame
numpy.histogram() 是如何工作的?
在阅读 numpy 时 我遇到了这个函数numpy histogram http docs scipy org doc numpy reference generated numpy histogram html 它的用途是什么以及它是如何
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NumPy
Histogram
sklearn.model_selection.train_test_split 示例中的“随机状态”是什么? [复制]
这个问题在这里已经有答案了 有人能给我解释一下吗random state在下面的例子中意味着什么 import numpy as np from sklearn model selection import train test split
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Random
scikitlearn
为什么 h5py 在向数据集中添加 3 个可变长度字符串时会抛出错误?
我正在尝试使用 h5py Python 3 设置并写入 HDF5 数据集 其中包含复合对象的一维数组 每个复合对象由三个可变长度字符串属性组成 with h5py File myfile hdf5 a as file dt np dtype
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NumPy
HDF5
h5py
计算径向轮廓的最有效方法
我需要优化图像处理应用程序的这一部分 它基本上是按距中心点的距离划分的像素的总和 def radial profile data center y x np indices data shape first determine radii
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NumPy
imageprocessing
Optimization
scipy
import numpy 和 import numpy as np 之间的区别
我明白 如果可能的话 应该使用 import numpy as np 这有助于避免由于命名空间引起的任何冲突 但我注意到虽然下面的命令有效 import numpy f2py as myf2py 以下不 import numpy as np
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NumPy
在 Windows 上将 NumPy 与 BLAS 链接
我正在尝试在 Windows 系统上安装 Theano 并且需要安装 BLAS 和 LAPACK 我的 System32 文件夹中有这些的 dll 文件 当我运行 numpy config来自 Anaconda 的 show 库的路径正确显
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NumPy
Theano
Lapack
blas
numpy 数组最快的保存和加载选项
我有一个生成二维的脚本numpy数组与dtype float和形状的顺序 1e3 1e6 现在我正在使用np save and np load对数组执行 IO 操作 然而 这些函数对于每个数组都需要几秒钟的时间 是否有更快的方法来保存和加载
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Arrays
performance
NumPy
IO
计算温度的偏导数(温度的水平平流)
我想知道哪种方法计算x和y方向温度的偏导数 温度的水平平流 最正确 第二个代码使用温度 纬向风和经向风的数据矩阵 提取温度 T 纬向风分量 u 和经向风分量 v 的数据 import matplotlib pyplot as plt imp
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NumPy
matplotlib
pythonxarray
metpy
在 Python 3.6 中,为什么负数的分数次方在 numpy 数组中返回 nan?
我最近开始学习Python 并且经历了NumPy 官方快速入门指南 https docs scipy org doc numpy dev user quickstart html indexing slicing and iterating
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NumPy
重新排列 numpy 数组
我正在尝试 就地 修改 numpy 数组 我感兴趣的是就地重新排列数组 而不是 return ing 数组的重新排列版本 这是一个示例代码 from numpy import def modar arr arr arr 1 0 commen
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Arrays
NumPy
inplace
Python:在任意维度中使用冒号运算符对数组进行索引
我有一个 numpy nd 数组 我的任务的简化版本是沿着每个轴获取一个向量 为了显示 import numpy x numpy array range 24 reshape 2 3 4 x0 x 0 0 x1 x 0 0 x2 x 0 0
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Arrays
NumPy
matrixindexing
如何以干净高效的方式在 pytorch 中获得小批量?
我试图做一件简单的事情 即使用火炬通过随机梯度下降 SGD 训练线性模型 import numpy as np import torch from torch autograd import Variable import pdb def
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deeplearning
Pytorch
Numpy:视图与切片复制
当我进行切片时 发生了意想不到的事情 似乎第一个是视图 但第二个是复制 First 第一个行切片 然后是列切片 看来也是一种看法 gt gt gt a np arange 12 reshape 3 4 gt gt gt a 0 3 2 0
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NumPy
slice
根据列值拆分数据框
我有一个像这样的数据框 EndDate 2007 10 31 0 2007 11 30 0 03384464 2007 12 31 0 0336299 2008 01 31 0 009448923 2008 02 29 0 2008 03
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NumPy
pandas
使用 numpy 加速 for 循环
下一个 for 循环如何使用 numpy 获得加速 我想这里可以使用一些奇特的索引技巧 但我不知道是哪一个 这里可以使用 einsum 吗 a 0 for i in range len b a numpy mean C d e f b i
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NumPy
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