% save .mat file in the matlab
train_set_x=1:50*1*51*61*23;
train_set_x=reshape(train_set_x,[50,1,51,61,23]);
save(['pythonTest.mat'],'train_set_x','-v7.3');
在matlab中得到的数据大小为(50,1,51,61,23)。
我在Python中加载.mat文件,其中包含了这个的指令。
守则如下:
import numpy as np, h5py
f = h5py.File
我正在研究“Python机器学习入门”一书中的朴素Bayes分类器示例,并且很难理解以下代码示例的原理:
import numpy as np
X = np.array([[0,1,0,1],
[1,0,1,1],
[0,0,0,1],
[1,0,1,0]])
y = np.array([0,1,0,1])
print(X)
print('\n')
print(y)
print('\n')
counts = {}
for label in np.unique(y):
我有一个代码看起来是这样的:
list_a = []
arr = np.array([])
for _ in range(1,101):
list_a.append(np.random.randint(1,1001,100).mean())
arr = np.append(arr, np.random.randint(1,1001,100).mean())
print(f'casted list to np.array mean - {np.array(list_a).mean()}')
print(f'old school average - {su
我相信这是一个非常基本的问题。然而,即使在阅读了几个教程页面和之后,我仍然不能理解numpy数组中的加法逻辑。例如,考虑以下内容:
In [5]: a = np.array([1, 2, 3])
In [6]: b = np.array([1, 2, 3, 4])
In [7]: a + b
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
我有一个二维的NumPy数组,所以第一个数组是从1到50的数字,第二个是50到150的数字:
a =numpy.array([[1,2,3,...,50],[50,51,52...,150]])。
我希望只打印指定的行(例如第二行),方法是
print(a[1,:]),
然而,要获得[50,51,52...,150],它将显示
print((a[1,:]))
IndexError: too many indices for array
错误。当我将第二行减少到与第一行相同的元素数时,它可以工作。因此,问题是打印具有不同维度的指定行。如果可能的话,你能告诉我怎么处理吗?谢谢!
我正在使用一个生物信息学工具,并使用两个循环来迭代每个字符。 输入(即seq1和序列)是一串核苷酸,例如长度相同的'AGATGCTAGTA'。sequence_info是所有序列的列表。 它非常慢,所以我使用continue来提高速度,而不是添加零,并将bio_array存储为numpy数组。这是新的代码。 for (sequence, sequence_location) in sequence_info:
value = slow_function(seq1, sequence)
def slow_function(seq1,sequence):
cal
所以这是另一个n维数组的问题:我希望能够将n维数组中的每个值与它的邻居进行比较。例如,如果a是2维的数组,我希望能够检查:
a[y][x]==a[y+1][x]
用于所有元素。所以基本上检查所有维度的所有邻居。现在,我通过以下方式来实现:
for x in range(1,a.shape[0]-1):
do.something(a[x])
使用了数组的形状,这样我就不会在边缘遇到超出范围的索引。因此,如果我想在n-D中为数组中的所有元素做这样的事情,我确实需要n个for循环,这似乎是不整洁的。有没有办法通过切片来做到这一点?像a==a:,-1,:这样的东西,或者我完全理解错了?有没有一种
有人能告诉我为什么a不适用于ValueError: setting an array element with a sequence吗?说“多维”的原因,但在我的例子中,a和b是一样的。
import numpy as np
a=np.array([[1],2,3])
b=np.array([1,2,[3]])
我有一列324长。我试图根据数组中的值来找出超过某一阈值的概率。
我试过:
data = [3,4, 5, 1, 5, 8, 9] ## sample
p = 100 * (4/(len(data)+1)) ## where 4 is my threshold.
我不知道这样做是否正确,是否有更好的方法?
这可能是一个微不足道的问题,但我找不到一个不涉及大量for-loops的解决方案。
我有一个多维数组(图像,所以是(h,w,3)),我想找到具有某些RGB值的元素的索引。
使用==运算符,或者np.where函数执行逐个元素的操作,所以如果我的rgb元组是(0,0,255),我将它与(0,0,0)进行比较,结果将是(True, True, False),而整体颜色不同,我只需要False。换句话说,我正在寻找一种比较元组而不是单个值的运算符。
显然,使用double for循环和.all()运算符很容易做到这一点,如下所示:
for i in range(xx.shape[0]):
f
所以,我是个python新手,想找一个对如何优化我的代码有想法的人。我正在使用一个有6000多行的电子表格,我的这部分代码看起来非常有效。
for x in range(0,len(df):
if df.at[x,'Streak_currency'] != str(df.at[x,'Currency']):
df.at[x, 'Martingale'] = df.at[x-1, 'Martingale'] + (df.at[x-1, 'Martingale'] )/64
x+=1
我正试图了解numpy的广播如何影响np.allclose的输出。
>>> np.allclose([], [1.])
True
我不明白这是为什么,但这并不是:
>>> np.allclose([], [1., 2.])
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0,) (2,)
这里有什么规定?我在中找不到任何关于空数组的信息。