保持分布的下采样numpy数组
是指在进行数组下采样操作时，保持原始数组的分布特征。下采样是一种常见的数据预处理技术，通过减少样本数量来解决数据不平衡问题或降低计算成本。
在numpy中，可以使用随机抽样的方法来实现保持分布的下采样。下面是一个实现该功能的示例代码：
import numpy as np
def downsample_array(array, labels, ratio):
unique_labels = np.unique(labels) # 获取唯一的标签值
sampled_array = np.empty((0, array.shape[1])) # 初始化采样后的数组
sampled_labels = np.empty(0, dtype=labels.dtype) # 初始化采样后的标签
for label in unique_labels:
label_array = array[labels == label] # 根据标签值获取对应的子数组
label_sampled_array = label_array[:int(len(label_array) * ratio)] # 根据下采样比例截取子数组
sampled_array = np.concatenate((sampled_array, label_sampled_array)) # 将截取的子数组添加到采样后的数组中
sampled_labels = np.concatenate((sampled_labels, np.full(len(label_sampled_array), label, dtype=labels.dtype))) # 添加对应的标签
return sampled_array, sampled_labels
# 示例用法
array = np.random.rand(1000, 10) # 原始数组
labels = np.random.randint(0, 3, size=1000) # 对应的标签，取值为0、1、2
ratio = 0.5 # 下采样比例
sampled_array, sampled_labels = downsample_array(array, labels, ratio)该示例代码首先根据标签值将原始数组划分为多个子数组，然后根据下采样比例截取每个子数组的一部分作为采样后的数组。最后将采样后的子数组和对应的标签合并成最终的采样结果。
保持分布的下采样numpy数组可以应用于各种机器学习和数据分析任务中，特别是当数据不平衡或数据量过大时。通过保持数据分布特征，可以更好地利用有限的样本数据，提高模型的泛化能力。
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我有一个形状(1e6，1)的numpy数组，我想根据最大的值对其进行加权采样。但是，很难将列表缩放到浮点数所需精度的1 b/c。
这是一个我可以使用随机数创建的示例(在我的例子中，这些数字不是随机的)
import numpy as np
A = np.random.rand(1000000)
probs = A / np.sum(A)
sample = np.random.choice(A, p=probs)
# fails b/c probs don't sum to one
浏览 1提问于2017-10-11得票数 1
1回答
我有一个多元概率密度函数P(x,y,z)，我想从中采样。通常，我会使用numpy.random.choice()来完成这类任务，但这个函数只适用于一维的概率密度。是否存在用于多变量PDF的等效函数？
浏览 3提问于2018-02-08得票数 2
我正在尝试理解这行代码：
msk = np.random.rand(len(df)) < 0.8
据我所知，numpy.random.rand(len(df))返回一个介于[0，1)之间的数组，该数组是从均匀分布中生成的。
数组中的每个数字代表什么？值是数据的百分位数吗？
这样做之后，我们得到布尔对象的数组，然后创建训练，测试集。
train = cdf[msk]
test = cdf[~msk]
在这段代码中，对于cdf中的每一列，它是否与数组msk中的每个布尔对象相匹配，如果是True，则获取该行并将其放入train中？如果False到test集合中呢？
我想知道我的理解是否正确
浏览 4提问于2019-02-22得票数 2
我有一个这样的numpy数组：
arr = [.2 , .1, .2, .3, .2 ]
现在我想要做的是从这个数组中采样，这样我得到某个索引的概率就依赖于该索引的概率。例如，我得到索引3的概率是.3
有人知道有什么好方法吗？
浏览 7提问于2021-03-15得票数 0
2回答
向图像添加像素独立噪声
、、、、
我的问题很简单:我有一个图像，我想在图像中添加像素独立的噪声。噪声可以从任何分布导出，例如高斯分布。numpy/scikit中有哪些可用模块-学习做同样的事情？ 我没有任何代码，但我正在学习模块，如numpy.random.normal等，我需要更多的澄清。没有一个模块明确表示，如果我多次从分布中抽取样本，则这些抽取将是独立的。 谢谢你的建议。
浏览 12提问于2019-03-02得票数 0
2回答
我正在尝试理解这些函数之间的区别，如果有的话：
numpy.random.rand()
numpy.random.random()
numpy.random.uniform()
他们似乎从均匀分布中产生了一个随机样本。那么，在函数中没有任何参数，有什么区别吗？
浏览 5提问于2015-06-11得票数 8
我想创建一个三维数组，每个方向上有一个标准距离，这样我就可以接收到，例如x=10；y=10；z=10；1000个单元格。在下一步中，我想为每个单元格分配一个额外的变量"E“，其中它的值由均值为1和方差为0,1的高斯分布组成。
我已经尝试使用以下命令创建多维数组：
import numpy as np
x = np.array([[range(11)],[range(11)],[range(11)]],dtype=int)
以及：
x,y,z = mgrid[0:11, 0:11, 0:11]
但我不知道它是否是我正在寻找的类型，以及如何为它的每个单元格添加一个变量。
我是编程和pyth
浏览 6提问于2013-07-31得票数 1
1回答
我有一个Numpy数组：
A = [ 1.56 1.47 1.31 1.16 1.11 1.14 1.06 1.12 1.19 1.06 0.92 0.78
0.6 0.59 0.4 0.03 0.11 0.54 1.17 1.9 2.6 3.28 3.8 4.28
4.71 4.61 4.6 4.41 3.88 3.46 3.04 2.63 2.3 1.75 1.24 1.14
0.97 0.92 0.94 1. 1.15 1.33 1.37 1.48
浏览 0提问于2017-03-09得票数 0
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我试图根据我拥有的一些数据创建一个发行版，然后从该分布中随机抽取。我现在拥有的是：
from scipy import stats
import numpy
def getDistribution(data):
kernel = stats.gaussian_kde(data)
class rv(stats.rv_continuous):
def _cdf(self, x):
return kernel.integrate_box_1d(-numpy.Inf, x)
return rv()
if __name__ ==
浏览 7提问于2012-05-21得票数 11
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1回答
我有一个多元pdf P(x，y，z)，我需要从它中随机抽取样本。
对于单变量pdf，我通常会用样条近似cdf，绘制一个介于0和1之间的随机数，并计算样条：
from scipy import interpolate
import numpy
def P(x):
return x**2
xs=numpy.linspace(0,1,101)
Px=P(xs)
cdf=numpy.cumsum(Px),numpy.sum(Px)
cdfspline=interpolate.splrep(cdf,xs)
randomx=interpolate.splev(numpy.random.ran
浏览 2提问于2014-09-18得票数 1
我使用Python2.7.3与numpy和pyfits一起处理科学FITS文件。为了速度起见，我想以一半或四分之一的分辨率处理这些图像，并有以下代码：
# Read red image
hdulist = pyfits.open(red_fn)
img_data = hdulist[0].data
hdulist.close()
img_data_r = numpy.array(img_data, dtype=float)
# Scale it down to one quarter size
my=[]
for line in img_data_r[::4]:
myline=[]
浏览 3提问于2014-02-05得票数 2
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我有几百个3d数组，我想用它们做一些聚类分析，但是sklearn.cluster.KMeans只会做2D数组。我的每个数组都是(56,88,56)大小的，并且我有300。当我将它们组合成一个数组时，我得到的是(300,56,88,56)。KMeans会给出错误ValueError: Found array with dim 4. Estimator expected <= 2.。我解决这个问题的一种方法是在我的阵列上使用np.ndarray.flatten()，这样我的新阵列就是(275968,)，当组合到一个阵列中时，我得到了(300,275968)，并且我能够使用KMeans集群。有
浏览 1提问于2020-10-08得票数 0
我有一个包含实例的数据集D的Pandas DataFrame，这些实例都有一些连续值x。x是以某种方式分布的，比如说均匀分布，可以是任何东西。 我想从D中提取n样本，对于这些样本，x有一个我可以抽样或近似的目标分布。这来自一个数据集，这里我只是采用正态分布。 如何从D中采样实例，使x在样本中的分布等于/类似于我指定的任意分布？ 现在，我采样值x，子集D，这样它就包含了所有的x +- eps和其中的样本。但当数据集变得更大时，这是相当慢的。人们肯定想出了一个更好的解决方案。也许解决方案已经很好了，但是可以更有效地实现吗？ 我可以将x拆分成几个层，这样会更快，但是有没有解决方案呢？ 我当前的代码
浏览 35提问于2020-09-04得票数 5
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在训练模特的时候，我明白
如果我提供了太多的某一类别，它可能会变得过火，并将几乎所有的预测作为过度拟合的类别。这可能导致在已安装的目录中出现假阳性。
如果相反，我提供的照片数量最少，以平等分发，一个更罕见的类别出现的概率现在等于一个类别，将是常见的发现？这可能导致假阳性在罕见的类别，但可能会把我的假阳性在#1是真正的负面。
如果我跳过训练稀有类别，我会在其他类别中得到假阳性。
我们如何解释我们的目标分类的自然分布(例如，常见病变的类型和罕见的病变)？
平均分配是最好的做法吗？如果是这样的话，我们应该做什么，如果我们有如此少的稀有类别，样本图像是数量级小？
浏览 0提问于2018-07-06得票数 1
我理解numpy.random.binomial函数的参数及其含义。
在公式中
我们提供了试验n的数量，成功的p的概率和N的成功试验的数量。
我的问题是：
每次我调用它时，numpy.random.binomial(20, 0.2)如何返回不同的值？该函数如何决定P(N)，从而决定返回哪个N？
浏览 6提问于2020-07-29得票数 0
1回答
正如标题所述，我正在尝试从自定义的连续概率密度函数生成随机数，这是：
0.001257 *x^4 * e^(-0.285714 *x)
为此，我使用(在Python3上) scipy.stats.rv_continuous，然后使用rvs()来生成它们
from decimal import Decimal
from scipy import stats
import numpy as np
class my_distribution(stats.rv_continuous):
def _pdf(self, x):
return (Decimal(0.001257)
浏览 4提问于2020-01-28得票数 0
我想使用"out“参数将记录的信号写入给定的numpy数组，但我没有得到任何音频附加到我正在传递的数组中。如果我想要使用默认的samplerate，是否应该定义samplerate？文档中没有具体的示例用法，因此如果有任何关于正确用法的建议，请参阅下面的示例：
import sounddevice as sd
import numpy as np
import time
input_chs = [1,2]
rec_array = np.zeros([1, len(input_chs)])
sd.rec(out=rec_array, mapping=input_chs)
time.sl
浏览 17提问于2019-03-06得票数 0
4回答
创建具有随机(且一致)值的给定size的NumPy数组x的最佳方法是什么？在-1和1之间传播，这也是1的总和？
我尝试了基于讨论的的2*np.random.rand(size)-1和np.random.uniform(-1,1,size)，但是如果我采取一种转换方法，通过随后根据它们的和x/=np.sum(x)重新缩放这两种方法，这将确保元素和为1，但是:数组中的元素突然大大大于或小于1 (>1，<-1)，这是不需要的。
浏览 0提问于2020-09-15得票数 1
我想用numpy.random.normal创建一个只包含正值的正态分布数组。例如，下面说明了它有时返回负值，有时返回正值。我如何修改它，使其只返回正值？
>>> import numpy
>>> numpy.random.normal(10,8,3)
array([ -4.98781629, 20.12995344, 4.7284051 ])
>>> numpy.random.normal(10,8,3)
array([ 17.71918829, 15.97617052, 1.2328115 ])
>>>
浏览 0提问于2013-05-01得票数 14
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概率分布函数PDF的a，比如说，威布尔分布，可能看起来有点像下面的图上的黑图。
from scipy.stats import exponweib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def condwbull_pdf(x, k, lmb, cond):
return (x >= cond) * exponweib.pdf(x, 1, k, scale=lmb, loc=0) / exponweib.sf(cond, 1, k, scale=lmb, loc=0)
k = 5
lmb = 100.
cond =
浏览 9提问于2015-12-20得票数 0
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1回答
在这个问题上真的需要帮助。我可能想多了。任何帮助都将不胜感激！谢谢!
设X∼N(0，1)，Y∼N(4，2)。
(a)绘制混合分布的分布，其中X以概率p被选择，Y以概率(1−p)对于p的三个不同值被选择
所以我开始了，但不确定我是否在正确的path...still上尝试不同的东西
import numpy as np
import numpy.random
import scipy.stats as ss
import matplotlib.pyplot as plt
n = 10000
numpy.random.seed(0x5eed)
# Parameters of the mixtur
浏览 8提问于2020-10-01得票数 0
2回答
寻找一个模拟range()的python函数，但它的分布是正态分布，而不是固定的间隔。
所以我想要像mynormrange(min, max, numberofpoints)这样的东西，而不是range(min, max, interval)。反转分布的选项也很好。
因此，mynormrange(0, 100, 9)将输出类似于[0, 34, 47.5, 49.85, 50, 50.15, 52.5, 66, 100]的内容，其中平均值(在本例中为avg=50)附近的数字更接近。
逆mynormrange(0, 100, 9, inverse=True)将输出类似于[0, 0.15, 2.5,
浏览 2提问于2020-04-17得票数 1
我有一个能量的幂律分布，我想根据这个分布随机选取n个能量。我尝试使用随机数手动完成此操作，但对于我想做的事情来说，效率太低。我想知道在numpy (或其他)中有没有一种方法可以像numpy.random.normal一样工作，除了可以指定分布而不是使用正态分布。因此，在我看来，示例可能类似于(类似于numpy.random.normal)：
import numpy as np
# Energies from within which I want values drawn
eMin = 50.
eMax = 2500.
# Amount of energies to be drawn
n
浏览 1提问于2014-07-07得票数 1
目前正在讨论当前的np.random.dirichlet函数，因为它不适用于小参数：
In [1]: import numpy as np
In [2]: np.random.dirichlet(np.ones(3)*.00001)
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-464b0fe9c6
浏览 2提问于2015-11-11得票数 0
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1回答
我正在尝试将基线模型应用于我的数据集。但是数据集是不平衡的，只有11%的数据属于正类。我在没有抽样的情况下拆分数据，正面记录的召回率非常低。我想平衡训练数据( 0.5负0.5正)，而不平衡测试数据。有人知道怎么做吗？ #splitting train and test data
train,test = train_test_split(coupon,test_size = 0.3,random_state = 100)
##separating dependent and independent variables
cols = [i for i in coupon.columns if
浏览 41提问于2019-12-24得票数 1
1回答
我想知道weka.filters.supervised.instance.Resample和weka.filters.unsupervised.instance.Resample的区别是什么？在哪种情况下，我们应该使用每一种？
浏览 0提问于2020-07-19得票数 2
回答已采纳
我希望生成范围为-1, 1的随机数，并希望每个随机数都有相同的生成概率。也就是说，我不希望出现极端的可能性更小。做这件事的最好方法是什么？
到目前为止，我已经使用了：
2 * numpy.random.rand() - 1
还有：
2 * numpy.random.random_sample() - 1
浏览 0提问于2012-07-26得票数 23
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4回答
Numpy随机分布误差
、、、
我有一个数字列表和另一个与这些数字相对应的概率列表。我使用numpy.random.choice创建一个随机的2d数组：
choice = numpy.random.choice([10, 22, 30], [10, 10], p=[0.45, 0.45, 0.10])
在choice中应该是45个1，45个2和10个零，但是运行几次之后，我就永远得不到正确的分布了。
unique, counts = numpy.unique(choice, return_counts=True)
print(dict(zip(unique, counts)))
{10: 49, 22: 37, 30: 1
浏览 0提问于2018-05-02得票数 2
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我有一个一维np.ndarray，里面充满了定义分类分布的非标准化对数概率。我想从这个分布中抽取一个整数索引。由于许多概率都很小，对对数概率进行归一化和指数化会带来很大的数值误差，因此我不能使用。实际上，我正在寻找一个与TensorFlow的等效的NumPy，它处理非标准化的对数概率。
如果NumPy中没有直接实现此目的的函数，那么实现这种采样的有效方式是什么？
浏览 0提问于2021-01-24得票数 2
2回答
只有当这些元素位于掩码数组中时，我才需要在numpy数组“标签”中找到最常见的元素。这是蛮力的方法：
def getlabel(mask, label):
# get majority label
assert label.shape == mask.shape
tmp = []
for i in range(mask.shape[0]):
for j in range(mask.shape[1]):
if mask[i][j] == True:
tmp.append(label[i][j
浏览 3提问于2014-07-17得票数 1
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1回答
无法将数组正确转换为图像
、、、、
我想从文件中读取图像，将其大小调整为正方形尺寸(调整大小)，然后将数组转换为图像以显示它。所以我写了下面的代码，但不幸的是，在last..how中，fromarray方法不能显示真实的图像，我能修复它吗？(我不想使用opencv或其他内置函数) #import the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import cv2
from PIL import Image
from scipy.misc import toimage
#read
浏览 21提问于2019-04-11得票数 1
2回答
我有这个，
f = audiolab.Sndfile('test.wav', 'r')
data = f.read_frames(f.nframes, dtype=numpy.int16)
pyplot.rcParams['figure.figsize'] = 10, 2
pyplot.plot(data)
pyplot.xticks([])
pyplot.yticks([])
pyplot.show()
但是绘图很慢并且冻结了pc，我可以减少点的数量吗?或者我如何提高代码的性能？
浏览 0提问于2010-10-11得票数 1
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1回答
时域数据的傅里叶级数
、、、
我花了几天的时间试图解决这个问题，但没有运气，所以我求助于你。我有一份带有时间和振幅数据的恒星测光文件。我应该使用这些数据来查找周期变化。我使用的是pysca库中的Lomb-Scargle，但我必须使用傅立叶分析。我试过scipy和numpy的快速傅立叶变换( fft )，但我找不到任何与频谱或傅立叶系数相似的东西。我甚至尝试使用pynfft库中的nfft，因为我的数据不是均匀采样的，但我没有得到任何结果。所以，如果你们谁知道如何从傅立叶分析中获得周期性数据的主频率，请告诉我。
浏览 0提问于2015-11-29得票数 0
使用带有分层和不带有分层的sklearn.utils.resample有什么区别？
import numpy
from sklearn.utils import resample
y = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
res = resample(y, n_samples=5, replace=False, random_state=0)
print (res)
[1, 1, 0, 1, 1]
res = resample(y, n_samples=5, replace=False, stratify=y, random_state=0)
print (res
浏览 0提问于2020-02-20得票数 2
对于numpy，我如何在一个范围内生成一个随机浮动数组？
假设我想在8到10之间生成浮动。种子已经设置好了。
eg = np.random.default_rng(567)
我怎样才能用eg产生浮标？
浏览 7提问于2022-04-21得票数 -1
1回答
我开始学习cdfs，并尝试使用以下示例代码：
xs = np.linspace(-3,3)
ys = norm(0,1).cdf(XS)
当xs给出在-3到3之间的50个值时，最高值是3。反过来，ys给出了一组在0到1之间的递增概率，似乎代表了在每个xs值或小于每个xs值时得到值的概率。对我来说很奇怪的是，ys的最高值是0.9986501，而不是1。在我看来，你总是得到3或更少的值。那么，为什么最高值(略微)小于1呢？
浏览 5提问于2022-11-03得票数 -1
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3回答
下采样和等级比
、、、、
我的目标变量是应用程序是否被接受。这是一个高度不平衡的目标，98.5%的申请被接受。我不清楚低采样的概念。如果我要降低申请的样本，我是否必须保持目前的接受和拒绝申请的比率，同时降低培训数据中的申请总数，还是可以将接受和拒绝的申请比例改为50%被接受，50%被拒绝？做这两种方法的好处是什么？欢迎帮忙。谢谢!
浏览 0提问于2018-11-12得票数 1
1回答
从双变量高斯分布生成均值
、、、
我正在阅读统计学习的元素，在第二章中，他们有一个高斯混合数据集来说明一些学习算法。为了生成这个数据集，他们首先从双变量高斯分布N((1,0)'，I)生成10个均值。我不确定它们是什么意思？
如何从具有均值(1，0)的二元分布中生成10个均值？
浏览 3提问于2010-01-17得票数 4
回答已采纳
1回答
我需要任何熟悉我面临的问题的人的帮助。 我想使用SVM、随机森林和深度神经网络(DNN)对两个不同的数据集进行分类。我的一个数据集是平衡的，另一个数据是高度不平衡的。下面是我的数据集的图像，它对于分类是不平衡的。 ? 我想要比较用于这两个数据的所有机器学习的分类结果。哪个数据集产生更好的分类结果。对于平衡数据集，我没有问题，因为可以正常处理它，但对于不平衡数据集，我有点困惑。 我的问题是，我对使用不平衡数据进行分类的步骤感到困惑。据我所知，为了处理不平衡的数据，我们应该进行抽样。 我是必须先分类并获得结果，还是应该先进行过采样并分类并获得结果？对不平衡数据集进行分类的正确步骤是什么？
浏览 20提问于2019-04-12得票数 0
多亏了贝叶斯因子，我想计算给定数据集的模型的边际似然，以便将其与另一个进行比较。 我使用PyMC 2来获得每个模型的每个参数的后期分布。 下面是原理(我使用了MCMC)： ## PRIOR
myPar = pymc.Normal( name='Parameter', mu=0.3, tau=1/0.2**2, value=0.3)
## LOG LIKELIHOOD
@pymc.stochastic(observed=True)
def mesLL(myPar = myPar, value = Obs):
loglike = 0.0
for
浏览 25提问于2019-06-03得票数 0
1回答
python傅里叶变换
、、、
我有一套。它显然具有一定的周期性。我想通过傅里叶变换找出它的频率，并画出它的图。
这是我的一张照片，但似乎不太好。
这是相应的代码，我不知道为什么它会失败：
import numpy
from pylab import *
from scipy.fftpack import fft,fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt
dataset = numpy.genfromtxt(fname='data.txt',skip_header=1)
t = dataset[:,0]
signal = dataset[:,1]
npts=len(
浏览 4提问于2015-04-27得票数 1
回答已采纳
我对SparkMlib的使用感到困惑，因为在大多数情况下，数据结构仍然是“局部”密集/稀疏的向量/矩阵。收集RDD并将其转换为局部向量/矩阵向量并应用SparkMLib与收集RDD到numpy向量并应用Sckit-learn有什么不同？SparkMlib如何获得比Sckit-learn更好的性能？
浏览 0提问于2016-03-02得票数 0
1回答
我注意到python的默认random.sample比numpy的random.choice快得多。从长度为100万的数组中抽取一个小样本，random.sample比numpy的对应程序快1000多倍。
In [1]: import numpy as np
In [2]: import random
In [3]: arr = [x for x in range(1000000)]
In [4]: nparr = np.array(arr)
In [5]: %timeit random.sample(arr, 5)
The slowest run took 5.25 times lo
浏览 10提问于2016-01-25得票数 0
回答已采纳
2回答
使用numpy生成正态分布整数集的最佳方法是什么？我知道我可以像这样得到浮点数：
In [31]: import numpy as np
In [32]: import matplotlib.pyplot as plt
In [33]: plt.hist(np.random.normal(250, 1, 100))
Out[33]:
(array([ 2., 5., 9., 10., 19., 21., 13., 10., 6., 5.]),
array([ 247.52972483, 247.9913017 , 248.45287858, 248.9
浏览 1提问于2015-10-16得票数 5
我正在用python编写这个脚本，将人声从曲目中分离出来，并将其写入音乐文件。为此，我选择了librosa作为库。代码如下： import numpy as np
import librosa.display
import soundfile as sf
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa
y, sr = librosa.load('testInput.mp3')
output_file_path = "testOutput.wav"
S_full, phase = librosa.magphase
浏览 55提问于2020-12-21得票数 2
我想创建一个基于Levy截断法则的定制发行版，它是这样写的
p(r) = (r + r0)**(-beta)*exp(-r/k)。
所以我用下面的方式来定义它：
import numpy as np
import scipy.stats as st
class LevyPDF(st.rv_continuous):
def _pdf(self,r):
r0 = 100
k = 1500
beta = 1.6
return (r + r0)**(-beta)*np.exp(-r/k)
假设我想找出r = 0和r = 50km
浏览 0提问于2017-09-05得票数 2
1回答
我正在尝试从两个分量分布的混合中生成一个双变量样本，即正态分布和伽马分布。为此，我使用了'copula‘包。
我写的代码如下-
library("copula")
mycop = normalCopula(param=c(0), dim=2, dispstr="ex")
mymvd = mvdc(
copula=mycop,
margins=c("norm", "norm"),
paramMargins=list(list(mean=-1, sd=0.5),list(mean=1, sd=0.5)))
这给
浏览 13提问于2021-06-13得票数 0
我在让torch.nn.functional按我喜欢的方式工作时遇到了一些困难，下面的例子说明了这一点：
import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
sz = 5
input_arr = torch.from_numpy(np.arange(sz*sz).reshape(1,1,sz,sz)).float()
indices = torch.from_numpy(np.array([-1,-1, -0.5,-0.5, 0,0, 0.5,0.5, 1,1]).reshape(1, 1, 5, 2)).float
浏览 0提问于2020-05-03得票数 4
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我正在尝试实现一个变化率，并且我需要来自数组C的T样本，但是每个样本具有不同的权重p_t。 我使用的是： import numpy as np
from scipy import stats
batch_size = 1
T = 3
C = np.array(['A', 'B', 'C'])
# p_batch_T dimensions: (batch, sample, class)
p_batch_T = np.array([[[0.01, 0.98, 0.01],
[0.3, 0.15, 0
浏览 18提问于2020-11-04得票数 1
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我正面临着numpy数组的异常行为，同时试图从一些numpy数组创建numpy 2D数组。下面是示例代码-
x = []
x.append(x1)
x.append(x2)
x.append(x3)
x = np.array(x)
print x1.shape, type(x1)
print x2.shape, type(x2)
print x3.shape, type(x3)
print x.shape, type(x)
print x[0].shape, type(x[0])
(1318,) <type 'numpy.ndarray'>
(1352,) &
浏览 4提问于2017-01-19得票数 2
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