如何修复numpy.ndarray的这一常见错误
numpy.ndarray是NumPy库中的一个重要数据结构，用于存储多维数组。修复numpy.ndarray的常见错误需要根据具体错误信息进行分析和解决。以下是一些常见错误及其修复方法：
- "TypeError: 'NoneType' object is not iterable" 这个错误通常发生在尝试对一个空数组进行迭代操作时。解决方法是在迭代之前，先检查数组是否为空。
- "ValueError: operands could not be broadcast together with shapes" 这个错误表示数组的形状不匹配，无法进行广播操作。解决方法是检查参与操作的数组形状是否一致，如果不一致，可以使用reshape()函数调整形状。
- "IndexError: index x is out of bounds for axis x with size x" 这个错误表示索引超出了数组的边界。解决方法是检查索引值是否超过了数组的大小，确保索引值在合法范围内。
- "AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'function_name'" 这个错误表示尝试调用数组上不存在的函数。解决方法是检查函数名是否正确，确保调用的函数在NumPy库中存在。
- "MemoryError: Unable to allocate x GiB for an array with shape (x, x, x)" 这个错误表示内存不足，无法分配足够的内存来创建数组。解决方法是减小数组的大小，或者增加系统的可用内存。
- "TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray'" 这个错误表示尝试对不支持的操作数类型进行操作。解决方法是检查操作数的类型是否正确，确保操作数类型一致。
总之，修复numpy.ndarray的常见错误需要仔细分析错误信息，并根据具体情况采取相应的解决方法。在使用NumPy库时，建议查阅NumPy官方文档以获取更详细的解决方案和使用示例。
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相关·内容
我将numpy升级到最新版本，现在我在导入numpy时遇到了以下错误：
'array_function‘：输入对象'numpy.ndarray’没有属性numpy.ndarray
我使用的是numpy版本1.16。
浏览 0提问于2019-01-14得票数 8
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我试图对两种深度学习models.The的预测进行多数表决，y_pred和vgg16_y_pred的形状分别是(200,1)和类型‘int64 64’。
max_voting_pred = np.array([])
for i in range(0,len(X_test)):
max_voting_pred = np.append(max_voting_pred, statistics.mode([y_pred[i], vgg16_y_pred[i]]))
我遇到以下错误：
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'
我该如
浏览 0提问于2018-10-17得票数 2
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2回答
我读到非法指令(核心转储)错误可能是由于一些机器问题或版本问题。
然而，我的情况很奇怪，因为我有两个脚本-一个用于测试函数的虚拟脚本，另一个是我的实际脚本。奇怪的是，它适用于我的虚拟脚本(最低成本和正确计算的所有内容，脚本执行没有错误，等等)。但当我试图在实际脚本中执行该函数时，它抛出了一个非法指令(核心转储)错误。
我检查过，在这两种情况下，我都输入了一个'numpy.ndarray‘类的方阵，并且两个元素都属于'numpy.float64’类。唯一的区别是虚拟矩阵是一个4x4的方阵，而实际的方阵的大小是200 x 200。我尝试将大小减小到大约50 * 50，只是为了测试并
浏览 41提问于2018-07-19得票数 1
回答已采纳
长期阅读，第一次写作。
我在google和stack overflow上搜索了一下，但没有找到这个问题的一般答案。
在使用numpy 1.6.2的Python2.7.3中，我得到了一个"unsupported type(s) for *：'numpy.ndarray‘and 'numpy.float64'“错误。
错误来自于将numpy数组和numpy浮点数相乘，但并不是每次都会发生。
例如：
x = np.tan(1) # numpy.float64
y = np.array([0,1,2,3]) # numpy.ndarray
np.multiply(x,y
浏览 0提问于2013-01-19得票数 8
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只是想了解一下Python代码是如何工作的。所讨论的代码使用cv2.resize修改numpy数组的大小。我想知道opencv修改数组的方式，以便填充数组的新维度。我正试图把它翻译成C#，所以解释中的任何psuedocode都会很感激。
print(last_heatmap.shape) --> [32,32,21]
print(type(last_heatmap)) --> numpy.ndarray
last_heatmap = cv2.resize(last_heatmap, (256,256))
print(last_heatmap.shap
浏览 0提问于2018-07-25得票数 0
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I执行下列操作：
matrix_a = np.concatenate(matrix_a, matrix_b)
两种矩阵类型都是<type 'numpy.ndarray'>。
矩阵的形状如下：
(26, 127)
(67, 127)
操作引发以下错误：
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
有人能解释一下为什么我会犯这个错误吗？
非常感谢！
浏览 4提问于2014-09-11得票数 6
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我有这样的数据
listL= array([array([-12939613.07220617, 3962855.50690994]),
array([-12939614.67349505, 3962828.80807231]),
array([-12939484.00289515, 3962828.1637531 ]),
array([-12939484.98046737, 3962854.91251931]),
print(type(listL)) -> <class 'numpy.ndarray'&g
浏览 0提问于2018-06-08得票数 0
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gbm0 = GradientBoostingClassifier(n_estimators=500, random_state=42)
%time modelfit(gbm0, X_train, y_train)
##model fit is a fucntion i wrote to create a report on gbm classifier
preds = np.stack([t.predict(X_valid) for t in gbm0.estimators_])
给出错误
----> 1 preds = np.stack([t.predict(X_valid)
浏览 0提问于2018-06-20得票数 1
对于一个“普通”的Python类，我习惯于可以任意添加额外的属性。例如，我可以执行以下操作： # Create a class
class MyClass: pass
# Create an object of this class
my_object = MyClass()
# Add any attribute I want
my_object.my_new_attribute = "Hello world!"
# Now it has this attribute and I can use it:
print(my_object.my_new_attribute
浏览 31提问于2021-03-22得票数 3
actualrgn是一个包含3145728个元素的一维numpy.ndarray。actualrgnexpand是一个尺寸为12x3145728的二维numpy.ndarray。
for j in range(len(actualrgn)):
for i in reversed(range(12)):
if actualrgn[j] >= 2**i:
actualrgnexpand[i][j] = 1
actualrgn[j] -= 2**i
是否有可能将上述内容矢量化，从而使actualrgn元素的外部循环丢失？我
浏览 0提问于2014-11-28得票数 0
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在numpy数组上迭代时的平均
、、、、
我有一个名为MEL of shape (94824 )的数据集，其中大多数实例都具有形状(99，13)，但有些实例的形状较小。它由(浮动) MEL频率组成。我试着把所有的值都放在一个空的数字矩阵中(94824，99，13)。所以有些实例是空的。有什么建议吗？
MEL type = numpy.ndarray
for i in MEL type(i) = <class 'numpy.ndarray'>
for j in i type (j) = <class 'numpy.ndarray'>
浏览 0提问于2018-12-11得票数 1
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我编写了一个非常简单的python代码。它有一种奇怪的行为。
from numpy import *
# generate 2 array with 15 random int between 1 and 50
pile = random.randint(1, 50, 15)
pile2 = copy(pile)
print("*** pile2",type(pile2),pile2)
print("tab with fixed values ")
tmp2=array([155,156,157,158,159])
print("tmp2",t
浏览 2提问于2012-03-15得票数 2
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在Python3中导入NumPy时，我得到以下错误信息：
>>> import numpy
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/python3.2/site-packages/numpy/random/__init__.py:91: RuntimeWarning: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility
from .mtrand import *
>>>
但是，在此之后会导入numpy (例如，我
浏览 0提问于2012-04-24得票数 0
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我试着用set_printoptions从问题的答案
但我知道这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "neural_network.py", line 57, in <module>
output.set_printoptions(precision=3)
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'set_printoptions'
显然，并不是所有的numpy数组都是相同的，对常规numpy.ar
浏览 0提问于2018-07-23得票数 3
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1回答
请考虑以下代码。
import numpy as np
list = ["blabla.com","blabla.org","blibli.com"]
array1 = np.array(list)
array2 = array == "blabla.com"
print(array2)
# array2 is the one-element array containing only "blabla.com",
# but I would have expected it to contain the boole
浏览 7提问于2022-09-29得票数 -1
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我为C++ OpenCv提供了Boost-Python接口。当我从python调用C++方法时，我得到了这个错误：
Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in
Vision.process(Vision, numpy.ndarray, numpy.ndarray)
did not match C++ signature:
process(python::vision::PythonVision {lvalue}, cv::Mat {lvalue}, cv::Mat {lvalue})
我使用pythoncv2.so模
浏览 0提问于2016-01-16得票数 1
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print(type(trainX), type(trainY),type(testX),type(testY))
以的形式提供输出
<class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'>
现在编译后出现以下错误
浏览 0提问于2021-07-04得票数 1
您好，我正在尝试从一个数组中获取数字，该数组返回
array([ 72, 135, 193, 197, 203, 360, 374, 407.... 8158])
然后，我想根据数组的第一个元素拆分df，如果我这样做的话
print(df.iloc[0:72 , :])
它起作用了。但是，如果我这样做了
print(df.iloc[0:mask[0][:1] , :])
我得到一个错误
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'
浏览 9提问于2020-06-09得票数 1
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1回答
KMeans聚类的轮廓分析
、、、、
如何修复此错误？为什么代码不能可视化绘图？
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
输入
data_sillet = np.loadtxt('clustering_sillet.csv', delimiter=',')
data = data_sillet.astype(int)
data
输出
array([ 2, 3, 8, 29, 32, 15, 23, 0, 4, 16, 14, 15, 1, 5, 1, 8, 0,
30, 14, 0, 1,
浏览 0提问于2017-08-13得票数 0
今天，我无法确定的原因是，每当我试图对Android进行归档时，我的Android构建就会在下面显示这个错误：
Please ensure that you are using a release configuration and that the "Use Shared Mono Runtime" option in your project's build options is unchecked.
当然，我已经确保“使用共享运行时”(这是最接近错误消息的东西)选项不被选中。我还使用了相同的版本配置，已经成功构建和存档了几个月，包括上周。
所有这一切，有没有其他人
浏览 1提问于2018-05-25得票数 1
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我正在写一个代码来计算热指数使用Metpy 1.0库。然而，在运行代码时，我得到了这个错误：'numpy.ndarray‘对象没有'to’属性。 如何解决此错误。我完全按照教程(https://www.youtube.com/watch?v=l71dlYe3enM&ab_channel=Unidata)中关于metpy的说明来计算热度指数，但它仍然给出同样的错误。下面是我的一段代码： climate_data = "C:/Users/princ/Documents/python code/heatindex/climate.csv"
dataset
浏览 58提问于2021-05-05得票数 1
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我试着教自己Cython，但在访问numpy时遇到了问题。问题似乎是当我使用“cimport”时。例如，在导入以下函数时：
cimport numpy
def cy_sum(x):
cdef numpy.ndarray[int, ndim=1] arr = x
cdef int i, s = 0
for i in range(arr.shape[0]):
s += arr[i]
return s
我得到了错误：
/Users/Daniel/.pyxbld/temp.macosx-10.6-x86_64-2.7/pyrex/test.c
浏览 5提问于2013-12-02得票数 5
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我们怎么才能从皮德拉克那里做到这一点？在优化过程中每次迭代时打印约束值
编辑1：
我试过：
def update(n):
print(n)
prog.AddVisualizationCallback(update, n)
根据下面的示例：
但它指出了这个错误：
prog.AddVisualizationCallback(update, n)
TypeError: AddVisualizationCallback(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
浏览 6提问于2021-11-22得票数 0
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我有一个熊猫数据框架df，其中一个列的元素col是一个str类型的numpy.ndarray。例如,
col
['I like tea', 'cricket ']
['basket ball', 'I like coffee', 'cricket ']
['I like tea', 'cricket ']
['basket ball', 'cricket ']
现在，我希望在numpy.ndarray中获得这样的唯一col的数量，以便将其转换为一个包含
浏览 8提问于2021-01-06得票数 0
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1回答
在这个程序中，我每2.5秒扫描一次以40x64x64图像的时间序列采集的脑样本。因此，每幅图像中的“体素”(3D像素)的数目约为16.8万ish (40 * 64 * 64)，其中每一个都是图像样本的“特征”。
由于主成分分析(PCA)具有较高的降维能力，所以我考虑使用主成分分析(PCA)进行降维。然后，使用递归功能消除(RFE)来跟踪这一点。
有9类需要预测。从而提出了一个多类分类问题。下面，我将这个9类分类转换为一个二进制分类问题，并将模型存储在一个列表模型中。
models = []
model_count = 0
for i in range(0,DS.nClasses):
浏览 3提问于2016-10-25得票数 1
回答已采纳
我继承了一些python代码，它的ndarray看起来如下：
>>> ARCoeff
Out[6]: array([array([[ 1.16179327, -0.1721163 ]])], dtype=object)
>>> ARCoeff.dtype
Out[7]: dtype('O')
>>> ARCoeff.shape
Out[8]: (1,)
>>> type( ARCoeff )
Out[2]: numpy.ndarray
如何将数组提取到类似
[ 1.16179327, -0.17211
浏览 2提问于2016-01-06得票数 0
回答已采纳
Im计算2D数组中每一行的结果。
import numpy as np
xyz = np.array([[1, 2, 100],[2, 5, 100]])
resultcolumn1 = (xyz[:,0]+xyz[:,1])*xyz[:,2]
>>array([300, 700])
>>type 'numpy.ndarray'>
但是，当我试图将这个结果向量作为列添加到2D数组的其余部分时
print np.concatenate((xyz, resultcolumn1.T), axis=1)
我知道这个错误：
ValueError:所有输入数
浏览 0提问于2017-03-30得票数 1
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2回答
我试着编辑一个stl文件。关于这一点，我使用numpy-stl读取stl文件。现在，当我试图拆分其中的行时，它显示了一个错误：
'numpy.ndarray‘对象没有属性’拆分‘
如何克服这一问题？下面是密码。
import numpy as np
import stl
from stl import mesh
lines = mesh.Mesh.from_file('mesh.stl')
count = 0
for line in lines:
if line.split()[0] == "solid":
repl = line.
浏览 11提问于2021-03-30得票数 1
我有这样的代码：
import sys
from scipy.stats import binom
def mcnemar_midp(b, c):
n = b + c
x = min(b, c)
dist = binom(n, .5)
p = 2. * dist.cdf(x)
midp = p - dist.pmf(x)
return midp
#get numbers from user
num1 = sys.argv[1]
num2 = sys.argv[2]
# calculate the result
myresult = mcne
浏览 3提问于2017-05-28得票数 2
1回答
游戏中的临时保存图像
、、、、
我正在制作一个图像裁剪器，使用玩偶作为界面和opencv进行图像处理。我已经创建了一些函数，如pygame.image.load()、彩色筛选器()等等，但是我以pygame.image.load()的形式加载图像，以在屏幕上显示它，但是当我执行numpy.ndarray ()时，它是numpy.ndarray，而pygame无法加载它，得到错误：
参数1必须是pygame.Surface，而不是numpy.ndarray
我该如何解决这个问题。我需要把裁剪好的图像弄清楚。应该保存并读取它，然后删除它完成后，因为我想应用多个过滤器。
浏览 2提问于2020-10-18得票数 1
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1回答
我创建了子图，并且我想修改每个子图的xlim。为此，我编写了以下代码： import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 3, figsize=(20, 10))
for ax in np.nditer(axs, flags=['refs_ok']):
ax.set_xlim(left=0.0, right=0.5) 但是我得到了以下错误： AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attrib
浏览 40提问于2020-04-09得票数 1
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我有两个不同类型的数组。
>>> type(pred)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(label1)
<type 'tuple'>
将它们转换为np.ndarray
>>> nl = np.array(label1)
>>> npred = np.array(pred)
>>> type(nl)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(npred)
浏览 4提问于2013-11-13得票数 3
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我正在使用带噪声的高斯过程构建一个分类模型--我不明白为什么它会因为值错误而失败
我有一个数据集，其中大约10%被标记为1或0的目标。我正在尝试预测其他90%的概率为1。
我已经使用sklearn将标签集分为训练集和测试集。
X是feature_training，它是一个np.array X.shape (54,9)
Y是feature_target，它是一个np.array y.shape (54,1)
两者都是浮点数，噪波的计算公式为：
dy = 0.5 + 1.0 * np.random.random(y.shape)
noise = np.random.normal(0, dy)
y
浏览 1提问于2016-03-01得票数 0
我使用Scikit-Learn在Python中训练了一个xgboost模型，并使用pickle库对其进行了序列化。我将模型上传到ML引擎，但当我尝试在线预测时，我得到了以下例外：
Prediction failed: Exception during xgboost prediction: can not initialize DMatrix from DMatrix
下面是我用于预测的json的一个例子：
{
"instances":[
[
24.90625,
21.6435643564356,
浏览 0提问于2018-11-27得票数 5
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当尝试使用计算来检索连续决策变量q的数值时，我得到以下错误：
RuntimeError: The following environment does not have an entry for the variable q(0,0)
试图在Q中获取单个条目的值(类似于给定的)，将导致以下错误：
TypeError: Evaluate(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
1. (m: numpy.ndarray[object[m, n]], env: Dict[pydra
浏览 6提问于2022-09-13得票数 0
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对于一些背景:我们的过程是每两周发布一次。在发布前一周，我们创建了一个发布分支。在发布分支上，只有错误修复被合并。在开发分支上，我们继续合并与发行版无关的特性或错误。
在我们的示例中，我们希望确保发布分支上的错误修复在开发分支上立即可用，原因如下：
bugfix实现者负责解决与开发分支的合并冲突。如果发布分支在发布后只合并一次，那么发布管理器就必须解决所有合并冲突。这在我们的设置中并不理想，因为我们都有不同的域responsibilities.Reduce复制票，因为人们可能会报告已经在发布分支中修复的开发方面的but (通常不会，但仍然是如此)。
我们目前正在评估可能的解决办法。迄今提出的两
浏览 4提问于2020-08-19得票数 0
1回答
我正在尝试对时间序列数据进行XGBRegressor训练，使其具有时间步长，因此，如果有12345个样本、10个特征和一个时间步长为5，则X_train的形状可以类似于(12345, 5, 10)。
然而，当我们尝试使用这样的训练数据来训练XGBRegressor时，
import xgboost as xgb
xgb = xgb.XGBRegressor()
xgbr.fit(X_train, y_train)
我们得到了错误
ValueError：(“期待二维numpy.ndarray，got：”，(12345，5，10))
在包含时间步骤的训练数据上训练XGBRegressor的正确
浏览 2提问于2020-05-01得票数 1
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numpy向量化函数
、、、
我想在numpy.ndarray上使用矢量化来做一些计算。假设我有以下矢量化函数：
import numpy as np
fun = lambda x:x[0]+x[1]
fun = np.vectorize(fun)
和下面的numpy.ndarray
a = range(10)
b = range(10)
c = np.array([a,b])
当我申请的时候
result = fun(c)
我得到了以下错误
IndexError: invalid index to scalar variable.
\为什么会出现这种情况?我应该如何修复它？
浏览 2提问于2017-05-04得票数 0
我正在尝试使用与固定种子。
为此，我需要指定v0参数。但是，我无法确定v0到底需要使用什么，因为这里的文档非常少(它只是说明numpy.ndarray)，而错误消息对我来说并不能提供任何信息。
代码：
import numpy as np
import scipy.sparse.linalg
A = scipy.sparse.rand(10,10)
# v0 = np.random.rand(10,10)
v0 = np.random.rand(10,5)
w, v = scipy.sparse.linalg.eigsh(A, k=5, v0=v0)
错误：
错误:将_arpack.dsa
浏览 2提问于2018-09-18得票数 2
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2回答
我正在尝试从for循环中访问数组soc+。在for循环之外，它只给出最后一个值。如何从for循环中访问整个soc阵列？
如果我使用追加方法，它会出现以下错误“'numpy.ndarray‘对象没有属性' append’”
谢谢。
这是我代码的一部分
for k in range(1,len(t)):
soc+=i[k]*(t[k]-t[k-1])/3600*1/(cell_capacity)
soc = soc.append(k)
我尝试使用追加方法，但是它给出了错误“'numpy.ndarray‘对象没有属性' append’”
浏览 3提问于2022-11-20得票数 0
1回答
下面是一个场景：
我有以下变量：
val = [('am', '<f8'), ('fr', '<f8')] # val is type numpy.recarray
am = [12.33, 1.22, 5.43, 15.23] # am is type numpy.ndarray
fr = [0.11, 1.23, 2.01, 1.01] # fr is type numpy.ndarray
我需要的是检测am = 12.33和am = 15.23的索引，一旦提取(在本例中索引是[0]和[
浏览 2提问于2016-12-28得票数 2
2回答
如何将数组转换为整数列表(使用Numpy或不使用Numpy)？ 当从数组中提取数据时，我得到了以下结果e= '100‘'88’'45‘'59’'73‘'89’ 然后，我使用.tolist()函数将数组转换为列表，以获得以下输出 e = ['100', '88', '45', '59', '73', '89'] 现在，当我尝试使用list(map(int，e)删除列表'‘中项目周围的引号时，我得到了'numpy.ndarray’obje
浏览 12提问于2019-01-31得票数 0
根据标题，我在传递包含多个参数的契约调用时遇到了困难。我可以在这个节点上调用balanceOf。
我使用的是一个隐式节点，我试图调用更复杂的函数"balanceOfBatch“，它需要一个address[]和uint256[] --我想我可以传递一个python列表和一个标准整数--但是它告诉我函数调用没有得到正确的执行。
balanceOfBatch是Openzeppelin在多边形Mainnet合同上的标准ERC-1155功能。
Pythonweb3.py代码：
contract_address = Web3.toChecksumAddress("0x123")
w
浏览 0提问于2022-02-26得票数 0
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6回答
NumPy阵列中元素的索引
、、、、
在Python中，我们可以使用.index()获取数组中值的索引。
但是使用NumPy数组时，当我尝试这样做时：
decoding.index(i)
我得到：
AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性'index’
我如何才能在NumPy数组上做到这一点？
浏览 13提问于2013-08-06得票数 103
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1回答
整形和叠加阵列
、、、、
我继承了一段代码，作为一个新手，我不理解它的复杂性。它正在形成生成的2x1数组，作为matplotlib.LineCollect的行传递。
coar[t] = na[j]
coart = coar.reshape(-1,1,2)
segments = np.hstack([coart[:-1],coart[1:]])
请更正我的术语:它正在迭代1x2数组na，并将它们放入“coar”“数组数组”中。
coar
[[51 50]
[52 50]
[52 49]
[52 4
浏览 1提问于2015-07-28得票数 0
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我正在尝试在一个目录中显示多个图像。 import os
import cv2
import numpy as np
import random
import math
import matplotlib
from matplotlib.pyplot import imshow
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
%matplotlib inline
dir_path = 'img'
images = os.listdir(dir_path)
img_paths = [
浏览 20提问于2019-04-22得票数 0
2回答
我有一个numpy.ndarray类型的列，如下所示：
col
['','','5','']
['','8']
['6','','']
['7']
[]
['5']
我想要这样的输出：
col
5
8
6
7
0
5
我
浏览 1提问于2016-05-08得票数 1
回答已采纳
具体地说：
如何将numpy.ndarray作为函数提供输出数据类型和
如何使用cimport numpy而不是import numpy来创建一个没有Python开销的数组？
如果从行numpy.ndarray中删除cdef numpy.ndarray array(int start, int end):，下面的代码就能工作。根据注释，它仍然有大量的Python开销(不包括range(start, end)初始化C++向量)。
%%cython -a
# distutils: language = c++
import numpy
from libcpp.vector cim
浏览 0提问于2018-08-29得票数 3
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基本上，我有一个numpy数组，在这个数组中，我希望标记不同的对象，并为每个对象寻找分配的最大(原始)值和质量中心。
我已经设法标记了我的数组，我尝试使用极值来找到我的最大值，但是我遇到了一个我不明白的错误。
import numpy as np
from scipy.ndimage import generate_binary_structure, label, find_objects, extrema
s = generate_binary_structure(2,2)
ft_object = np.asarray(label(ft2, structure = s)) #ft2 is
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
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班级数
、、、
根据本教程，我将以下代码应用于我自己的数据
from sklearn.model_selection import learning_curve
from sklearn.svm import SVC
train_sizes, train_scores, valid_scores = learning_curve(SVC(kernel='linear'), X, y, train_sizes=[50, 80, 110], cv=5)
但是，我得到了以下错误ValueError: The number of classes has to be greater than one;
浏览 1提问于2018-01-29得票数 0
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