将数据集分割成两个非冗余的numpy数组？
将数据集分割成两个非冗余的numpy数组可以使用numpy库中的split函数来实现。split函数可以按照指定的索引位置将数组分割成多个子数组。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
# 假设有一个包含10个元素的数据集
dataset = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 将数据集分割成两个非冗余的数组
split_index = 5
array1 = np.split(dataset, [split_index])[0]
array2 = np.split(dataset, [split_index])[1]
print("Array 1:", array1)
print("Array 2:", array2)输出结果为：
Array 1: [1 2 3 4 5]
Array 2: [ 6 7 8 9 10]在这个示例中，我们将数据集分割成两个非冗余的数组，分割索引为5。array1包含索引0到4的元素，array2包含索引5到9的元素。
对于numpy数组的分割操作，可以参考腾讯云的云原生数据库TDSQL产品，该产品提供了高性能、高可用的数据库服务，可以满足大规模数据存储和处理的需求。具体产品介绍和链接地址如下：
- 产品名称：腾讯云云原生数据库TDSQL
- 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
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2回答
我想了解如何处理稀疏矩阵。我有这个代码来生成多标签分类数据集为稀疏矩阵.
from sklearn.datasets import make_multilabel_classification
X, y = make_multilabel_classification(sparse = True, n_labels = 20, return_indicator = 'sparse', allow_unlabeled = False)
此代码以下列格式给出X：
<100x20 sparse matrix of type '<class 'numpy.
浏览 0提问于2019-09-09得票数 2
1回答
如何为ML适当地构造输入数组
、、、、
如果这个问题看起来很傻，我会提前道歉，但我想了解一个关于LSTM类型ML算法的，更具体地说，是关于输入数据是如何被重塑的。在这个问题上，我没有太多的智慧，也没有一个CS学位。
在博客关于LSTM CNN部分的一半时间里，Jason谈到：
第一步是将输入序列分割成可以由CNN模型处理的子序列。例如，我们可以首先将单变量时间序列数据分解为输入/输出样本，其中四个步骤作为输入，一个步骤作为输出。然后，每个样本可以分成两个子样本，每个子样本有两个时间步骤。CNN可以解释两个时间步骤的每个子序列，并向LSTM模型提供子序列的解释作为输入。
我们可以将其参数化，并将子序列的数量定义为n_seq，将每个子
浏览 2提问于2020-03-06得票数 1
我想把我的图像转换成一个numpy数组
然后将这个数组分割成两个数组(因此图像的左半被分配到一个数组，而右边的一半转到另一个数组)。
我想计数这两个数组的非零元素，并相互比较，并给出一个布尔输出。
我无法理解的是如何使用这两个数组，以便可以计算每个数组的这些非零元素
到目前为止，这是我的代码：
from PIL import Image
import numpy as np
Image = Image.open('myimage.jpg')
array = np.array(Image)
split = np.split(array,2,0) /
浏览 1提问于2014-04-21得票数 0
我有一个表单(3*1)的NumPy数组：
['1 2 3', '4 5 6 7 8 9', '10 11 12 13'].
每一行都是功能值的集合，每一行都有不同数量的特性。如何将这个数组分割成多个列，每个列代表所有行的一个特性？
更新:我现在正在DataFrames上使用。所以，我有一个有一列的数据框架。希望展开它并将其转换为整数。我怎么能这么做？
期望:我希望将每一行中的数据分割成多个列(特性)。然后，每一列到数字。
浏览 17提问于2022-03-16得票数 1
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1回答
我的脑电数据集包含了一些学科的数据，每个主题由4个部分组成。
主要论文采用了以下方法：
它用了两个部分来研究这个问题。第一部分作为训练数据，第二部分作为测试集。
我想使用k-折叠交叉验证，但我需要注意的条件，论文的方法(第一部分作为训练集，第二部分作为测试集)。
首先，我需要将我的数据分割成k个部分，然后使用k-1部分作为训练，另外1部分作为测试，然后在k-循环中完成这个过程。我的数据分为两个部分，我怎么能在一个部分中看到两个部分呢？有可能混合这些数据吗？如果我把它们混合在一起，我应该如何使用纸张的条件？提前谢谢。
浏览 6提问于2017-03-01得票数 1
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我有一些很大的二维numpy阵列。一个数据集是55732乘257659，超过140亿个元素。因为有些操作需要抛出MemoryError，所以我想尝试将数组分割成一定大小的块，并针对这些块运行它们。(我可以在每个片段上运行操作后汇总结果。)我的问题是MemoryErrors，这意味着我能够以某种方式限制数组的大小是很重要的，而不是将它们分割成一定数量的碎片。
例如，让我们生成一个1009乘1009的随机数组：
a = numpy.random.choice([1,2,3,4], (1009,1009))
我的数据不可能被平均分割，而且它肯定也不能以我想要的大小来分割。所以我选择了1009，因为它
浏览 0提问于2018-05-12得票数 8
目前，我正在寻找一种方法，在这种方法中，我可以将ndarray分割成较小的ndarray。
例如:给定形状的ndarray (78,1440,3)，我想从中提取一个大小较小的ndarray的列表(78,72,3)，那将是20个较小的子ndarray。
我试过使用numpy.split。
numpy.split(matrix,72,axis=1)
它生成长度为72的列表，第一个条目具有形状(78，20，3)。
为什么我不能提取我需要的大小？
浏览 1提问于2017-04-04得票数 0
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我用的是Tensorflow 2.9.1。我有一个test_dataset对象的tf.data.Dataset类，它存储输入和标签。输入是四维张量，标签是三维张量：
print(tf.data.Dataset)
<PrefetchDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(64, 5, 548, 1), dtype=tf.float64, name=None), TensorSpec(shape=(64, 1, 1), dtype=tf.float64, name=None))>
第一个维度是小批量大小。我需要将这个Tensorflow数据集转换
浏览 15提问于2022-07-13得票数 0
我有一个大型HDF5文件，包含16000个不同的512x512 numpy数组。显然，将文件读取到ram将使其崩溃(文件的总大小为40 GB)。
我想将这个数组加载到数据中，然后将数据拆分为train_x和test_x。Tha标签是本地存储的。
我这样做了，它只创建了一个文件的路径，而没有获取
h5 = h5py.File('/file.hdf5', 'r')
data = h5.get('data')
但当我试图将数据分割成火车和测试时：
x_train= data[0:14000]
y_train= label[0:16000
浏览 2提问于2021-05-22得票数 1
2回答
对于时间序列数据集，我想做一些分析并创建预测模型。通常，我们会将数据(通过整组数据的随机抽样)分割成训练集和测试集，并使用带有randomForest函数的训练集。并保留测试部分，以检查模型的行为。
然而，有人告诉我，时间序列数据不可能通过随机抽样来分割数据。
如果有人能解释如何将数据分割成时间序列数据的培训和测试，我将不胜感激。或者如果有任何替代做时间序列随机森林。问候
浏览 3提问于2015-09-09得票数 3
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在我的Numpy / Pandas课程中，我被教导使用以下代码创建数据：
sample_numpy_data = np.array(np.arange(24)).reshape((6,4))
在np.array()上使用np.arange()不是多余的吗，因为np.arange()已经生成了一个数组。
为什么有这个必要？举例？
在琳达课程“数据科学的潘达斯”中找到的例子，潘达斯概述-操作。
浏览 5提问于2017-04-10得票数 5
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读取大型.h5文件时内存错误
、、、、
我已经从numpy数组创建了一个.h5。
h5f = h5py.File('/data/debo/jetAnomaly/AtlasData/dijets/mergedRoot/miniTrees/JZ3W.h5', 'w')
h5f.create_dataset('JZ3WPpxpypz', data=all, compression="gzip")
HDF5数据集"JZ3WPpxpypz"：shape (19494500,376)，键入"f8“
但是，当我将.h5文件读取到numpy数组时，我得到了一个内
浏览 1提问于2019-11-24得票数 1
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我正在开发基于pandas DataFrame对象的工具。我希望将scipy稀疏矩阵保留为DataFrame的列，而不是将其按行转换为dtype('O')的列表/数值数组。
下面的代码片段不起作用，因为pandas将矩阵视为标量，并建议添加索引。当在矩阵中的行索引上提供pd.RangeIndex时，矩阵将对数据帧中的每一行重复(因为pandas认为它是标量)。
ma = scipy.sparse.rand(10, 100, 0.1, 'csr', dtype=np.float64)
df = pd.DataFrame(dict(X=ma))
这是可行的：
df
浏览 12提问于2016-09-12得票数 4
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我正在尝试理解numpy的nonzero函数。以下是一个示例应用程序：
import numpy
arr = numpy.array([[1,0],[1,1]])
arr.nonzero()
--> (array([0, 1, 1]), array([0, 0, 1]))
我可以看到，因为arr是二维的，所以nonzero()的输出是一个二元组。但是，我不明白为什么元组中每个元素的索引数超过了数组的行数/列数。我看得出来
arr[arr.nonzero()]
--> array([1, 1, 1])
但是如何...？
浏览 10提问于2011-10-28得票数 32
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我有一个数据集，其值为numpy数组，如下所示：
mydict = {
"key0": array0,
"key1": array1,
"key2": array2
}
array0和其他两个具有相同的长度。我想将mydict分割成两个子块，每个子块都有与mydict相同的键，除了每个键外，它们的值是array的前半部分和array的下半部分。
浏览 4提问于2017-11-20得票数 0
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2回答
是否可以将少量的元数据附加到numpy memmap文件中？
这就是我的问题的全部。对于感兴趣的人，我的问题的详细信息如下：
我的数据集由一堆图像及其对应的多值标签组成，例如：
图像: 50000 x 96 x 96 x 3的uint8s阵列
标签:一个50000 x 5的整型数组
我将它们保存到一个长度为50000的数值记录数组中，数据类型为(96，96，3) uint8，(5，) int。这很棒，因为我可以使用numpy.lib.format.open_memmap()将两个数组保存在一个内存映射文件中。
唯一缺少的是向文件中添加少量元数据的能力。具体地说，我希望将前N个条目指定为“训练集
浏览 2提问于2015-06-24得票数 2
我有一个数据集，其中的数据点或多或少分布如下：
📷
如果我想将数据分割成两个数据集群，那么最好的选择是什么呢？你的意思是在这里工作吗？
谢谢。
浏览 0提问于2020-07-04得票数 0
1回答
查找插值数据值
、、
这是我以前遇到过的一个问题:我有两个数组表示函数的输入和相应的输出。我需要找到位于数据点之间的特定输出的输入。我该怎么做？ 例如： import numpy as np
B = np.arange(0,10,1)
def fun(b):
return b*3/5
A = fun(B) 如何获取fun返回3.75的"B“值？
浏览 10提问于2020-09-24得票数 1
我已经加载了一个巨大的图像作为维度为H x W x 3的Numpy数组。我想将这个图像分割成15 x 15 grid，并将其转换为225 x H/15 x W/15 x 3 NumPy数组，在该数组中，按行或按列进行排序。请注意，H和W是15的完美倍数。
我知道这可以使用两个for循环来完成，如下所示：
for row in range(15):
for col in range(15):
count+=1
subimage[count,:,:,:] = img[h1:h2, w1:w2, :]
但这需要时间(我必须对100,000张非常大的图像重复这个过程)
浏览 3提问于2020-12-31得票数 1
4回答
大数组的块直方图
、、、
我有一些csv数据集，每个数据集的大小约为10 of。我想从它们的列中生成直方图。但在numpy中，唯一的方法似乎是首先将整个列加载到numpy数组中，然后在该数组上调用numpy.histogram。这会消耗不必要的内存量。
numpy支持在线装箱吗？我希望有一些东西可以逐行迭代我的csv值，并在读取它们时将它们放入箱值中。这样一来，任何时候在内存中最多只能有一行。
滚动我自己的轮子并不难，但我想知道是不是有人发明了这个轮子。
浏览 0提问于2010-03-18得票数 19
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特别是对python和numpy scipy包来说，我还是个新手。我正在为一个类分配做回归分析，这涉及到在数据集上尝试不同的回归技术，看看哪种方法有效。这涉及到从数据集中删除值，并查看哪种算法在缩减的数据集上执行得很好。现在，我正在索引数据集长度的一小部分。就像这样。
data = np.loadtxt("filename")
to_be_used = data[0:int(0.6(len(data)))]
有没有其他方法可以做到这一点？比方说，我想随机选择60%的数据，而不是前60个元素。
浏览 2提问于2013-11-21得票数 1
2回答
假设我有一个形状为numpy的(10, 5)数组，其中我想将它分割成两个子数组:第一个包含前7行，第二个包含其余的3行。如果我这么做：
x = np.arange(50).reshape(10, 5)
x1, y1 = np.vsplit(x, 2)
它会裂开一半。如何使它成为两个子数组(7,5)和(3,5)
浏览 2提问于2018-06-02得票数 0
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2回答
我想在星火中使用RandomSplits执行两个交叉验证过程，如
CV_global：将数据分割成90%的训练集和10%的测试集
1.1。CV_grid：对一半的培训集进行网格搜索，即45%的数据。
1.2。拟合模型：关于训练集(90%)使用CV_grid的最佳设置。
1.3 测试模型：关于测试集(10%)
报告每10倍的平均指标和全球指标。
问题是我只在整个训练集上找到了使用CV和网格搜索的例子。
如何从CV_grid中获得性能最好的模型的参数？
如何做简历没有网格搜索，但得到的统计数据每倍？例如
浏览 4提问于2015-10-29得票数 3
2回答
我正试图计算大型numpy数组的平均值。最初，我试过：
data = (np.ones((10**6, 133))
for _ in range(100))
np.stack(data).mean(axis=0)
但我得到了
numpy.core._exceptions.MemoryError:无法为具有形状(100、1000000、133)和数据类型float32的数组分配xxx GiB
在原始代码中，数据是一个更有意义的向量生成器。
我考虑过使用dask进行这样的操作，希望它能将我的数据分割成由磁盘支持的块。
import dask.array as da
import
浏览 5提问于2021-08-25得票数 0
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3回答
我有一个三维的Numpy阵列，想要取一个轴上的平均值，考虑其他两个维度的某些元素。
这是一个描述我的问题的示例代码：
import numpy as np
myarray = np.random.random((5,10,30))
yy = [1,2,3,4]
xx = [20,21,22,23,24,25,26,27,28,29]
mymean = [ np.mean(myarray[t,yy,xx]) for t in np.arange(5) ]
然而，这样做的结果是：
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to
浏览 1提问于2013-08-27得票数 4
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我有一个来自array_diff函数的数组，如下所示：
Array
(
[0] => world
[1] => is
[2] => a
[3] => wonderfull
[5] => in
[6] => our
)
正如您所看到的，在键#3和#5之间有一个空白(即没有键#4)。我如何将数组分割成两个部分，或者如果有更多的空白，则可能更多？预期产出将是：
Array
(
[0] => Array
(
[0] => world
浏览 0提问于2018-10-29得票数 4
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1回答
我想在我的服务器上使用btrfs作为文件系统，而且在最坏的情况下，我仍然在研究它。
目前，我想测试raid系统崩溃，我要测试的条件是：
如果我的磁盘坏了，如何更换它？
如果我不能替换它，如何保存数据
如果无意中我(或我的团队)形成了一个磁盘，如何修复它？
如果我的磁盘不小心被偷了(我认为这种情况是不可能的，只是在最坏的情况下)，如何替换它？
对于上面写的所有问题，我只能回答两个问题。
答案之一是，我可以在拔掉坏掉的磁盘之前使用replace方法。
答案二，我可以插入外部硬盘驱动器，然后挂载它，我可以使用restore方法保存数据。
至于另一个问题，我没能
浏览 6提问于2017-07-05得票数 0
2回答
我正在训练一个神经网络，大约有5G的数据存储在numpy数组中。数据被分割成100000行的块，我对所有的块进行了六次随机顺序的训练。不幸的是，网络已经开始过度适应。我认为它仍然有能力更贴切地拟合数据；我怀疑每个数据块内部的规律正开始相互矛盾，我需要更彻底地对数据进行洗牌，以便它能够在不同的组合上进行训练。在获得更多的培训数据之前，我想试一试。
有谁知道如何生成360万行(很长)的新排列数据？我考虑过使用技术，但是使用numpy.savetxt编写这些数组会产生令人难以置信的巨大文件，而且我无法知道如何以帮助解决这个问题的方式从标准npy文件中操作单个行。
现在，我最好的想法是创建成对的索引(
浏览 3提问于2014-11-20得票数 10
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2回答
我试图从netCDF4文件中提取数据。它们包含"MaskedArrays“，它们是Numpy库的一部分。
我的数据包括:纬度、经度、日和值(用不同的文件分隔)。另外，一个显示纬度/经度因各种原因(没有测量或其他原因)无效的掩码。
我的数据看起来如下(对于蒙面数据)：
masked_array(
data =
[[[-- -- -- ..., -- -- --]
...,
[-- -- -- ..., -- -- --]]],
mask =
[[[ True True True ..., True True T
浏览 5提问于2017-06-21得票数 4
我试图通过使用tf.keras.utils.image_dataset_from_directory创建一个用于CNN分类的数据集(包括图像及其标签)，并使用该数据集创建两个NumPy数组:图像和标签。Python版本: 3.9.5，Tensorflow版本: 2.7.0
这段代码在过去几周一直运行良好，但今天突然出现了这个错误(见下图)。
谢谢你的帮助。
浏览 11提问于2022-10-04得票数 0
1回答
浮点点乘积
、、、
我试图使用numpy.dot()函数做一个点积。A MWE如下所示。
import numpy as np
a = np.array([1.24912871, 2.45123219, 6.87478761, 8.24982742, 3.31231561, 9.42387436])
b = np.array([2.24912871, 5.45123451, 9.87487986, 7.24982743, 1.31231215, 8.42387427])
ab=np.dot(a,b)
print(ab)
a0, a1 = a[:3], a[3:]
b0, b1 = b[:3], b[3:]
a
浏览 6提问于2022-07-16得票数 -1
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2回答
我有一个二维numpy数组，它表示曲线的坐标(x，y)，我想把这条曲线分割成相同长度的部分，得到分割点的坐标。
最简单的示例是为两个点定义的一条线，例如[0,0,1,1]，如果我想将其拆分为2部件，结果将是0.5,0.5，以及3 parts 等等。
在数据不那么简单的大型数组中，我如何做到这一点？我试图用数组的长度来分割数组，但是结果并不好。
浏览 5提问于2016-02-24得票数 4
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我正在一个Rails应用程序中进行一些数据处理，我正试图处理一个性能问题。我有两个数组x_data和y_data，每个数组看起来如下(当然，具有不同的值)：
[
{ 'timestamp_value' => '2017-01-01 12:00', 'value' => '432' },
{ 'timestamp_value' => '2017-01-01 12:01', 'value' => '421' },
...
]
每个数组最
浏览 4提问于2017-05-21得票数 2
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我一直在努力找出处理显示子数据的最佳、最有效的方法。在我的具体案例中，我使用的是PHP和MySQL，但我觉得这更像是一种“在任何语言中”的交易。
我的两个想法是(在本例中，我将列出发票及其行项目)。
将子数据(发票项)加入到主数据(发票)中，因为只有一个查询--我的问题是，假设发票上有500个行项(可能不现实，但事情发生了)，那么我会将500倍的发票数据从MySQL服务器发送到我的PHP，这听起来很荒谬，因为我只需要一次。
第二个选项是，在循环遍历发票和显示整个发票数据时，选择发票的行项。当然，这是现在联系数据库500次的时候了。
对于处理这些数据是否还有其他有逻辑意义的选项(
浏览 1提问于2017-04-12得票数 1
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我希望创建不同程度的稀疏矩阵。我打算将数据矩阵中所有非零的值转换为1，其余的条目将为0。
我能够使用下面的代码实现这一点。但我不知道如何才能在最后的矩阵中随机地将1变成0，并控制1的百分比。
例如：
the numpy.random.choice
numpy.random.randint(2，size = data_shape，p=0.75,0.25)
使我们能够创建控制1的百分比的矩阵。我如何在最终矩阵中以类似的方式控制1的百分比？
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
import numpy.ma as ma
indptr =
浏览 2提问于2016-10-15得票数 1
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下面的图像在一个numpy数组中
我也想
将块分割成单独的等高线或任何坐标表示。
然后我想把任何凹多边形转换成多个凸多边形。
像这样
到目前为止，我已经用opencv将每个街区隔离成等高线.但是是否有一种简单的方法可以将L形物体分割成两个或多个正方形块。如果需要，每个形状的新轮廓可以重叠。
这也可能是这样的情况，我有这样的图像，没有这样的直线。
我使用cv2.approxPolyDP绘制形状，但它们又是凹的，我需要它们分裂。
任何帮助都很感激。
浏览 4提问于2020-07-13得票数 0
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这个问题涉及到多输入多输出Keras (Tensorflow)模型的最佳设置，给出了相应的numpy阵列。
例如，假设输入数组x1和x2以及输出数组y1和y2。可以按以下方式构建tf.data数据集：
train_data = tf.data.Dataset.zip(
(
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
(
x1,
x2,
)
),
tf.data.Dataset.from_tensor_
浏览 9提问于2022-04-28得票数 0
1回答
我的处境是这样：
我拥有大约7000万个整数值，分布在各种文件中，用于10类数据(确切数量未知)。
我读取了这几个文件，并使用这些数据创建了一些python对象。这显然包括逐行读取每个文件并附加到python对象。因此，我将有一个包含70个mil子数组的数组，每个数组中有10个值。
我对这些数据做了一些统计处理。这将涉及在每一行数据中附加几个值(例如，百分位数等级)。
我将这个对象存储在数据库中
现在我从来没有处理过这么大规模的数据。我的第一反应是使用Numpy来实现更高效的数组w.r.t内存。但后来我听说，在Numpy数组中，'append‘是不鼓励的，因为它
浏览 3提问于2014-08-20得票数 4
我正在使用h5py库从现有文件中读取函数。
readFile = h5py.File('File',r)
使用readFile.keys()，我获得了存储在“文件”中的函数列表。其中一个函数是phi函数。为了打印phi函数，我做了
phi = numpy.array(readFile['phi'])[:,0,:,:]
在:,0，：我们找到数据如何存储的方式，z，y，x. z= 0，因为它是2D情况。X被分成2块，y被分成2块。每个x块被划分为nxb (x1，x2，.，x20)，每个y块被划分为nyb。(nxb和nyb也可以使用h5py直接从文件中获得，因为
浏览 6提问于2022-05-22得票数 0
我正在尝试创建一个日期数组，其列是:日期、月份和年份，在两个特定日期之间(time delta =1天)。我知道这一定很简单，但我找不到类似的例子。
我发现可以使用numpy datetime64创建日期数组，如下所示：
import numpy as np
dates = np.arange(np.datetime64('2010-01-01'),np.datetime64('2014-12-31'))
虽然这会产生我需要的日期列表，但我在文档/google中找不到如何将它们分割成numpy数组中的列。
有什么想法吗？
提前感谢！
浏览 3提问于2017-07-13得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在考虑创建一个numpy表作为键/值数据库。输入/更新将是多头的。
探索想法，问题: GIL会停止theads，一次只允许一次更新吗？问题: numpy表(表空间)可以是多头的吗？
浏览 0提问于2011-12-29得票数 1
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我有两个numpy数组，一个是干净的数据，另一个是噪声数据(和干净的数据大小相同)，用于去噪自动编码器问题。
我希望能够映射它们，然后将它们存储到tensorflow数据集中，或者以任何其他允许我这样做的方式
-> ->去噪自动编码器cleani noisyi
以映射保留的方式实现训练和测试拆分。
如果太含糊了，我很抱歉，我是ML和python的新手。
浏览 3提问于2020-12-31得票数 0
1回答
跳转到数组错误
、、、、
你好，我在将Tiff文件转换为numpy数组时遇到了一些问题。我有一个16位签名的光栅文件，我想把它转换成numpy数组。我以前用过这个油罐车。
import numpy
from osgeo import gdal
ds = gdal.Open("C:/.../dem.tif")
dem = numpy.array(ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray())
乍一看，一切都能很好地转换，但我将python中的结果与GIS软件中的结果进行了比较，得到了不同的结果。
Python结果
Arcmap结果
我在numpy数组中发现了许多低
浏览 0提问于2017-10-01得票数 0
2回答
我正在尝试用pytorch在GPU上运行神经网络，我的数据有一些不寻常的形状，所以我使用Dataset和DataLoader来生成数据批处理。我的代码在CPU上运行得很好，但我对什么时候将数据放在GPU上有点困惑：
I的数据大小足够小，可以全部放在GPU上，应该在拟合之前将所有数据放在GPU上，这样所有的DataLoader和Dataset操作都只能在GPU上进行，以获得最佳的执行速度？还有一种可能性是将所有数据保留在CPU上，当数据大小变大时可以使用。在这种情况下，我是否应该为从DataLoader?Should生成的每一批数据调用batch.to("cuda") --在培训
浏览 4提问于2021-10-12得票数 1
2回答
在numpy中，可以系统地将长度为m的一维数组分割成n个区间吗？假设我有一个1000个值的列表，我能很容易地把它分解成10个100个值的列表吗？
浏览 3提问于2020-10-12得票数 0
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我有一个池塘的图像(草，边缘的岩石，水)。我想使用GMM作为一个无监督的分类器，将图像分割成草、岩石和水。
该图像以具有形状(800,800，4)的numpy阵列的形式，其中每个像素包含4个波长的强度数据。例如，像素x=1 y=1具有对应于波长450、500、600、700的强度数据1000、2000、1500、4000。
我试着用scikit来适应GMM --学习：
gmm=GaussianMixture(n_components=3, covariance_type="tied")
gmm=gmm.fit(data)
但是，我发现一个错误，即数据的预期维数应该小于或等于2。
浏览 4提问于2017-06-01得票数 1
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我注意到对于长度为~10000的object数据类型的1Dnumpy数组，.npy文件的加载时间很长(~10分钟)。该数组中的每个元素都是一个长度约为5000的有序字典(OrderedDict，集合包中的字典子类)。那么，如何高效地将大型NumPy阵列保存到磁盘以及从磁盘加载大型阵列？Python中的大型数据集传统上是如何处理的？
浏览 0提问于2017-05-19得票数 0
嗨，我对编程和python编程很陌生。我有一个标签分隔的txt文件，它是我使用numpy.getfromtxt导入的，它看起来像
[['chr' 'start' 'end' 'name' 'score' 'strand']
['chr1' '822979' '822980' 'CLL6.08_1_snv' '88.2' '+']
...,
['chrX' '153986959&#
浏览 3提问于2016-01-30得票数 0
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我有一个很大的numpy数组，当我运行scikit training的train_test_split将数组拆分为训练和测试数据时，我总是会遇到内存错误。什么是一种更有效的内存分割成训练和测试的方法，为什么train_test_split会导致这种情况？
下面的代码会导致内存错误并导致崩溃。
import numpy as np
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X = np.random.random((10000,70000))
Y = np.random.random((10000,))
X_train, X_t
浏览 0提问于2015-07-17得票数 16
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我想知道如何在应用过滤器之后获得数据集的大小或len。使用tf.data.experimental.cardinality给予-2，这不是我想要的！！我想知道我的数据集中存在多少过滤样本，以便能够将其分割成使用how ()和skip()进行培训和验证的数据集。
示例：
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3, 4, 5])
dataset = dataset.filter(lambda x: x < 4)
size = tf.data.experimental.cardinality(datase
浏览 5提问于2020-06-13得票数 3
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