import numpy as np
beta= 0.9
A=[1+1j,2+2j]
real=np.zeros((1,2))
for i in range(1):
for l in range(2):
real[i,j] = real[i,j]-beta*A[i,j]
我不熟悉numpy中不同类型数组的计算。我如何使代码工作?
我正在尝试将opencv的Threshold函数应用到numpy数组中。我使用的是opencv 2.1的python绑定。它是这样的:
import cv
import numpy as np
a = np.random.rand(1024,768)
cv.Threshold(a,a,0.5,1,cv.CV_THRESH_BINARY)
这会抛出一个错误:
OpenCV Error: Unsupported format or combination of formats () in threshold
所以,我不确定我知道自己在做什么,但我希望Threshold能像Smooth一样工作,我可
所以,我在一个使用蒙特卡罗方法的项目中,我在研究种子在伪随机数生成中的重要性。
在对蟒蛇做实验时,我试图弄清楚种子的变化是如何影响随机性的,但我发现了一些奇怪的东西,至少对我来说是这样。使用numpy.random.get_state(),我看到每次运行脚本时,种子启动都不一样,只更改一次,但对整个脚本保持相同的值,如下面的代码所示,它通过两个连续抽样比较状态:
import numpy as np
rand_state = [0]
for i in range(5):
rand_state_i = np.random.get_state()[1]
# printing on
我尝试使用这个简单的代码在数组中搜索并替换大于1到1的元素:
import numpy as np
j = np.array([[1],[3],[1],[0],[9]])
for x in j:
if abs(x) > 1 :
j[x] = 1
但我会犯这样的错误:
IndexError:对于大小为5的轴0,索引9超出了界限。
我尝试将来自两个数组的两个合并值组合在一起,以获得一个全新的数组。然而,我不知道该怎么做。
我想要得到两个变量的随机浮点数,比如5次,因为我想存储它们以备将来使用。因此,我使用了math.random,但它不能像预期的那样工作,因为它将替换变量。
因此,我尝试获得一个随机化的数字并将其放入一个数组中。然后,我想把它们组合起来得到一个数组。每个数组中的每个随机数放在一起。
import numpy as np
np.random.seed(42)
randomReleaseAngle = np.empty(5)
randomVelocity = np.empty(5)
for i in r
下面是我的代码片段: from detectron2.utils.visualizer import ColorMode
from detectron2.structures import pairwise_iou
import random
import numpy
from numpy import savetxt
dataset_dicts = DatasetCatalog.get('/content/scaphoid/test')
for d in random.sample(dataset_dicts,20):
im = cv2.imread(d[&
我试图在python中编写一个计数排序,以便在某些情况下击败内置的timsort。现在,它超越了内置的排序函数,但只对非常大的数组(长度为100万个或更长的整数,我还没有尝试过超过1,000万个整数)和范围不超过10,000。此外,胜利是狭窄的,在特定的随机列表中,计数排序仅以很大的优势获胜。
我已经读过关于通过矢量化python代码可以获得惊人的性能收益的文章,但我并不特别了解如何在这里使用它。我想知道如何将这段代码向量化以加快速度,任何其他性能建议都是受欢迎的。
当前仅适用于python和stdlib的最快版本:
from itertools import chain, repeat
d
问题:不能作为inout参数传递不可变的值:'cardView‘是'let’常量
我找到的解决方案1(但是有不想要的行为):当我跳过inout声明和"&“时,代码工作得很好。但是视图不会立即更新。
// Line 3: updateCardView(...) is producing the error
private func updateViewFromModel() {
...
for (index, cardView) in cardsContainerView.cardViews.enumerated() {
我在python中得到了一种数组,我希望从所有的int中减去一个。例如:
arr = [[2,3,4],
[5,6,7],
[8,9,10]]
#this should become this:
arr = [[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
有几种我尝试过的方法
for i in arr:
for j in i:
j-=1 #doesn't work!
我知道使用numpy会更容易,但这是我正在处理的一个大型项目,所以实现numpy可能需要几个小时,甚至更多。谢谢!
我试图解决一个方差问题,但是在for循环之后,我无法用列表中的项目数最终得到值的总和。
lista = [1.86, 1.97, 2.05, 1.91, 1.80, 1.78]
n = len(lista) #NUMBERS OF DATA IN THE LIST
MA = sum(lista)/n #ARITHMETIC MEAN
for x in lista:
y = pow(x - MA, 2) #SUBTRACTION OF ALL DATA BY THE MA, RAISED TO THE POWER OF 2
print(y)
我有两个大型数据文件,一个包含两列,另一个包含三列。我想从第二个文件中选择第一个数组中包含的所有行。我的想法是比较numpy数组。
假设我有:
a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [1, 4, 6]])
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
结果应该是这样的:
[[1, 2, 3], [3, 4, 5]]
对此有什么建议吗?
编辑:所以最终这是可行的。不是很方便,但它是有效的。
for ii in range(a.shape[0]):
u, v, w = a[ii,:]
for jj in range(b.shap
是否可以循环遍历我在for语句中定义的列表并修改该列表的原始元素,或者是否需要该列表的名称/句柄来通过索引访问其值?我知道具有可变名称的列表的替代方案。
以下代码不更改a、b和c。
# in each iteration, this assigns item to the value behind a, b, or c
for item in [a, b, c]:
# this reassigns item to a new value, but there is no reference to a, b, or c
# (which I would like to hav
我编写了一个生成器,它返回值的元组:
import numpy as np
def mygenerator():
data = np.arange(10)
data = np.reshape(data, (-1, 2))
for row in data:
yield row[0], row[1]
generator = mygenerator()
while True:
a, b = generator.__next__()
print("a: ", a, "b: ", b)
并且不想使用for ...
我正在使用Numpy对图片文件进行一些基本操作。我想执行以下操作:
in1, in2, out # some numpy arrays of dtype uint8
out = in1 * in2 / 256
然而,由于uint8的大小和模块化算法的规则,会发生溢出,结果是不正确的。
(例如,在C++中也不会出现同样的问题,在这种情况下,中间结果可以存储在一个较大的临时空间中。)
另一种方法是执行两次乘法:out = in1/16 * in2/16。但是,这会导致输出的innacurate值。
一个可行的解决方案是手动设置每个像素:
out = numpy.empty(in1.shape, d
对于我的班级,我需要使用NumPy编写更优化的数学函数。问题是,当使用NumPy时,当使用本机Python时,我的解决方案要慢一些。
函数,它对数组的所有元素进行立方体,并将它们和为
Python:
def cube(x):
result = 0
for i in range(len(x)):
result += x[i] ** 3
return result
My,使用NumPy (慢15-30%):
def cube(x):
it = numpy.nditer([x, None])
for a, b in it:
b[
我经常需要遍历一个数组并对每个条目执行一些操作,其中的操作可能依赖于该条目的索引和值。这里有一个简单的例子。
import numpy as np
N=10
M = np.zeros((N,N))
for i in range(N):
for j in range(N):
M[i,j] = 1/((i+2*j+1)**2)
有没有一种更短,更整洁,或者更蟒蛇的方式来执行这样的任务?
我实例化了类中的内存视图如下:
from __future__ import division
import numpy as np
import pylab as plt
cimport numpy as np
cimport cython
cdef class fit(object):
cdef public double[::1] shear_g1, shear_g2, shear_z, halo_pos_arcsec
cdef public double[:,::1] shear_pos_arcsec, source_zpdf
cdef char* pa
我有一个SQL查询,它创建了一个包含9个条目的数组,我希望创建一个带有Numpy的表,并将数据作为行追加。
下面的代码给出一个错误
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
如何正确初始化numpy数组,并将数组作为行附加到表中,
sql_query = "select top 100 Passed, f.ID, Y
我已经分配了一个具有给定大小的大型numpy数组。例如
my_array = numpy.empty(10000, numpy.float)
数组的值可以由(模拟示例)生成。
k * val ** 2 for val in range(0, 10000)
这个设置数组值的步骤是多次完成的。例如,for k in range(0,1000)。除了最初由numpy.empty()完成的分配之外,我不想做任何其他的分配。
我已经考虑过,
my_array = numpy.array([k*val**2 for val in range(0,10000)])
但这看起来至少会有列表[k * val *
我试图找到非Numpy数组的变量,并通过以下方式将它们更改为array:
import numpy as np
a = 1
b = np.array([1,2,3])
c = np.array([1,2,3])
for item in a, b, c:
if type(item) != np.ndarray:
print(item)
item *= np.ones(3)
print(item)
第二个print的结果显示变量a被更改为数组[1. 1. 1.],但是当我检查它时,仍然是a=1。为什么?我怎么