我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是，我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点，我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。我通过调用这个代码来做到这一点：
def apply_quantization_to_non_rescaling(layer):
if not isinstance(layer, tf.keras.layers.Rescaling):
print('=> NOT Rescaling')
return tfmot.quantization.keras.quanti
浏览 10提问于2022-04-20得票数 2
我正在试用电筒量化模块。在进行静态训练量化时，我遵循文档中详细说明的下一个步骤：
加入operationsSpecify和DeQuantStub模块的添加QuantStub和DeQuantStub模块熔断器datasettorch.quantization.convert()量化模型通过对校准datasettorch.quantization.convert()的推理运行模型
然而，当校准模型后，准备它的程序中断。
该错误出现在最后一个完全连接的层。在图中引入的观察者似乎试图创建一个负维直方图。
以下是错误：
x = self.fc(x)
File "/home/juan/
浏览 3提问于2020-03-06得票数 0
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案例1
框架: Tensorflow 2.5.0，Intel-Tensorflow 2.5.0
环境: Google
我有一个由量化的量化模型，可以在不使用LPOT的情况下进行推理，因此我编写了以下推理代码：
with tf.compat.v1.Session() as sess:
tf.compat.v1.saved_model.loader.load(sess, ['serve'], model)
output = sess.graph.get_tensor_by_name(output_tensor_name)
predictions = sess
浏览 18提问于2021-07-19得票数 0
4回答
我是用Python工作的，但来自R背景--如果我想要获取字符串x = ['1', '2', '3']数组并获得相应的整数数组[1, 2, 3]，那么自然要做的事情是运行类似int(x)的东西。当然，这个语法不起作用，因为我使用Python，而且函数不会自动向量化。似乎我可以使用NumPy来创建一个矢量化的函数版本，但这感觉就像用非常重的R口音说Python。
遍历向量工作的内容
x2 = []
for y in x:
x2.append(int(y))
但是看起来一点也不优雅--这是一个三行结构，我可以在R中用六个字符来完成，当然，有一种
浏览 4提问于2016-01-06得票数 5
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我正在使用sklearn TfidfVectorizer进行文本分类。
我知道这个向量化器需要原始文本作为输入，但是使用列表是可行的(参见input1)。
但是，如果我想使用多个列表(或集合)，我会得到以下属性错误。
有人知道如何解决这个问题吗？提前感谢！
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1, stop_words="english")
input1 = ["This",
浏览 31提问于2018-06-01得票数 2
因此，我在android平台上遇到了模型部署的一个痛点。我在python中训练了一个模型，并将其转换为适用于android平台的tensorflow lite格式。问题是如何做我用python在Java中做的事情/处理。在网上繁琐地搜索了一遍之后，没有。例如，没有任何东西真正清楚地解释了这个过程。
例如:如何在Java中仿真预处理/归一化算法，即对图像进行预处理和后处理。
另外，如果使用量化模型进行推理，在代码中进行哪些更改，以及如何实现将多个输入传递到模型。
以下是python中对应的代码：
def preprocess(img):
return (img / 255. - 0.5) *
浏览 8提问于2020-05-23得票数 1
2回答
我想使用Tensorflow的transform_graph工具来优化一个图表。我试着从 (以及其他具有类似编解码结构的人)中优化图形。但是，在使用quantize_weights时，优化的图实际上要慢得多，在使用quantize_nodes时则要慢得多。从Tensorflow的文档来看，量化时可能没有任何改进，甚至可能更慢。你知道下面的图表/软件/硬件是否正常吗？
以下是我的系统信息，供您参考：
操作系统平台和发行版: Linux Ubuntu 16.04
安装自:使用TF源代码(CPU)进行图形转换，使用二进制python(GPU)进行推理。
TensorFlow版本:都使用r
浏览 3提问于2017-10-10得票数 8
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2回答
我希望获得df中的所有行，其path列包含一个子字符串new+ folder。这个问题和cs95的答案对于new+或fol这样的子字符串非常有用，但是当我搜索时结果是不正确的。
new+ folder。
>>>dft = pandas.DataFrame([[ '/new+folder/'], ['/new+ folder/']], columns=['a'])
index path
0 `/new+folder/`
1 `/new+ folder/`
现在用query进行测试
>&
浏览 1提问于2019-07-28得票数 4
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2回答
我认为有很多关于使用哪一种的帖子:r或Python。但是，我很好奇它们的体系结构差异如何产生速度性能的差异，而不是使用哪种。
这个博客帖子在R和python之间执行了一个小测试，以表明(优化的) python代码比R代码快2倍。*我在这个职位中读到，R倾向于将所有东西放入内存中，这就是为什么大型数据集上的计算通常比较慢的原因。
但是，是什么使python的低级别内存管理与R有很大的不同，从而帮助它产生这些基准呢？
*虽然在这个测试中python比R快2倍，但我并不是说python通常比R快2倍。
浏览 0提问于2015-03-22得票数 4
2回答
什么是矢量化？
、、、
在Python中对for循环进行矢量化意味着什么？有没有其他方法可以写嵌套的for循环？
我是Python的新手，在我的研究中，我总是会遇到NumPy库。
浏览 2提问于2017-12-11得票数 28
1回答
我计划制作一个通用的应用程序来分析音频样本。当我说“通用”时，我的意思是任何技术(Javascript、C、Java等)都可以使用它。基本上，我在iOS上做了一个应用程序，它使用苹果的AVFoundation，实时接收长度为512的麦克风样本(bufferSize = 512)。在Python上，我使用PyAudio做了同样的事情，但不幸的是，我收到了非常不同的值.
看看这些样品：
Samples of bufferSize = 512 on iOS:
[0.0166742969, 0.0181432627, 0.0184620395, 0.0182254426, 0.0181945376,
浏览 1提问于2017-06-01得票数 1
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1回答
我将训练我的模型量化意识。但是，当我使用它时，tensorflow_model_optimization不能量化tf.reshape函数，并抛出一个错误。
'2.4.0-dev20200903'python tensorflow版本: 3.6.9
守则：
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '3'
from tensorflow.keras.applications import VGG16
import tensorflow_model_optimization as tfmot
imp
浏览 5提问于2020-09-04得票数 2
下面是egrep尝试的正则表达式，然后是Python2.7：
$ echo‘/some/path/to/file/a de.csv’溶胶- egrep‘*(a+).csv’
/some/path/to/file/abcde.csv
但是，Python中的相同正则表达式：
re.match(r'*([a-zA-Z]+)\.csv',f )
给予：
Traceback (most recent call last):
File "/shared/OpenChai/bin/plothost.py", line 26, in <module>
浏览 2提问于2015-07-13得票数 11
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2回答
当我试图将函数定义为cdef时，我试图将我的一些Python代码转换为Cython，并遇到一些问题。
大多数问题归结为掩蔽不像Python那样工作。我想知道这是否是cdef的一个限制(如果我把它保留为def)，还是有什么我可以做的。
例如，这种方法
cdef func(double[:,:,:,:] arg1):
mask = arg1 > 0
...
编译错误已经失败：
Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------ ...
fun
浏览 1提问于2017-07-07得票数 2
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1回答
我正在寻找一个频谱散列或图像语义散列算法的Python实现。它可以处理海明距离，这样我就可以很容易地将其存储在MySQL或PostgreSQL之类的数据库中。
我还读到过使用GIST来确定图像的描述符，然后使用频谱哈希、LSH或RBM。但是，我不知道如何在Python中实现这样的东西。
到目前为止，我已经在Python中找到了一些LSH代码，但我不知道它是否会为Hamming距离生成一个二进制散列。
我尝试过pHashing，但是它不能很好地识别图像中的对象。
我不想要大量的关键点描述符，在那里你必须计算欧几里得距离，这很慢，或者需要特殊的数据结构来匹配其他图像。
谢谢
浏览 0提问于2013-07-24得票数 5
引言
我有一对函数叫做数值(x，y，z)和解析函数(x，y，z)，其中数值(x，y，z)是解析(x，y，z)的近似。我想做一些等高线图，看看这些函数在x平面上是怎样的，所以对于下面的函数，我已经设置了z=0。然后，我尝试定义网格上的函数；
def numerical_plane(x,y):
return numerical(x, y, 0)
def analytic_plane(x,y):
R = np.sqrt(x**2+y**2)
return -G*M/(np.sqrt(R**2 + (a+np.sqrt(b**2))**2))
x = np.linspace
浏览 0提问于2018-07-13得票数 0
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我正在尝试将我在Tensorflow 1.12中创建的模型转换为Tensorflow Lite。
我使用以下代码：
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Generate tf.keras model.
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(2, input_shape=(3,)))
model.add(tf.keras.layers.RepeatVector(3))
model.add(tf.keras.layers.TimeDistrib
浏览 2提问于2020-08-13得票数 0
老派的c程序员试图跟上时代，学习Python。很难看到如何有效地使用矢量化来代替循环。我得到了一个基本概念，Python可以在单个语句中对整个matricies执行数学函数，这真的很酷。但我很少处理数学关系。几乎所有的for循环都应用条件逻辑。
这里有一个非常简单的例子来说明这个概念：
import numpy as np
# Initial values
default = [1,2,3,4,5,6,7,8]
# Override values should only replace initial values when not nan
override = [np.nan,np.nan
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
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Python 2.7
Ubuntu 12.04
我正在尝试为我编写的程序创建一个可执行程序，它需要做的第一件事是创建一个目录，当运行源代码时，它完美地工作，当我创建一个可执行文件时，我得到以下错误：
[Errno 13] Permission denied: '/"folder_name"'
创建文件夹的代码：
def create_folder(self, user_input):
"""create base folder"""
splitput = user_input.split('
浏览 3提问于2013-11-16得票数 1
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在用Python 3编写的工程中的数值方法中，作者: Jaan Kiusalaas，第25页，作者用两种方式解决了求和表达式：
第一种方法:使用循环。
第二种方法:从numpy导入arange的矢量化版本。
作者指出，“矢量化算法执行速度快得多，但使用的内存更多。”有谁能解释一下向量化算法是什么意思?为什么矢量化算法执行得更快，却使用更多内存？
浏览 1提问于2018-03-13得票数 0
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我正在尝试对16位灰度图像进行直方图均衡，原始直方图如下所示，它有大约25000个灰度级：
我第一次使用MATLAB，但由于某种原因，输出中的总级别显着减少(只有21个！)。我尝试手动分配一个20,000的bin编号，但输出级别仍然是最小的(67)。
然后我在Python中尝试了Scikit-Image，一切都像预期的一样--输出现在有16,500个级别，直方图几乎是平的。
下面是MATLAB命令：
J = histeq(I,2e4);
以下是Python命令：
img_eq_sk = exposure.equalize_hist(img_16bit)
由于直方图均衡化是如此
浏览 20提问于2019-08-09得票数 1
1回答
我有上千个这样的元素：
[ "business_id_a", [ "Food", "Restaurant","Wine & Pizza"] ]
[ "business_id_b", ["Mexican", "Burgers", "Gastropubs & Wine" ] ]
...
[ "business_id_k", ["Automotive", "Delivery","Whatever&
浏览 1提问于2020-07-09得票数 0
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我对python完全陌生。我正在尝试做一件非常简单的事情，评估一个非平凡的函数，它将浮点数作为2D网格上的输入。下面的代码完全符合我的要求，但是由于使用了double for循环，所以速度很慢。
import numpy as np
from galpy.potential import RazorThinExponentialDiskPotential
R = np.logspace(0., 2., 10)
z=R
#initialize with default values for this example
potfunc=RazorThinExponentialDiskPoten
浏览 1提问于2016-02-29得票数 0
这些天来，我试图跟踪一个错误的部署TF模型与TPU的支持。
我可以得到一个不支持TPU运行的模型，但一旦我启用量化，我就会迷路。
我的情况如下：
创建了一个模型并训练了它
创建了模型的eval图。
冻结模型，并将结果保存为协议缓冲区。
在没有TPU支持的情况下成功转换和部署
对于最后一点，我使用了TFLite转换器的Python。生成函数tflite模型的脚本是
import tensorflow as tf
graph_def_file = 'frozen_model.pb'
inputs = ['dense_input']
outp
浏览 0提问于2019-07-17得票数 31
问题所在
我正在使用一些相当大的数组(来自数以千万计的浮点数和向上的数组)实现和改进一个优化算法，并主要使用C中的Intel (不是C++，至少到目前为止)来压缩所有可能的性能。现在我遇到了一个愚蠢的问题，我有一个参数，它为一组(数千万)系数的子集设置极大值和最小值。实际上，使用MKL函数应用这些极大值和极小值是很容易的--我可以为每个元素创建大小相等的向量，并使用V和V来应用它们。但是我也需要在我的错误度量中说明这个剪辑，它要求我计算超出这些约束的元素的数量。
但是，我找不到一个MKL函数，它允许我计算满足某种条件的元素的数量、创建逻辑数组的方式，例如在Python或MATLAB中使用Num
浏览 6提问于2020-07-11得票数 0
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1回答
。
我一直在使用来处理图像，但如果可能的话，我希望我的工作流程完全使用Python。
直到现在，我发现了我需要使用OpenCV的所有东西，除了一件事: ImageJ有相当数量的，但我在Python中看不到(据我所知)。
根据文档(和)，OpenCV中有几种阈值处理方法。特别是对于我的图片，我需要。
在前面的一个问题中，有人提到
您知道比上面列出的OpenCV或一般Python的方法更多的阈值化方法吗？
如果不是，您将如何在Python中实现“intermodes”方法？只需将原始(MATLAB)代码移植到python？
欢迎任何建议。谢谢
。
浏览 10提问于2021-09-01得票数 1
我从Tensorflow Hub重新训练了一个mobilenet v1图像分类模型，并使用toco将其转换为使用Tensorflow Lite进行推理。
但是，当我使用tflite模型运行推断时，它需要一个与我用--input_shape指定的不同的输入大小。
如何根据自己的数据重新训练mobilenetv1量化模型？
下面是我尝试过的步骤：
从tensorflow下载诗人培训数据集
使用上述数据集在TF集线器上的移动集v1量化模型
python retrain.py \ --bottleneck_dir="${IMAGE_DIR}"/tf_files/bottle
浏览 3提问于2018-06-22得票数 0
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为了逼近Pi的值，考虑这种随机方法，它用随机值填充数组，并测试单位圆包含，
import random as rd
import numpy as np
def r(_): return rd.random()
def np_pi(n):
v_r = np.vectorize(r)
x = v_r(np.zeros(n))
y = v_r(np.zeros(n))
return sum (x*x + y*y <= 1) * 4. / n
注意，随机数生成依赖于Python标准库；考虑一下，
def np_pi(n):
x = np.random
浏览 1提问于2015-01-30得票数 3
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我试图使用每一行作为参数函数在Pandas Dataframe上迭代。我试过这个：
def vectorize_df(df, hg):
print(hg + str(df['tweets_id']) + df['tokenized_text'])
df = pd.DataFrame.from_records(belongs_node, columns=['tweets_id','tokenized_text'])
vfunct = numpy.vectorize(vectorize_df)
vfunct(df, "
浏览 4提问于2021-11-01得票数 0
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我遇到了一个问题，我将keras模型转换为tensorflow lite格式，但是一旦我这样做了，转换后的模型的精度就会显着下降。该模型是一个相当简单的自然语言处理模型。在转换之前，模型的准确率约为96%，但一旦转换为tensorflow lite格式(没有任何优化)，准确率就会下降到20%左右。这是一个可笑的性能下降，所以我想知道这是可能发生的事情，还是我做错了什么？我在运行debian的beaglebone SBC上运行tflite模型，并在python上运行推论。 我的tflite转换代码： converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras
浏览 149提问于2021-01-15得票数 3
我使用python3.8.5和四舍五入的小数，而不是浮动，它的行为很奇怪。
Python通常正确地环绕所有decimal.Decimals，其中.50被舍入。
然而，只有十进制(1120.50)是四舍五入。我代码中的错误可能是什么。
重造
import decimal
round(decimal.Decimal(1119.50))
# OK: Expected output 1120, actual output 1120
round(decimal.Decimal(1120.50))
# Wrong: Expected output 1121, actual output 1120
r
浏览 3提问于2021-03-17得票数 2
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1回答
Julia:序列的向量化乘积
、、、、
学习从Python传递到Julia，我正在尝试转换我拥有的旧代码，也就是计算这个表达式的序列的乘积：
我用Python语言编写了两个版本的代码，一个使用for循环实现，另一个使用广播。for循环版本为：
import numpy as np
A = np.arange(1.,5.,1)
G = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
def calcF(G,A):
N = A.size
print A
print N
F = []
for l in range(N):
F.append(G/A[l])
浏览 0提问于2017-04-05得票数 1
1回答
The error: TF Lite转换器在试图转换时态CNN时抛出一个未跟踪的函数警告(构建使用了广泛使用的Keras TCN库： )，并在尝试进行训练后量化时抛出模型解析错误。
1.系统信息
18.04TensorFlow操作系统平台和发行版(例如，LinuxUbuntu16.04)：Ubuntu 3.8.8)TensorFlow安装(pip包或从源代码构建)：库(版本，if pip包或github SHA，如果从源代码构建)：2.3.0 (TF )，2.4.0 (TF)
2.守则
第1部分，将预先训练的TF模型转换为TF Lite模型：
import os
os.environ["
浏览 16提问于2021-03-02得票数 1
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我有一个关于使用python的最近邻算法的作业。我有一个用纯python编写的包含循环的代码。我必须只使用numpy重写和配置函数，而不使用循环。 我有一个需要分类的未标记的点u，一个距离函数和一个训练集(X，Y)。我要写的函数应该返回距离u最小的点的标签。 下面是用纯python编写的函数，我必须重写它： def pynearest(u, X, Y, distance=pydistance):
xbest = None
ybest = None
dbest = float('inf')
for x, y in zip(X, Y):
浏览 16提问于2019-04-28得票数 0
我使用Deeplab's官方Github页面上提供的python脚本，用我自己的数据集训练了一个量化的语义分割模型。我使用了mobilenetv2_coco_voc_trainaug主干。我在Netron中检查了结果模型，下面是输入输出的样子： ? 如您所见，输出是一个大小为257x257的int64数组。根据我的理解，这个数组应该包含每个数组索引中具有最高概率的标签的索引，或者我错过了什么？但是当我尝试在Android中读取时，我得到的只有0和1，与图片中的内容无关，人，牛等等。 for (y in 0 until imageHeight) {
for (x in 0
浏览 21提问于2020-08-20得票数 0
这是一个非常基本的概念:我对训练有不止一个依赖。我的数据都是文本，我有三个独立的字段。我找到的每个示例都设置了如下文本数据：
data = ['text1','text2',...]
我的看上去像：
data = [['text1','text2','text3'],[...],...]
但是，当我试图适应这些数据时，我会得到以下跟踪：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-in
浏览 5提问于2014-07-25得票数 4
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我正在使用IntelliJ上的维加斯来绘制Spark数据帧的图表。
因为我没有使用像Jupyter和Toree这样的笔记本，所以我的图表显示在单独的窗口中，当我必须绘制20个图表时，这是相当烦人的。
我想知道是否有一种方法可以像python中的Matplotlib那样制作一个子图。我一定要用笔记本代替吗？
下面是我在Scala中的代码，其中histogram是一个包含2列的数据帧：cube和count
Vegas("Histogram").
withDataFrame(histogram).
encodeX("cube", Quantitativ
浏览 2提问于2018-09-03得票数 1
我看到有人试图用python和numpy来做模拟。然而，它是安静的缓慢。我读了他的代码，它告诉我，他只在处理数组/矩阵计算时使用numpy包，所有其他变量和代码都是在python主控制台(即用于循环)中定义的。
我的问题是：
是否有必要将所有变量都写入numpy变量，例如np.float，以获得numpy包的全部功能？
而且，据我所理解，python的for循环很慢。但我不想为了简单和可实现性而使用cython。是否有一种方法可以让numpy使用一些特殊的迭代过程来加速计算？我看到了一个看上去像它但不太明白的页面()。基本上，如何充分利用ofnumpy软件包的能力？
浏览 0提问于2018-09-07得票数 1
1回答
所以我有了这个定义，
DP[i,j] = f[i,j] + min(DP[i−1, j −1], DP[i−1, j], DP[i−1, j +1])
它定义了从NxM矩阵的顶部到矩阵底部的最小累积成本。F中的每个单元格表示一个值/成本(1.2、0、10等)从另一个牢房进入那个牢房。
矩阵可能很大(1500x1500，它是)，而我编写的DP算法对于我的矩阵每运行一秒钟。这个矩阵每次执行需要运行数百次，所以程序的总运行时间是几分钟。这个循环大约是我瓶颈的99%，所以我尝试使用Python/numpys矢量化方法来优化这个循环。我只能进入Numpy和Scipy。
注意:我根本不使用python编程
浏览 2提问于2021-03-21得票数 1
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我有一个python脚本，它处理来自md4文件的传感器数据的文件，并将它们绘制成图像。因此，我使用的是libs、、asammdf、和matplotlib --它们依赖于numpy。
在我开发脚本的windows主计算机上，一切都很好--所有线程都使用，脚本的速度也很好。
但是，在脚本也应该运行以处理更多文件的其他设备上，脚本只使用一个具有多个线程的内核，而在Ubuntu16.04上使用自己编译的python 3.7.0：
我搜索了很多东西，尝试了所有被推荐的东西--其中一些对ubuntu 12来说有点老了。：
linux机器是新安装的-只安装python3.7、pip3和py
浏览 2提问于2020-01-09得票数 0
例如，在Julia语言中，函数可以很容易地向量化如下所示
function circumference_of_circle(r)
return 2*π * r
end
a = collect([i for i=1:200])
circumference_of_circle.(a) # easy vactorization using just (.)
虽然我非常喜欢朱莉娅，但它并不像Python那样成熟。
Python函数中是否有类似的矢量化技术？
浏览 11提问于2022-04-19得票数 0
1回答
我一直在寻找相关Legendre多项式的python实现，很长一段时间都没有找到令我满意的东西。在scipy.special中有一个实现，但它没有被矢量化。我已经找到了一个通过gsl库使用pygsl接口的解决方案，但是我很难把所有的东西都编译好。
有没有人知道更好的解决方案来以有效的矢量化方式获得相关的Legendre多项式，即Legendre函数必须应用于多维矩阵？
浏览 2提问于2017-01-30得票数 0
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在这种情况下，只能将一个元素张量转换为Python标量，这意味着什么?我应该如何调试它？ x1 = (max-min)*torch.rand(1, 21) + min
x2 = (max-min)*torch.rand(1, 21) + min
zipped_list = zip(x1, x2)
y = [math.sin(2*x1+2) * math.cos(0.5*x2)+0.5 for (x1, x2) in zipped_list] 输出 ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars
浏览 36提问于2020-11-22得票数 0
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1回答
这就是我为示例熵编写python代码时所面临的问题。
map(max, abs(a[i]-a) )非常慢。
还有比map()更好的功能吗？
其中a是ndarray，看起来像np.array([ [1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[3,4,5,3,2] ])
浏览 1提问于2013-08-27得票数 5
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1回答
我是pythonizer perl到python转换器的作者。我正在尝试引导它的最新版本，它挂在re模块中。我用-mtrace -t运行它，它在这里结冰了：
Perlscan.py(449): if py == "'.pl'":
Perlscan.py(454): term = "'"
Perlscan.py(456): print('py: ', len(py), py)
py: 140 '\U0001f60e\U0001f941\U0001f3b9\U0001f3a4\U0001f3b
浏览 8提问于2022-10-10得票数 2
当我尝试使用curve_fit进行指数拟合时，scipy返回错误。我做错了什么吗？从np.exp(-b * t)中删除负号可以让curve_fit正常工作，但它返回的值却大相径庭。
#!/usr/bin/python
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimi
浏览 4提问于2012-11-14得票数 3
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我正在尝试创建一个简单的python脚本，当给定一张照片时，首先将其转换为灰度，然后将其带入许多颜色。例如，如果传入的颜色数为2，则灰度图像将被更改，以使每个像素要么为全黑(0)，要么为亮白(255)。
然而，当调用我的函数'getGreyscaleValue‘来确定每个像素的灰度值时，我得到了一个错误。似乎在将数组'bandWidthArray‘和'colorsArray’传递给函数时，它们会从数组变为标量变量'0.0‘。运行以下脚本并观察打印值，应该会重现该问题：
import numpy as np
from PIL import Image
numbe
浏览 0提问于2017-12-27得票数 0
2回答
我正在将一个C++科学应用程序移植到python上，当我刚接触python时，一些问题浮现在我的脑海中：
1)我正在定义一个包含坐标(x，y)的类。这些值将被访问多次，但它们仅在类实例化之后才会被读取。在内存和访问时间方面，使用元组和数值数组哪个更好？
2)在某些情况下，这些坐标将用于构建复数，并在复数函数上求值，并且将使用此函数的实部。假设没有办法将此函数的实数部分和复数部分分开，并且最终必须使用实数部分，那么直接使用复数来存储(x，y)可能更好？在python中，从复杂到真实的转换开销有多大？c++中的代码执行了大量这样的转换，这大大降低了代码的速度。
3)还必须执行一些坐标转换，对于坐标
浏览 1提问于2010-04-02得票数 10
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我是Python和Tensorflow的新手。我已经创建了一个使用Pandas和现有CSV文件进行简单分类的示例。但是为了规范CSV中的列，我得到了下面的错误。
调试IDE:木星笔记本
import pandas as pd
patients = pd.read_csv("../npushpakaran/TENSORFLOW/Tensorflow-Bootcamp-master/02-TensorFlow-Basics/pima-indians-diabetes.csv")
patients.columns
Index(['Number_pregnant', &
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
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如何习惯于矩阵/向量运算？
、、、、
我从计算机科学的另一个背景学习数据科学/机器，我觉得我缺乏基础/矢量操作的经验。
例如，Python或Matlab提供了诸如numpy这样令人敬畏的特性，可以轻松地操作表格数据。然而，我在编写代码时想到的第一个解决方案是for或while循环。我曾经遇到过这样的情况:我的代码可以很容易地用numpy减少到一行左右。
我想知道，当谈到问题解决/编码方法时，您是否可以推荐改变这种思维方式的好的讲座/书籍。
提前谢谢。
浏览 0提问于2020-09-21得票数 0
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