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Python 中的密集 Cholesky 更新
谁能向我指出一个库 代码 允许我对 python numpy 中的 Cholesky 分解执行低等级更新 Matlab 以名为 cholupdate 的函数形式提供此功能 LINPACK 也具有此功能 但 据我所知 尚未移植到 LAPACK
python
matrix
NumPy
Lapack
factorization
matplotlib 中的误差线显示在其他曲线上
我有一个图 其中一些数据由带有误差线的散点图表示 我想为其拟合一条曲线 但是 无论我在代码中的哪个位置绘制曲线 误差线都会浮在其上方 我希望拟合的曲线显示在误差线前面 否则我看不到它 这是该问题的一个简单示例 import numpy as
python
NumPy
matplotlib
errorbar
cv2.error:OpenCV(4.5.3) 错误:cv.line 中的错误参数和重载解析失败
我有一个带有摄像头的 Raspi 4 的简单项目 该项目与汽车的倒车摄像头类似 但没有传感器 这是我的代码 import time import cv2 import numpy as np from picamera array impo
python3x
NumPy
opencv
Python:通过向上舍入将列表中的 # 个值分配给 bin
我想要一个可以接受一系列和一组垃圾箱的函数 并且基本上四舍五入到最近的垃圾箱 例如 my series 1 1 5 2 2 3 2 6 3 def my function my series bins my function my seri
python
NumPy
GROUPING
rounding
bins
numpy 数组的并行就地排序
我经常需要对大型 numpy 数组 几十亿个元素 进行排序 这成为我的代码的瓶颈 我正在寻找一种并行化它的方法 是否有任何并行实现ndarray sort 功能 Numexpr 模块为 numpy 数组上的大多数数学运算提供并行实现 但缺乏
Sorting
NumPy
numexpr
人脸识别-Python
我正在尝试通过以下方式进行人脸识别主成分分析 PCA 使用Python 现在我能够获得训练图像之间的最小欧几里德距离images和输入图像input image 这是我的代码 import os from PIL import Image
python
Arrays
NumPy
facerecognition
PCA
访问 numpy 数组中元素的属性
我有一个充满对象 dtype object 的numpy数组cftime class In 1 a Out 1 array cftime DatetimeNoLeap 2000 1 1 11 29 59 999996 5 1 cftime
python
NumPy
如何将图像的所有像素值转换为一定范围-python
我有一个包含 12 种不同颜色的 RGB 图像 但我事先不知道颜色 像素值 我想转换 0 到 11 之间的所有像素值 每个像素值象征原始 RGB 图像的唯一颜色 例如所有 230 100 140 转换为 0 0 0 所有 130 90 10
python
python27
opencv
NumPy
使用 Numpy (np.linalg.svd) 进行奇异值分解
我正在阅读 Abdi Williams 2010 主成分分析 并且我正在尝试重做 SVD 以获得进一步 PCA 的值 文章指出以下 SVD X P D Q t 我将数据加载到 np array X 中 X np array data P D
python
NumPy
PCA
将数据写入一行
我将数据写入 csv 文件 格式如下 789 255 25 33 0 855 275 25 33 0 我希望将其转换为如下格式 1 789 255 25 33 0 2 855 275 25 33 0 所以我想要的就是将列表中的元组转换为一个
python
pandas
NumPy
为什么 scipy 的稀疏 csr_matrix 的向量点积比 numpy 的密集数组慢?
我遇到一种情况 我需要从稀疏矩阵中提取一行 并用密集行获取其点积 使用 scipy 的 csr matrix 这似乎比使用 numpy 的密集数组乘法慢得多 这让我感到惊讶 因为我预计稀疏点积将涉及更少的操作 这是一个例子 import t
python
NumPy
scipy
sparsematrix
如何指定颜色条范围并保持它而不考虑绘图值
我昨晚打了这个 然后当我准备提交它时我想通了 提交以防其他人需要 我正在底图上绘制多天每小时的气象值 我想为每张地图始终保留相同的颜色条值 假设每个图的范围是 0 10 有时这些值都非常接近于零 而另一些则介于 0 10 之间 for fi
python
NumPy
matplotlib
matplotlibbasemap
使用给定数据点在 Python 中曲线拟合指数衰减函数
随着curve fit通过 SciPy 中的函数 我能够确定代表下图中所示曲线的系数 def func2 t tau return np exp t tau t2 np linspace 0 4 50 y2 func2 t2 1 2 y2
python
NumPy
scipy
curvefitting
ValueError:“对象对于所需数组来说太深”
我在 Python 程序中遇到 ValueError object too deep fordesired array 我在使用 numpy digitize 时遇到此错误 我认为这就是我使用 Pandas DataFrames 的方式 为
python
pandas
NumPy
DataFrame
ModuleNotFoundError:没有名为“numpy.testing.nosetester”的模块
我正在使用决策树并出现此错误 当我使用反向传播时 也出现了同样的情况 我该如何解决 import pandas as pd import numpy as np a np test f open E lgdata csv data pd r
python
NumPy
machinelearning
ImportError
Nose
pybind11:通过值/引用将 numpy 数组传递给 c++
这是我的函数签名 auto fun py array t
python
NumPy
pybind11
Numpy savetxt 到字符串
我想将 numpy savetxt 的结果加载到字符串中 本质上是以下没有中间文件的代码 import numpy as np def savetxts arr np savetxt tmp arr with open tmp rb as
python
NumPy
如何将 csv 字符串转换为 pandas 中的列表?
我正在使用具有以下格式的 csv 文件 Id Sequence 3 1 3 13 87 1053 28576 2141733 508147108 402135275365 1073376057490373 97003854893559701
python
python3x
csv
NumPy
pandas
根据键重塑数组
我不知道我想要做什么的确切技术术语 所以我将尝试用一个例子来演示 我有两个长度相同的向量 a and b 如下 In 41 a Out 41 array 0 61689215 0 31368813 0 47680184 0 84857976
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Arrays
NumPy
reshape
Numpy 一次将数组与多个标量进行比较
假设我有一个数组 a np array 1 2 3 我想将它与一些标量进行比较 这工作得很好 就像 a 2 False True False 有没有办法可以同时使用多个标量进行这样的比较 比较两个数组时的默认行为是进行元素比较 但我希望一个
python
NumPy
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