numpy

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我在數據框中有20列。我列出其中4這裏作爲例子： is_guarantee：0或1 hotel_star：0，1，2，3，4，5 ORDER_STATUS：40，60，80 旅程（標籤）： 0，1，2 is_guarantee hotel_star order_status journey 0 0 5 60 0 1 1 5 60 0 2 1 5

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cv2.imshow（）給黑屏

我正在將圖像（numpy數組）轉換爲字符串。然後我將這個字符串轉換回原始維度的一個numpy數組。因此，numpy數組都是相等的 - 事實上，numpy.array_equals()也返回True，以使數組相等。當我在原始numpy數組上調用cv2.imshow()時，它會打印圖像。但是當我在新的numpy數組上調用cv2.imshow()時，我只能看到黑屏。這是怎麼發生的？兩個numpy數組

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Numpy從二進制字符串轉換爲浮點數組

我有一個長度爲16的特徵向量作爲BLOB存儲在mysql中，我在Python中獲取該BLOB。它被作爲二進制字符串提取。我目前正在將其轉換爲一個數組首先使用： list(map(lambda x: list(map(float, x['encoded_vals'].split(b','))), visual_features)) 我的字典看起來是這樣的： {img_id: 1, en

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雖然計算SSE收到錯誤：「numpy.float64」對象不是可迭代

我試圖計算方誤差之和（SSE），下面提到 def SSEadver(tv_train,radio_train,newsppr_train,y_train): y_train_predct = [] sse_train = 0 y_train_predct_srs = 0 # Calculating the predicted sales values on training data

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成對的相關性，潛水列

我有一個數據幀如下， print(df) SAS_a1 SAS2_a1 SAS3_a1 FDF_b1 FDF2_b1 0 0.673114 0.745755 0.989468 0.498920 0.837440 1 0.811218 0.392196 0.505301 0.615603 0.946847 2 0.252856 0.709125 0.321580 0.826123 0

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Python：使用列表來索引[from：to]任意numpy數組

我想將一個塊從一個矩陣複製到另一個矩陣中。要使用任何類型的n維數組，我需要通過[]運算符應用帶有偏移量的列表。有沒有辦法做到這一點？ mat_bigger[0:5, 0:5, ..] = mat_smaller[2:7, 2:7, ..] ，如： off_min = [0,0,0] off_max = [2,2,2] for i in range(len(off_min)):

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列表，

我有例如列表中的Python專欄： x = [1,2,3,4,5] ，我想將其轉換成看起來像這樣一個矩陣： mat = [ 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 ] 所以在矩陣中的每一列列表。有沒有一種簡單的方法這樣做與numpy或只是普通的python？謝謝

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Sklearn - predict_proba等效

因此Sci-kit學習的一些模型如Logistic迴歸支持我大量使用的predict_proba方法。對於像Lasso這樣的模型，是否有其他方式輸出類似的概率數組，因爲它們不支持predict_proba？另外：我正在處理三個結果數據集，其中結果之間的概率可能相對均勻 - 任何有關模型/調諧以嘗試提高概率精度的一般建議，可以處理50個以上的特徵列？ =）謝謝！

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如何在兩個numpy陣列的尺寸不匹配時回收元素？

我想做一些類似於以下R代碼numpy，其中y是回收利用。 R> x=rbind(c(1,2,3), c(4,5,6)) R> y=c(1,2) R> x/y [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2.0 3 [2,] 2 2.5 3 顯然，以下代碼不適用於numpy。有人知道什麼是可用的等效Python代碼嗎？謝謝。 >>> x=numpy.array([[1,2,3]

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熊貓：從行的特定列中選擇值

給定一個包含多列的DataFrame，我們如何從特定列中逐行選擇值來創建新的Series？ df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4], "B":[10,20,30,40], "C":[100,200,300,400]}) columns_to_select = ["B", "A", "A", "C"] 目標： [10, 2, 3,