numpy

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嘿所以我正在處理這個代碼進行材料分析。我爲每層材料生成了一個矩陣，我想將這些矩陣中的每一個都保存爲它們自己的元素。我這樣做的方式是將它保存到字典中。然後我通過總結字典的所有值來形成一個矩陣。現在我這樣做了這給我留下了3點矩陣三種不同的情況：A，B和D.我要讓所有的這些矩陣，這樣它看起來像： | A B | | B D | 但是我做不到得到正常的打印，因爲它總是說矩陣：那麼基質

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np.isreal行爲pandas.DataFrame和numpy.array

不同我有一個array像下面 np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}]) 和pandasDataFrame像下面 df = pd.DataFrame({'A': ["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d"

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np.arange（）不能正確平方

我在PyCharm嘗試的東西，所以我寫了一段簡單的代碼包括： xlist = np.arange(99995,99996) print(xlist*xlist) >>> array([1409065433]) 正如你所看到的，答案是不正確！我應該得到9999000025.我偶然發現了這一點，因爲我原來寫： xlist = np.arange(0,100000) for x in xli

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如何通過連接2個數組來創建一個數組？

我有這兩個數組 slist = np.arange(1,1723,50) #List of start index elist = np.arange(50,1800,50) #End index 這 'G'+'{:0>5}'.format(slist[0])+"-"+'{:0>5}'.format(elist[0]) 給我： 'G00001-00050' 我想這樣做超過slist和

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簡單的ML Algo不工作：ValueError：檢查輸入時出錯：期望的dense_4_input有形狀（無，5）但有形狀的數組（5,1）

我有一個令人難以置信的簡單算法，錯誤，「ValueError：錯誤時檢查輸入：期望dense_4_input有形狀（無，5），但有形狀（5,1）陣列「.... 這是我正在運行的代碼。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers

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陣列分配的CPU和GPU功能在NUMBA

我想寫一些函數在numba，我可以交換使用不同的目標（cpu，cuda，並行）。我遇到的萬阿英，蔣達清是一個新的數組的分配是CUDA設備代碼，例如，不同： cuda.local.array(shape, dtype) 對比做了CPU的功能類似，即 np.empty(shape, dtype) 是否有聰明的方式如何處理這個，而不必編寫單獨的功能？

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排列置換一個numpy的陣列的成ndarray或矩陣

foo = np.array([1,2,3,4]) 我有一個numpy的陣列foo，我想變換成一個ndarry或矩陣，類似於： bar = np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,1],[3,4,1,2],[4,1,2,3]]) 如何任何建議要有效地做到這一點，因爲我的源數組foo的大小會有所不同，而且我需要將此轉換數百萬次。

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類型str沒有定義__round__方法錯誤

試圖實現XGBoost來確定最重要的變量，我有一些數組的錯誤。我的完整代碼如下 from numpy import loadtxt from numpy import sort import pandas as pd from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split

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爲什麼python中解決Xc = y的不同方法在不應該的時候給出不同的解決方案？

我試圖解決方形的線性系統Xc=y。我知道解決這個的方法是：使用逆c=<X^-1,y> 用高斯消元法使用僞逆似乎只要我可以告訴大家，這些別不符合我認爲的基本事實。首先通過擬合30次多項式到頻率爲5的餘弦來生成真值參數。所以我有y_truth = X*c_truth。然後我檢查，如果上述三種方法相匹配的真相我嘗試過，但似乎該方法不匹配，我不明白爲什麼這應該是這樣的。我公司生產的完全可運行

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numpy.ndarray'object has no attributes labels_

我正在研究Kmeans聚類算法。當我嘗試訪問羣集標籤它顯示： numpy.ndarray對象沒有屬性labels_ 我的代碼如下： movies=np.array(movies) kmeans=KMeans(n_clusters=19).fit_predict(movies) print(kmeans.labels_)