numpy

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長さ16の特徴ベクトルがBLOBとしてmysqlに格納されており、そのBLOBをPythonで取得しています。バイナリ文字列としてフェッチされます。私は現在、最初に使って配列に変換しています： list(map(lambda x: list(map(float, x['encoded_vals'].split(b','))), visual_features)) 私の辞書にはこのよう

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異種ディメンションから2D numpy配列へのレンダリング

私のデータは3Dですが、第3軸だけが既知のディメンションを持ち、2D配列に変換する必要があります。例： input = [[[1, 2, 3]], [[4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]] input_reshaped = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [

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マトリックスから別のデータにデータを添付する

私のデータに問題があります。あなたのためのいくつかの情報：私はデータの2つのカナルを持っていますBx - 赤い1つ（運河1）とBy - 青い1つ（運河3）、どちらも266336のレコードが含まれています。両方の測定は300秒で行われます。私のプロットの結果、picoTeslaという正しい単位を与えるyaxisが得られましたが、xaxisは時間の代わりにサンプル数を返します。見て：私のコードにつ

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imshow（）で浮動小数点配列を使用すると、なぜカラーノイズマップが得られますか？しかし、uint8を使用すると、私は必要な画像を取得できますか？

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt files = ### 100 portrait photos imgs = [ plt.imread(f_i) for f_i in files ] # We read all file compositions into imgs data = np.array(imgs) # Tu

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PySpark DataFrameの行ごとの集約

行ごとの操作を行う関数を使用して集計するPyspark DataFrameがあります。私は4列を有し、列AI内の各一意の値の列B、C、D に行ごと凝集を行う必要があり、私はこの方法を使用しています：をは使用して一意の値を取得 A_uniques = df.select('A').distinct() def func(x): y = df.filter(df.A==x)

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可逆PNG画像を作成していますか？

私は科学的な文脈で画像処理をしています。ハードドライブにイメージを保存する必要があるときはいつでも、イメージを保存し直して保存し直すことができます。私は排他的にPNG形式を使用していますが、常にロスレスな形式であるという印象を受けています。間違ったビット深度を使用していない場合、これは常に正しいですか？エンコーダとデコーダは全く役割を果たさないのでしょうか？ 2D numpyのアレイは0から25

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なぜ黒い画像が表示されるのですか？

したがって、私は簡単にPhotoshopで行うことができますが、Python Numpyライブラリを使用して500x500の白い画像を作成したいと思います。以下のコードは有効で、画像は白です（なぜなら、私はcv2.imsave関数を使用して画像を保存したので、後でWindowsの写真ビューアで開いたからです）。しかし、私がcv2.imshow関数を使って表示しようとすると、黒い画像が表示されます。

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hppyデータセットのインデックスとしてnp配列を使用することは可能ですか？

別々のファイルに含まれるいくつかのデータセットを最終ファイルに属する別のデータセットにマージする必要があります。部分データセット内のデータの順序は、最終データセットにコピーされるときには保持されません。部分データセット内のデータは、インデックスを介して最後のデータセットに「マップ」されます。私は2つのリスト、final_indicesとpartial_indicesを作成し、書いた： final

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genfromtxt numpyからのみfloatでいっぱいのCSVファイルからintsを返す

私は現在、CSVファイルからデータを取り込み、空気抵抗の力を解析するためのコードを実行するという私の物理クラスでこのプロジェクトを行っていますワッフルボール。私のデータ（CSVファイルから）は、文字列のない浮動小数点ですが、私は自分のコードに問題がありました。私のコードでnumpyからgenfromtxtの行を追加したとき、最初は自分のcsvファイルの数字が文字列として追加されていると思ったので、