• 算法会覆盖Numpy数组元素,但不会覆盖Python列表元素

    前一段时间,当我遇到这种奇怪的行为时,我一直在测试几种不同的python排序算法。 Using a merge sort implementation copied from GeeksforGeeks, I noticed that my Numpy arrays were getting overwritten by the last element in the array, while built-in Python arrays were sorted correctly. 这种行为的原因是什么?...
  • 在argsort索引上排序的numpy累积总和

    背景 我正在尝试计算一组点之间的“社交旅行者”距离。对于两个点a和b,我们将ST(a,b)定义为a与比a更接近a(包括b)的所有点之间的欧式距离的累积和。 (想象一下,a进行各种旅行以结识他人。他们首先看到最近的人,然后再看到最近的人,依此类推。社交旅行者的距离就是他们到他们旅行的时间(仅计算出站距离)到达b。) 社会旅行者的距离被定义为任意半径。除此之外,“访问”点被定义为不可访问。这是因为原因。 ;) 到目前为止我做了什么 我有一个点的numpy数组。一个玩具的例子: >>> import numpy ...
  • numpy日志计算

    我正在尝试计算两个时间序列的对数回报。我已经将numpy导入为np并编写了以下代码: # Calculate the Log Returns stocks_data_log = np.log(stocks_data / stocks_data.shift(1)) stocks_data_log.head() 不幸的是,我收到以下(永无休止)错误消息。 # Calculate the Log Returns stocks_data_log = np.log(stocks_data / stocks_da...
  • 如何将可变长度列表的Pandas DataFrame列(或Series)转换为固定宽度的DataFrame

    我想将具有不同长度的列表的DataFrame列(或Series)转换为具有固定列数的DataFrame。 DataFrame将具有与最长列表一样多的列,而其他列表较短的值可以是NaN或其他任何值。 The str module allows for this when the data comes as a string, with the option expand in str.split. But I have not been able to find an equivalents for list...
  • 如何正确保留图像尺寸

    我目前正在从事必须培训网络以从输入中重建损坏的图像的项目。每个输入图像的大小都不同,并且已裁切掉一部分,我的网络应对此“恢复”。 因此,我培训了自动编码器,为测试恢复提供了时间。我将每个测试图像加载到模型中并保存输出: to_tensor = transforms.ToTensor() new_test = [] for i in test_data['images']: i = to_tensor(i) new_test.append(i) test_loader = torch.u...
  • 显示从excel表格到图表matplotlib / python的数据的高效解决方案

    GRAPH 我是熊猫和matplotlib的初学者。我正在尝试从Excel工作表和显示图形中获取数据,但是它花费的时间太长。提供的Excel工作表图像和目标图。我想从Excel工作表中获取索引,并将其放置在0到4000之间的范围内,以显示索引值。善待!。 EXCEL SHEET import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt df = list(range(1,4001)) df2 = pd.read_excel('sample_geo.xl...
  • 当我尝试按降序对值排序时出错

    我试图按降序对值进行排序,但每次运行代码时都会引发错误。 我试图运行方差分析并为每个键值对F统计值进行排序,然后在递减的排序器中对F统计值进行排序,直到排序部分看起来一切正常为止。 def PAregression() : m_p_values = result values=m_p_values.iloc[:,0].str.split('_', expand=True) m_p_values=pd.concat([values,m_p_values], axis=1) m_...
  • 如何在代码中使用Adam优化器而不是L-BFGS-B进行约束优化(请帮助,我对此没有经验)

    我使用的是旧的源代码,并且使用的是Scipy的L-BFGS-B算法。不过,我对此有误。 我得到以下指示: 通常,如果您在使用L-BFGS-B时遇到问题,则可能还需要尝试使用投影式Adam或其他类似算法。对于解决该问题,L-BFGS-B确实没有什么特别的,当时对我来说很方便。您可以从optim.Adam代码开始,然后在每个步骤之后将x限制在范围内。 我想知道如何更改以下代码以使用ADAM代替L-BFGS-B。我不熟悉Scipy。请帮助,因为我是初学者 def get_sharpness(data_loader...
  • 使用之前有效的代码计算测试准确性时出现错误

    我尝试训练我的神经网络,然后评估它的测试准确性。我正在使用本文底部的代码进行培训。事实是,对于其他神经网络,我可以用自己的代码评估测试准确性而没有问题。但是,对于这个神经网络(我根据神经网络论文的描述正确构建了该网络),我无法正确评估测试的准确性,并且无法给出下面的回溯信息。所以也许我的前传球出了什么问题? 这是培训和测试代码: //imports including import deepnet.py cudnn.benchmark = True (X_train, y_train), (X_test,...
  • 将函数应用于多维数组

    我定义了一个函数,该函数用LabelEncoder先前生成的函数替换数组中的变量。尽管现在我想使它适用于带有for循环的多维数组,但我可以将其用于一维数组。但是for循环似乎并没有像我期望的那样遍历行。我认为这是一个简单的错误,但是任何建议都将不胜感激。 这是我当前的代码: def new_data (i): for x in i: x[0] = np.where(x[0] =='40-49', 2, x[0]) x[0] = np.where(x[0] == '50...
  • 训练准确性,预期的测试准确性

    我听说C3神经网络的训练准确度在100个历元时接近90%,但是通过训练,使用以下代码只能获得74.6%的批量大小为5000(测试准确度为34.41%): cudnn.benchmark = True (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar100.load_data() X_train = X_train.astype('float32') X_train = np.transpose(X_train, axes=(0, 3, 1, 2)) X_test = ...
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