Questions tagged «numpy»

尝试从sklearn导入时出现以下错误： >>> from sklearn import svm Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> from sklearn import svm File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in <module> from . import check_build ImportError: cannot import name check_build 我正在使用python 2.7，scipy-0.12.0b1 superpack，numpy-1.6.0 superpack，scikit-learn-0.11我有一台Windows 7机器 我已经检查了几个有关此问题的答案，但没有一个给出解决此错误的方法。

117 python  numpy  scipy  scikit-learn 

我需要适应RandomForestRegressor的sklearn.ensemble。 forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) 该代码始终有效，直到我对数据进行了一些预处理（train_y）。错误消息显示： DataConversionWarning：当期望1d数组时，传递了列向量y。请将y的形状更改为（n_samples，），例如使用ravel（）。 模型= forest.fit（train_fold，train_y） 以前train_y是一个Series，现在是numpy数组（它是列向量）。如果我应用train_y.ravel()，则它成为行向量，并且没有错误消息出现，通过预测步骤需要很长时间（实际上，它永远不会完成...）。 在RandomForestRegressor我发现的文档中，train_y应将其定义为“ y : array-like, shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs] 如何解决此问题的想法？”。

117 python  pandas  numpy  scikit-learn 

您能否建议使用numpy / scipy中的模块函数在一维numpy数组中找到局部最大值/最小值？显然，最简单的方法是看一下最近的邻居，但我想拥有一个被接受的解决方案，它是numpy发行版的一部分。

116 python  numpy 

如何转换 ["1.1", "2.2", "3.2"] 至 [1.1, 2.2, 3.2] 在NumPy中？

116 python  numpy 

我在Ubuntu 18上在numpy中分配大型数组时遇到了一个问题，而在MacOS上却没有遇到同样的问题。 我想一个numpy的阵列形状分配内存(156816, 36, 53806) 使用 np.zeros((156816, 36, 53806), dtype='uint8') 当我在Ubuntu OS上遇到错误时 >>> import numpy as np >>> np.zeros((156816, 36, 53806), dtype='uint8') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate array with shape (156816, 36, 53806) and data type uint8 我没有在MacOS上得到它： >>> import …

116 python  numpy  data-science 

在另一个问题中，如果我可以提供遇到问题的阵列，其他用户会提供一些帮助。但是，我什至无法完成基本的I / O任务，例如将数组写入文件。 谁能解释我需要向文件写入4x11x14 numpy数组的哪种循环？ 该数组由四个11 x 14数组组成，因此我应该使用漂亮的换行符对其进行格式化，以使文件读取更加容易。 编辑：所以我已经尝试了numpy.savetxt函数。奇怪的是，它给出了以下错误： TypeError: float argument required, not numpy.ndarray 我认为这是因为函数不适用于多维数组？我希望在一个文件中找到任何解决方案吗？

115 python  file-io  numpy 

我正在尝试使用Google Colab中的IMDb数据集实现二进制分类示例。我以前已经实现了此模型。但是，几天后我再次尝试执行此操作时，它返回一个值错误：对于load_data（）函数，当allow_pickle = False时无法加载对象数组。 我已经尝试解决此问题，请参考一个类似问题的现有答案：如何修复sketch_rnn算法中的“当allow_pickle = False时无法加载对象数组”， 但事实证明，仅添加allow_pickle参数是不够的。 我的代码： from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) 错误： ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-2ab3902db485> in <module>() 1 from keras.datasets import imdb ----> 2 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) 2 frames /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/datasets/imdb.py in load_data(path, num_words, skip_top, maxlen, …

113 python  numpy  keras 

我有RGB图像。我想将其转换为numpy数组。我做了以下 im = cv.LoadImage("abc.tiff") a = numpy.asarray(im) 它创建一个没有形状的数组。我假设它是一个iplimage对象。

113 python  image  opencv  numpy 

我想使用主成分分析（PCA）进行降维。numpy或scipy是否已经拥有它，或者我必须使用自己滚动numpy.linalg.eigh？ 我不只是想使用奇异值分解（SVD），因为我的输入数据是相当高的维度（约460个维度），因此我认为SVD比计算协方差矩阵的特征向量要慢。 我希望找到一个预制的，已调试的实现，该实现已经对何时使用哪种方法以及哪些可能进行的其他优化进行了正确的决策，而这些优化我都不知道。

112 python  numpy  scipy  pca 

有没有一种简单的方法来索引列表（或数组，或其他任何东西）中除特定索引之外的所有元素？例如， mylist[3] 将把该物品退回第3位 milist[~3] 将返回整个列表，除了3

112 python  list  numpy  indexing 

我想在共享内存中使用一个numpy数组，以便与多处理模块一起使用。困难是像numpy数组一样使用它，而不仅仅是ctypes数组。 from multiprocessing import Process, Array import scipy def f(a): a[0] = -a[0] if __name__ == '__main__': # Create the array N = int(10) unshared_arr = scipy.rand(N) arr = Array('d', unshared_arr) print "Originally, the first two elements of arr = %s"%(arr[:2]) # Create, start, and finish the child processes p …

110 python  numpy  multiprocessing  shared 

我在python中有一个列表，我想将其转换为数组以能够使用ravel()函数。

109 python  arrays  list  numpy 

numpy.amax（）将在数组中找到最大值，numpy.amin（）对最小值进行相同操作。如果要同时找到max和min，则必须调用两个函数，这需要两次（非常大）数组传递，这似乎很慢。 numpy API中是否有一个函数可以只通过一次数据就找到max和min？

109 python  numpy 

我有一些样本数据，假设正态分布，我希望为它们计算一个置信区间。 我已经找到并安装了numpy和scipy软件包，并获得了numpy以返回均值和标准差（numpy.mean（data），其中data为列表）。任何关于获得样本置信区间的建议将不胜感激。

109 python  numpy  statistics  confidence-interval 

假设我有和mxn数组。我想将此数组的每一列传递给函数，以对整个列执行一些操作。如何遍历数组的列？ 例如，我有一个4 x 3的数组 1 99 2 2 14 5 3 12 7 4 43 1 for column in array: some_function(column) 其中列在第一次迭代中将为“ 1,2,3,4”，在第二次迭代中为“ 99,14,12,43”，在第三次迭代中为“ 2,5,7,1”。

109 python  loops  numpy