我有一个列表，说temp_list具有以下属性： len(temp_list) = 9260 temp_list[0].shape = (224,224,3) 现在，当我转换为numpy数组时， x = np.array(temp_list) 我收到错误消息： ValueError: could not broadcast input array from shape (224,224,3) into shape (224,224) 有人可以帮我吗？
码： import numpy as np import cv 安慰： >>> runfile('/Users/isaiahnields/.spyder2/temp.py', wdir='/Users/isaiahnields/.spyder2') RuntimeError: module compiled against API version a but this version of numpy is 9 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Applications/Spyder-Py2.app/Contents/Resources/lib/python2.7/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py", line 685, in runfile execfile(filename, namespace) File "/Applications/Spyder-Py2.app/Contents/Resources/lib/python2.7/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py", line 78, in execfile …
有什么简单有效的方法可以按行或按列对panda中的数据框进行随机排序？即，如何编写一个函数shuffle(df, n, axis=0)，该函数接受一个数据帧，许多随机播放n和一个轴（axis=0是行，axis=1是列），并返回已被随机播放n多次的数据帧的副本。 编辑：关键是这样做而不破坏数据框的行/列标签。如果您只是随机播放df.index，则会丢失所有这些信息。df除了行顺序或列顺序不同之外，我希望结果与原始结果相同。 Edit2：我的问题不清楚。我说的是随机排列，是指分别随机排列每一行。因此，如果您有两列a和b，则我希望每一行都按其顺序进行随机排列，这样，您a和之间就不会具有相同的关联，b就好像您只是重新排列整个行的顺序一样。就像是： for 1...n: for each col in df: shuffle column return new_df 但是希望比幼稚的循环更有效。这对我不起作用： def shuffle(df, n, axis=0): shuffled_df = df.copy() for k in range(n): shuffled_df.apply(np.random.shuffle(shuffled_df.values),axis=axis) return shuffled_df df = pandas.DataFrame({'A':range(10), 'B':range(10)}) shuffle(df, 5)
我正在尝试使用不同的参数多次运行神经网络，以便校准网络参数（辍学概率，学习率ed）。但是我遇到的问题是，当我按如下所示循环运行网络时，在保持参数不变的情况下运行网络仍然为我提供了不同的解决方案： filename = create_results_file() for i in range(3): g = tf.Graph() with g.as_default(): accuracy_result, average_error = network.train_network( parameters, inputHeight, inputWidth, inputChannels, outputClasses) f, w = get_csv_writer(filename) w.writerow([accuracy_result, "did run %d" % i, average_error]) f.close() 在设置网络的层和错误功能之前，我在train_network函数的开头使用了以下代码： np.random.seed(1) tf.set_random_seed(1) 我还尝试在TensorFlow图形创建之前添加此代码，但是在结果输出中我会不断获得不同的解决方案。 我正在使用AdamOptimizer并使用初始化网络权重tf.truncated_normal。另外，我正在使用np.random.permutation随机播放每个时期的传入图像。