numpy

0зной

1ответ

Упрощения петельных Numpy операции

Я пытаюсь научиться эффективно реализовывать различную нейронную сеть в питоне и в настоящее время пытаюсь реализовать эту модель . Однако у меня возникли проблемы с использованием операций numpy для

python numpy scipy matrix-multiplication 2017-02-20

---

4зной

1ответ

Локальные параллельные вычисления для операции суммирования

Я начал возиться с параллельным программированием и Cython/OpenMP, и у меня есть простая программа, которая суммирует по массиву с помощью Прейндж: import numpy as np from cython.parallel import pran

python numpy parallel-processing openmp cython 2017-02-20

---

0зной

4ответ

Как создать случайно ориентированный круг с высоким размером в python?

Я хочу создать случайно ориентированную окружность в R^n. Я смог успешно генерировать точки на поверхности n-сферы. Я читал, что вы можете пересечь его с плоскостью и получить круг, но я не знаю, как

python numpy math geometry 2017-02-20

---

4зной

2ответ

Эффективный способ заменить значение каждой ячейки в pandas dataframe

У меня есть два кадра данных: topic_, который является целевым фреймворком данных и tw, который является исходным фреймворком данных. topic_ - это тема по матрице слов, где каждая ячейка хранит вероят

python pandas numpy 2017-02-20

---

-1зной

2ответ

Python перебирает список с десятичной точностью

Я использовал библиотеку netCDF Python для чтения переменной netCDF, которая имеет список (переменная), возвращает правильную десятичную точность, как на изображении (с использованием PyCharm IDE). Од

python python-2.7 numpy pycharm 2017-02-20

---

-2зной

2ответ

ValueError при определении функции лямбда в python

При использовании интеграции я получаю ValueError, но я не могу понять, почему. Вот мой упрощенный код: import numpy as np import scipy.integrate as integrate pbar = 1 p = np.arange(0,pbar,pbar/100

python-3.x numpy lambda scipy elementwise-operations 2017-02-20

---

8зной

3ответ

Какова альтернатива numpy.newaxis в тензорном потоке?

Привет Я новичок в тензорном потоке. Я хочу реализовать следующий код python в тензорном потоке. import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,9,0]) print(a) ## [1 2 3 4 5 6 7 9 0] print(a.shape)

python-3.x numpy tensorflow 2017-02-20

---

2зной

2ответ

Numpy linalg: линейная система с маловероятными результатами

с учетом следующего матричного уравнения: x=Ab где: In[1]:A Out[1]: matrix([[ 0.477, -0.277, -0.2 ], [-0.277, 0.444, -0.167], [-0.2 , -0.167, 0.367]]) In[2]: b Out[2]: [0, 60, 40]

python numpy linear-algebra equation 2017-02-20

---