タグ付けされた質問 「numpy」

sklearnからインポートしようとすると、次のエラーが発生します。 >>> 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 私はpython 2.7、scipy-0.12.0b1スーパーパック、numpy-1.6.0スーパーパック、scikit-learn-0.11を使用しています。 私はこの問題のいくつかの回答を確認しましたが、どれもこのエラーを回避する方法を提供しません。

117 python  numpy  scipy  scikit-learn 

私はフィットする必要がありますRandomForestRegressorからsklearn.ensemble。 forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) このコードは、データの前処理を行うまで常に機能しました（train_y）。エラーメッセージは言う： DataConversionWarning：1次元配列が予期されていたときに、列ベクトルyが渡されました。例えばravel（）を使用して、yの形状を（n_samples、）に変更してください。 モデル= forest.fit（train_fold、train_y） 以前train_yはSeriesでしたが、現在はnumpy配列です（列ベクトルです）。を適用train_y.ravel()すると、行ベクトルになり、エラーメッセージは表示されず、予測ステップに非常に長い時間がかかります（実際には終了しません...）。 RandomForestRegressor私のドキュメントでは、 この問題を解決するためのアイデアtrain_yとして定義する必要があることがわかりましたy : array-like, shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs]か？

117 python  pandas  numpy  scikit-learn 

1D numpy配列で極大/極小を見つけることができるnumpy / scipyのモジュール関数を提案できますか？明らかに、これまでで最も単純なアプローチは、最も近い隣人を調べることですが、私は厄介なディストリビューションの一部である受け入れられた解決策が欲しいです。

116 python  numpy 

変換方法 ["1.1", "2.2", "3.2"] に [1.1, 2.2, 3.2] NumPyで？

116 python  numpy 

別の質問では、他のユーザーが、問題が発生したアレイを提供できるかどうかについていくつかの助けを提供しました。ただし、配列をファイルに書き込むなどの基本的なI / Oタスクでさえ失敗します。 ファイルに4x11x14のnumpy配列を書き込むために必要なループの種類を誰かが説明できますか？ この配列は4つの11 x 14配列で構成されているため、他のユーザーがファイルを読みやすくするために、適切な改行でフォーマットする必要があります。 編集：それで私はnumpy.savetxt関数を試しました。奇妙なことに、次のエラーが発生します。 TypeError: float argument required, not numpy.ndarray これは、関数が多次元配列で機能しないためだと思いますか？私がそれらを1つのファイルに入れたい解決策はありますか？

115 python  file-io  numpy 

MacOSでは同じ問題に直面していないのに、Ubuntu18でnumpyに巨大な配列を割り当てるという問題に直面しています。 形状のあるnumpy配列にメモリを割り当てようとし(156816, 36, 53806) ています np.zeros((156816, 36, 53806), dtype='uint8') UbuntuOSでエラーが発生している間 >>> 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 MacOSで取得できません： >>> import numpy as …

114 python  numpy  data-science 

Google Colabの IMDbデータセットを使用してバイナリ分類の例を実装しようとしています。このモデルは以前に実装しました。しかし、数日後にもう一度実行しようとすると、値エラーが返されました。 私はすでにこれを解決しようとしましたが、同様の問題の既存の回答を参照しています：sketch_rnnアルゴリズムで「allow_pickle = False」のときにオブジェクト配列をロードできない方法 しかし、allow_pickle引数を追加するだけでは不十分であることがわかります。 私のコード： from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) エラー： 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, seed, …

113 python  numpy  keras 

RGB画像があります。numpy配列に変換したいのですが。私は次のことをしました im = cv.LoadImage("abc.tiff") a = numpy.asarray(im) 形状のない配列を作成します。iplimageオブジェクトだと思います。

113 python  image  opencv  numpy 

次元削減のために主成分分析（PCA）を使用したいと思います。numpyまたはscipyはすでにそれを持っていますか、それとも自分で自分でロールする必要がありnumpy.linalg.eighますか？ 入力データが非常に高次元（約460次元）であるため、特異値分解（SVD）を使用したくないだけなので、SVDは共分散行列の固有ベクトルを計算するよりも遅くなると思います。 私は、どの方法をいつ使用するか、そしておそらく私が知らない他の最適化をいつ行うかについて正しい決定をすでに行っている、事前に作成されデバッグされた実装を見つけることを望んでいました。

112 python  numpy  scipy  pca 

特定のインデックスを除いて、リスト（または配列など）のすべての要素にインデックスを付ける簡単な方法はありますか？例えば、 mylist[3] アイテムを位置3に戻します milist[~3] 3を除くリスト全体を返します

112 python  list  numpy  indexing 

マルチプロセッシングモジュールで使用するために、共有メモリでnumpy配列を使用したいと思います。問題は、それをctypes配列としてだけでなく、numpy配列のように使用することです。 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 …

111 python  numpy  multiprocessing  shared 

私はpythonのリストを持っていて、それを配列に変換してravel()関数を使用できるようにしたいと考えています。

109 python  arrays  list  numpy 

numpy.amax（）は配列内の最大値を検索し、numpy.amin（）は最小値に対して同じことを行います。maxとminの両方を検索する場合は、両方の関数を呼び出す必要があります。これには、（非常に大きい）配列を2回渡す必要があり、遅いようです。 numpy APIに、データを1回パスするだけで最大と最小の両方を見つける関数はありますか？

109 python  numpy 

正規分布を仮定して、信頼区間を計算したいサンプルデータがあります。 私はnumpyおよびscipyパッケージを見つけてインストールし、numpyに平均値と標準偏差（numpy.mean（data）とデータがリストになっている）を返すようにしました。サンプルの信頼区間を取得する上でのアドバイスは大歓迎です。

109 python  numpy  statistics  confidence-interval 

mxn配列があるとします。この配列の各列を関数に渡して、列全体に対して何らかの操作を実行したいと思います。配列の列をどのように反復しますか？ 例えば、私は4 x 3の配列を持っています 1 99 2 2 14 5 3 12 7 4 43 1 for column in array: some_function(column) ここで、列は最初の反復で「1,2,3,4」、2番目の反復で「99,14,12,43」、3番目の反復で「2,5,7,1」になります。

109 python  loops  numpy