タグ付けされた質問 「numpy」

最近、畳み込みテキスト分類の興味深い実装を確認しました。ただし、私が確認したすべてのTensorFlowコードは、次のようなランダムな（事前トレーニングされていない）埋め込みベクトルを使用しています。 with tf.device('/cpu:0'), tf.name_scope("embedding"): W = tf.Variable( tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0), name="W") self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_x) self.embedded_chars_expanded = tf.expand_dims(self.embedded_chars, -1) 誰かがランダムなものの代わりにWord2vecまたはGloVeの事前訓練された単語の埋め込みの結果を使用する方法を知っていますか？

95 python  numpy  tensorflow  deep-learning 

それはMatlabのimagesc（）に似ているので、私はimshow（）を使用して派手な配列を視覚化しようとしています。 imshow(random.rand(8, 90), interpolation='nearest') 結果の図は、灰色のウィンドウの中央で非常に小さく、ほとんどのスペースは占有されていません。数値を大きくするためにパラメーターをどのように設定できますか？私はfigsize =（xx、xx）を試しましたが、それは私が望むものではありません。ありがとう！

95 python  numpy  matplotlib 

それは派手な配列ですが、画像を取得して画像のスケールを変更したいと思います。 たとえば、コカ・コーラのボトルの画像があります： bottle-1 これは形状の派手な配列に変換され、(528, 203, 3)この2番目の画像のサイズを示すためにサイズを変更したいと思います： bottle-2 の形をしてい(140, 54, 3)ます。 元の画像を維持したまま、画像のサイズを特定の形に変更するにはどうすればよいですか？他の答えは、1行おきまたは3行目を取り除くことをお勧めしますが、私がしたいことは、基本的には画像エディターを介して、Pythonコードで行う方法と同じように画像を縮小することです。numpy / SciPyでこれを行うライブラリはありますか？

95 python  image  numpy  scipy  resize 

基本的に、私はいくつかのデータ分析を行っています。データセットをnumpy.ndarrayとして読み取りましたが、値の一部が欠落しています（存在しない、存在するNaN、または " NA"と記述された文字列である）。 このようなエントリを含むすべての行をクリーンアップしたいと思います。numpy ndarrayでそれを行うにはどうすればよいですか？

95 python  numpy 

2Dのnumpy配列があります。この配列の値の一部はNaNです。この配列を使用して特定の操作を実行したいと思います。たとえば、次の配列について考えてみます。 [[ 0. 43. 67. 0. 38.] [ 100. 86. 96. 100. 94.] [ 76. 79. 83. 89. 56.] [ 88. NaN 67. 89. 81.] [ 94. 79. 67. 89. 69.] [ 88. 79. 58. 72. 63.] [ 76. 79. 71. 67. 56.] [ 71. 71. NaN 56. 100.]] 各行を一度に1つずつ取得し、逆の順序で並べ替えて、行から最大3つの値を取得し、それらの平均を取得しようとしています。私が試したコードは次のとおりです。 …

95 python  numpy  nan 

私はnumpyドキュメントをいじって、調べていて、いくつかの魔法に出会いました。つまり、私は話しているnumpy.where()： >>> x = np.arange(9.).reshape(3, 3) >>> np.where( x > 5 ) (array([2, 2, 2]), array([0, 1, 2])) あなたはx > 5メソッドに何かを渡すことができるということを内部でどのように達成しますか？何か関係があると思います__gt__が、詳しい説明を探しています。

94 python  numpy  magic-methods 

私はパンダreadcsv()を使用してcsvファイルの2つの列を読み取り、その値を辞書に割り当てています。列には数字と文字の文字列が含まれます。セルが空の場合があります。私の意見では、そのディクショナリー項目に読み取られる値は、割り当てられるべきですがNone、代わりnanに割り当てられるべきです。確かNoneに、空のセルはnull値を持っているので、よりわかりやすくなりますが、nan読み取られた値は数値ではないというだけです。 私の理解が正しい、との違いは何ですかれるNoneとはnan？のnan代わりになぜ割り当てられるのNoneですか？ また、空のセルがないか私の辞書チェックで使用されていnumpy.isnan()ます： for k, v in my_dict.iteritems(): if np.isnan(v): しかし、これにより、このチェックをに使用できないというエラーが表示されvます。文字列ではなく、整数または浮動小数点変数が使用されることを意図しているためだと思います。これに該当する場合v、「空のセル」/ nanケースを確認するにはどうすればよいですか？

94 python  numpy  pandas  nan 

numpy.linalg.eigを使用して、固有値と固有ベクトルのリストを取得しています。 A = someMatrixArray from numpy.linalg import eig as eigenValuesAndVectors solution = eigenValuesAndVectors(A) eigenValues = solution[0] eigenVectors = solution[1] ソート後に関連付けられた固有ベクトルが何であるかがわかる方法で、固有値を（たとえば、最低から最高に）ソートしたいと思います。 私はPython関数でそれを行う方法を見つけていません。簡単な方法はありますか、それともソートバージョンをコーディングする必要がありますか？

94 python  sorting  numpy 

条件が満たされた場合に各要素が1または0に変更されるように操作する必要がある大きなnumpy配列があります（後でピクセルマスクとして使用されます）。配列には約800万の要素があり、現在の方法では削減パイプラインに時間がかかりすぎます。 for (y,x), value in numpy.ndenumerate(mask_data): if mask_data[y,x]<3: #Good Pixel mask_data[y,x]=1 elif mask_data[y,x]>3: #Bad Pixel mask_data[y,x]=0 これをスピードアップするnumpy関数はありますか？

94 python  arrays  numpy  conditional 

行列を使って計算しようとしています。コードはこれです import numpy as np # some code mmatrix = np.zeros(nrows, ncols) print mmatrix[0, 0] しかし、「データ型が理解できません」というメッセージが表示され、ターミナルから実行すると機能します。

93 python  matrix  numpy 

私はnumpyの初心者であり、長いnumpy配列からデータを抽出しようとしています。私がする必要があるのは、配列内の定義された位置から開始し、その位置から配列の最後まで、n番目ごとのデータポイントをサブサンプリングすることです。 基本的には a = [1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4....] これをサブサンプリングして開始しa[1]、そこから4ポイントごとにサンプリングして、次のようなものを生成したい b = [2,2,2.....]

93 python  arrays  numpy 

numpy（およびscipyとmatplotlib）をvirturalenvにインストールしようとしています。 私はこれらのエラーを受け取り続けます： RuntimeError: Broken toolchain: cannot link a simple C program ---------------------------------------- Cleaning up... Command python setup.py egg_info failed with error code 1 xcode用のコマンドラインツールをインストールしました $ which gcc /usr/bin/gcc $ which cc /usr/bin/cc 私はMac OSX 10.9を使っています 編集 はい、pipを使用してインストールを試みます。 全体のトレースバックは巨大です（> 400行） 以下はそのセクションです。 C compiler: cc -fno-strict-aliasing -fno-common -dynamic -arch x86_64 -arch i386 …

93 python  numpy  virtualenv  pip 

NumPyマトリックスの行ごとに特定の列を選択するのに苦労しています。 私が呼ぶ次の行列があるとしましょうX： [1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9] 私はまた、list私が呼ぶすべての行ごとに列インデックスのを持っていますY： [1, 0, 2] 値を取得する必要があります： [2] [4] [9] listインデックス付きのaの代わりに、すべての列が0〜1の範囲の/であるYのと同じ形状の行列を作成して、これが必須の列であるかどうかを示すこともできます。Xboolint [0, 1, 0] [1, 0, 0] [0, 0, 1] これは、配列を反復処理し、必要な列値を選択することで実行できることを知っています。ただし、これはデータの大きな配列で頻繁に実行されるため、できるだけ高速に実行する必要があります。 したがって、私はより良い解決策があるかどうか疑問に思いましたか？

93 python  python-2.7  numpy 

私は画像のずんぐりした配列から始めています。 In[1]:img = cv2.imread('test.jpg') 形状は、640x480RGB画像に期待できるものです。 In[2]:img.shape Out[2]: (480, 640, 3) しかし、私が持っているこの画像は、100フレームの長さのビデオのフレームです。理想的には、をimg.shape返すようなこのビデオからのすべてのデータを含む単一の配列が必要(480, 640, 3, 100)です。 次のフレーム（つまり、次の画像データのセット、別の480 x 640 x 3配列）を最初の配列に追加する最良の方法は何ですか？

93 python  arrays  opencv  numpy 

次の簡単なコードを実行しようとしています import scipy scipy.test() しかし、私は次のエラーが出ます Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Python27\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 586, in runfile execfile(filename, namespace) File "C:/Users/Mustafa/Documents/My Python Code/SpectralGraphAnalysis/main.py", line 8, in <module> import scipy File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\__init__.py", line 61, in <module> from numpy._distributor_init import NUMPY_MKL # requires numpy+mkl ImportError: cannot import …

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