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Scipy ODR的结果，sd_beta的相对误差很大。
在一些实验数据上运行ODR算法时，有人要求我用以下模型运行。很明显，这个拟合函数包含了一个多余的自由度。当我在实验数据上运行拟合时，我得到了巨大的β的相对误差，从8000%的相对误差开始。当我再次尝试运行拟合.- 1
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将多个ndarrays存储到一个列表中。
在每一次for循环的迭代过程中，一些结果会被存储在ndarray中，这些结果看起来像这样。testpredict=[[1.1], [2.344], [3.00]] 我想在每次迭代过程中，将上述结果存储在一个列表变量中。li.- 0
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从两个数组的乘积中按元素创建一个数组。
我有一个项目，在将数组相乘后，我必须将它们排列到一个单独的数组中（按元素排列）并得到它们的总和。As an example: a = [1, 0, 1] b = [[3,5,2], [5,4,3], [5,2,2]] c = a*b c = [ [3, 5, 2] [0, 0, 0] .- 0
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在python中堆叠2-d numpy数组得到一个3-d数组。
我试图在python中堆叠几个二维数组来获得一个三维数组。我这样做的动机是为了绘制一个变量的空间依赖性。var(x,y) 其中 x 和 y 是两个不同的维度，对于不同的参数值 param. 下面附上了一个最小可重复的例子。while .- 1
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Python random.seed()和numpy.random.seed()的实现有什么不同吗？
我在实验实现CLT（中心极限定理）时，数据分布的差异，比较两种方法：一种是使用纯Python，另一种是Numpy。这是我的代码。from numpy.random import seed from numpy.random import randint from numpy import mean.- 0
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如何在numpy中对矩阵向量进行点积？
我有a = np.ones((10, 4, 3)) b = np.ones((10, 3, 5)) 我想c = np.dot(a, b, axis=0) assert c.shape == .- 1
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对部署在GCP上的模型进行API调用
我们在GCP上训练了一个Nasnet模型，并将其部署在GCP上，以便可以进行API调用。该模型将一张图像作为输入（numpy数组），并返回一个预测数组。然而，当我们尝试向模型发送numpy数组进行API调用时，会出现错误（Reque.- 0
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在列表理解过程中，不同类型的熊猫系列元素，numpy ints。
我注意到，在numpy 1.18.4中（而不是在以前的numpy版本中），列表理解过程中的元素类型与元素访问不同。foo = pd.DataFrame(data={'a': np.array([1, 2, 3]), 'b': np.array([1, 0, 1])}) var .- 0
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在Python中计算协方差，不需要Numpy或Stats模块。
我的任务是用python写一个函数来计算一个数组的方差，而不使用numpy或统计模块。我用下面的方法来计算方差。def daml_var(x): m = x.sum() / len(x) var = sum((x-m)**2 for x in x)/len(x) return var.- 0
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用numpy库乘以2个时间离散向量(python)
我需要写一个函数，输入的内容如下。n1, x1, n2, x2 和函数返回两个输出 n, y.n1 是信号的离散时间数组 x1. (离散时间指的是时间样本是整数)。n2 是信号的离散时间数组。x2. x1 和 x2 是一个信号的值（如 sin 或 co.- 1
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在python中分别查找列表中每个元素的转置。
我有一个由N个项目组成的列表，每个项目有d个维度（所以基本上是一个N x d的列表）。对于每一个项目，我想找到项目的乘积与自身的换位，所以，x.xT为N个项目中的每一个。这将给我一个N x d x d的数组。我如何在nump.- 0
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在Python中使用numpy进行嵌套数组计算。
我正试图在Python中使用numpy来解决我的项目。我有一个 random binary array rndm = [1, 0, 1, 1] 和a resource_arr = [[2, 3], 4, 2, [1, 2]]. 我想做的是将数组元素相乘，然后得到它们的总和。就像上面的例子所.- 2
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如何在python中创建一个N次方的特征向量？
我有一个图像的20个像素值，我想把它们存储在一个20D的特征向量中，而不是一个20长度的特征向量。我是Python的新手，所以我不知道在Python中，一个常规数组是否被认为是一个n-dimentional向量，或者我需要以某种方.- 0
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迭代重加权最小二乘法
我正在尝试手动实现irls逻辑回归(第4.3.3章)。Bishop - 模式识别和机器学习)。 为了更新权重，我使用了 但是我没有得到满意的结果，而且我的权重在每次迭代中都在无限制地增长。到目前为止，我写了这样的代码。def.- 0
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用Python发送带有附件的电子邮件
import smtplib import mechanize import os from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText from email.mime.base import MIMEBase from email import encoders def .- 0
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如何用python构建OneHot解码器
我有 encoded 我的 图像(面具) 尺寸 (img_width x img_height x 1) 与 OneHotEncoder 以这种方式。import numpy as np def OneHotEncoding(im,n_classes): one_hot = np.zeros((im.shape[0], im.shape[1], n_cla.- 0
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做这些任务最快的方法是什么？
我原来有一些时间序列数据，是这样的，要做以下工作。首先导入数据框架将日期栏设置为日期时间索引增加一些指标，如移动平均线等，作为新的列。做一些四舍五入的工作(整列的数值) 将一列向上或向下移动一行(只是为.- 2
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用Python或NumPy将一个数组按特定比例随机化。
这段代码是将一个数组按特定比例随机排列出来的a0 = np.full((17),0) a1 = np.full((30),1) a2 = np.full((38),2) a3 = np.full((15),3) options = np.concatenate((a0,a1,a2,a3)) np.random.shuffle(options) 它的.- 0
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有时无法导入NumPy
当我在Jupyter Notebooks中工作时，一切都很好，我可以成功导入numpy和pandas。然而，当我尝试下载脚本，然后在PyCharm或Atom等编辑器中运行时，我得到一个导入错误：没有名为numpy的模块，pandas也是如此。我该如.- 0
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