np.argmin（）函数的用法

时间: 2023-06-08 07:04:09 浏览: 108
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详解numpy的argmax的具体使用

np.argmin()函数是numpy库中的函数，用于返回数组中最小值的索引。语法是np.argmin(array, axis = None, out = None)，其中array是要计算最小值的数组，axis是可选参数，决定沿那个轴计算最小值，默认值为None，out也是可选参数，表示输出结果的位置，默认值为None。
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8. 存储多维数组的最方便方法是使用 np.save() 和 np.load() 函数，它们可以保存和加载任意维度的 ndarray 对象。 9. np.random.shuffle(a) 会原地对数组 a 的元素进行随机排列，改变 a 的内容。 10. ...

np.argmin和torch.min的区别

np.argmin 和 torch.min 是用于找到张量中最小值的索引的函数，但它们来自不同的库，具有一些区别。 np.argmin 是 NumPy 库中的函数，用于在 NumPy 数组中找到最小值的索引。它的使用方式如下： python ...

standard_points = np.logspace(np.log10(0.1), np.log10(10), 20) # 使用了numpy库中的subtract.outer函数来计算每个数据点与参考点之间的差值， # 再使用argmin函数来找到差值最小的参考点的索引。最后，根据索引找到对应的参考点即可。 nearest_points = xf[np.abs(np.subtract.outer(standard_points, xf)).argmin(axis=1)] print(nearest_points)

3. 对这个数组沿着第二个维度使用 argmin 函数，得到每个 standard_points 对应的在 xf 中的最接近的数的索引。 4. 使用这些索引从 xf 中取出对应的最接近的数，并将它们存储在 nearest_points 中。 ...

解释def adaPoint(box, pro): box_pro = box if pro != 1.0: box_pro = box / pro box_pro = np.trunc(box_pro) return box_pro # 四边形顶点排序，[top-left, top-right, bottom-right, bottom-left] def orderPoints(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32") s = pts.sum(axis=1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts, axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect # 计算长宽 def pointDistance(a, b): return int(np.sqrt(np.sum(np.square(a - b)))) # 透视变换 def warpImage(image, box): w, h = pointDistance(box[0], box[1]), pointDistance(box[1], box[2]) dst_rect = np.array([[0, 0], [w - 1, 0], [w - 1, h - 1], [0, h - 1]], dtype='float32') M = cv2.getPerspectiveTransform(box, dst_rect) warped = cv2.warpPerspective(image, M, (w, h)) return warped

(b) 使用cv2.getPerspectiveTransform函数计算从原始四边形box到目标矩形dst_rect的透视变换矩阵M； (c) 使用cv2.warpPerspective函数对原始图像image进行透视变换，得到目标矩形内的图像warped。 透视变换常...

距离 = np.zeros（（len（x_test）， 10）） 对于 i in range（len（x_test））： 对于范围 （10） 中的 j： 距离[i， j] = np.linalg.norm（x_test[i] - features[j]） classification = np.argmin（distances， axis=1） accuracy = np.mean（classification == t_test） print（“分类精度为：”， accuracy）分析以上代码

然后使用np.argmin函数找到每个测试数据在距离矩阵中距离最小的特征的索引，这个索引就是该测试数据的分类。最后，计算分类准确率并输出。 总的来说，这是一种简单但是有效的分类方法，但是需要注意的是，它的计算...

if nd>0: poses = np.concatenate((poses, np.zeros((nd, poses.shape[1], 1))), axis=-1) for j in kp_indices: box = kp_boxes[j] x = box[0] + 0.5 * box[2] y = box[1] + 0.5 * box[3] pt_id = kp_classIds[j] - 1 pose_kps = poses[:, pt_id, :] dist = np.linalg.norm(pose_kps[:, :2] - np.array([[x, y]]), axis=-1) kp_match = np.argmin(dist) if kp_confidences[j] > pose_kps[kp_match, 2] and dist[kp_match] < config['overwrite_tol']: poses[kp_match, pt_id, :] = np.array([x, y, kp_confidences[j]])

然后使用 np.concatenate 函数将这个全零矩阵与 poses 进行连接，得到新的 poses。 接下来，遍历关键点的索引 kp_indices。对于每个索引，获取关键点的边界框信息，并计算出关键点边界框的中心点坐标。 ...

import numpy as np def kmeans(data, k, max_iterations=100): # 随机初始化k个聚类中心 centers = data[np.random.choice(range(len(data)), k, replace=False)] for _ in range(max_iterations): # 分配每个数据点到最近的聚类中心 labels = np.argmin(np.linalg.norm(data[:, np.newaxis] - centers, axis=-1), axis=-1) # 更新聚类中心为每个簇的平均值 new_centers = np.array([data[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)]) # 如果聚类中心没有发生变化，则收敛并退出循环 if np.all(centers == new_centers): break centers = new_centers return labels, centers # 示例用法 data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) k = 2 labels, centers = kmeans(data, k) print("聚类标签:", labels) print("聚类中心:", centers)

在示例用法中，我们使用一个 2 维数据集 data，包括 6 个数据点。我们将聚类数设为 2，然后调用 kmeans 函数进行聚类。最后，我们输出每个数据点的聚类标签和最终的聚类中心。 需要注意的是，K-Means 算法对于初始...

修改代码：根据y_rac在区间[-4,4]内的曲率由大到小的顺序，依次选点十个做圆心，半径为0.02且新的园不能和旧园相交。并画出最终图像import numpy as np # 定义高斯核函数 def gkernel(x, x0, sig): return np.exp(-(x-x0)**2/(2*sig**2)) # 定义曲率函数 def curvature(x, y): dy = np.gradient(y, x) ddy = np.gradient(dy, x) k = np.abs(ddy) / (1 + dy**2)**1.5 return k # 定义参数和数组 x1 = np.linspace(-4, 4, 7) x2 = np.linspace(-4, 4, 100) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-7:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 8/7): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为：", x_max)

请注意，您提供的代码与您的问题不太相关，因此我将回答您的问题并提供修改后的代码。 ...请注意，这里我使用了布尔型数组来检查圆是否相交，而不是根据圆的位置进行循环判断。这种方法更加高效。

请调用一次这个函数，并把结果保存起来。函数：def kmeans(data, k, max_iter=100): # 随机初始化聚类中心 centers = data[np.random.choice(len(data), k, replace=False)] for i in range(max_iter): # 计算每个样本到每个聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个样本归为距离最近的聚类 labels = distances.argmin(axis=0) # 更新聚类中心为每个聚类中所有样本的平均值 new_centers = np.array([data[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)]) # 如果聚类中心不再变化，则停止迭代 if np.allclose(centers, new_centers): break centers = new_centers return labels, centers

但是，我可以给你提供一些帮助，帮助你理解这个函数的作用和使用方法。 这个函数实现的是 K-Means 聚类算法，用于将数据集划分成 k 个簇。函数的输入包括数据集 data，簇的个数 k，以及最大迭代次数 max_iter。...

改进代码，def take_action( s): # 选取下一步的操作 if np.random.random() < epsilon: action = np.random.randint(n_action) # def take_action(self, s): # 选取下一步的操作 # (x0,y0)=s0 # a0为向下，a1为向上，a2为向左，a3为向右 # change = [[0, -step], [0, step], [-step, 0], [step, 0]] # F_actions = [] else: change = [[0, -step_action], [0, step_action], [-step_action, 0], [step_action, 0]] F_actions = [] for i in range(4): next_state_action = np.array(s[0]) + np.array(change[i]) # 有点问题np.array把列表转为数组 (x1, y1) = next_state_action F_next_state__actions = x1 ** 2 + y1 ** 2 F_actions.append(F_next_state__actions) action = np.argmin(F_actions) print('动作值', F_actions) print('动作：', action) return action

3. 在计算动作值时，因为 F_actions 是一个列表，最小值的索引可以使用 np.argmin 方法来获取。 4. print 语句应该在函数的最后，因为函数的主要任务是返回下一步动作，而不是输出信息。 改进后的代码如下： ...

def find_independent_zeros(C): zeroArray = np.zeros((C.shape[0], C.shape[1])) for i in range(C.shape[0]): num = 0 for j in range(C.shape[1]): if C[i, j] == 0: num = 1 zeroArray[i, j] = num M = [] # 已经找到了独立0元素的行 for j in range(5): '找到最少0值所在的行' countZero = np.count_nonzero(zeroArray == 1, axis=1) # 统计每一行的零元素的个数 for i in range(len(countZero)): if countZero[i] == 0 or i in M: countZero[i] = 10000 temp = np.argmin(countZero) # 确定最少零元素个数的行索引 M.append(temp) column = np.where(zeroArray[temp, :] == 1)[0] # 一行中0元素的所有列索引 p = 0 for i in column: '第一个0不改变' if p == 0: p += 1 else: zeroArray[temp, i] = -1 for k in range(C.shape[0]): if zeroArray[k, column[0]] == 1 and k not in M: zeroArray[k, column[0]] -= 2 return zeroArray 优化代码

temp = np.argmin(countZero) # 确定最少零元素个数的行索引 M.append(temp) column = np.where(zeroArray[temp, :] == 1)[0] # 一行中0元素的所有列索引 zeroArray[temp, column[1:]] = -1 # 将第2到最后一个0...

import tensorflow as tf import numpy as np import gym # 创建 CartPole 游戏环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear') ]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义超参数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 1.0 # ε-贪心策略中的初始 ε 值 epsilon_min = 0.01 # ε-贪心策略中的最小 ε 值 epsilon_decay = 0.995 # ε-贪心策略中的衰减值 batch_size = 32 # 每个批次的样本数量 memory = [] # 记忆池 # 定义动作选择函数 def choose_action(state): if np.random.rand() < epsilon: return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_state, done = memory[index] target = model.predict(state[np.newaxis]) if done: target[0][action] = reward else: Q_future = np.max(model.predict(next_state[np.newaxis])[0]) target[0][action] = reward + Q_future * gamma model.fit(state[np.newaxis], target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型 for episode in range(1000): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = choose_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) memory.append((state, action, reward, next_state, done)) state = next_state total_reward += reward if len(memory) > batch_size: replay(batch_size) epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay) print("Episode {}: Score = {}, ε = {:.2f}".format(episode, total_reward, epsilon))next_state, reward, done, _ = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)优化代码

return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_...

Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 17, in <module> centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] File "mtrand.pyx", line 903, in numpy.random.mtrand.RandomState.choice ValueError: a must be greater than 0 unless no samples are taken。import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist # 读取POSCAR文件 with open('69_POSCAR', 'r') as f: lines = f.readlines() # 提取晶格矢量和C原子坐标 lattice = np.array([list(map(float, lines[i].split())) for i in range(2, 5)]) coords = np.array([list(map(float, line.split())) for line in lines[8:]]) # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 2] == 6][:, :3] # 初始化聚类中心 n_clusters = 3 centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] # 迭代聚类 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个C原子到聚类中心的距离 distances = cdist(C_coords, centers) # 分配聚类标签 labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心 for j in range(n_clusters): centers[j] = np.mean(C_coords[labels == j], axis=0) # 输出聚类结果和聚类中心 print('C原子聚类结果：') for i in range(len(C_coords)): print('C{}: ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})，聚类标签：{}'.format( i+1, C_coords[i][0], C_coords[i][1], C_coords[i][2], labels[i]+1)) print('聚类中心：') for i in range(len(centers)): print('聚类{}中心：({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(i+1, centers[i][0], centers[i][1], centers[i][2]))。修改代码。

labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心 for j in range(n_clusters): centers[j] = np.mean(C_coords[labels == j], axis=0) # 输出聚类结果和聚类中心 print('C原子聚类结果：') for i in...

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()对这个算法的结果用SSE，轮廓系数，方差比率准则，DBI几个指标分析

distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j]...

np.array的index函数怎么用

如果你想要获取数组中某个值的第一个出现位置，你可以使用 numpy.where 函数或者结合 argmax 或 argmin 来找到最大值或最小值的索引。例如： python import numpy as np # 创建一个数组 arr = np.array(...

运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

这个错误提示是因为代码中使用了旧版本的autograd函数，需要使用新版本的autograd函数。可以使用@staticmethod修饰GuidedBackpropReLU类中的forward方法，将其转换为静态方法。修改后的代码如下： class ...

axs[1].hist(incomes, bins=np.arange(min(incomes), max(incomes) + bin_width, bin_width)) ValueError: min() arg is an empty sequence

在这个错误中，错误信息显示 "ValueError: min() arg is an empty sequence"，意思是传递给 min() 函数的序列为空。 以下是一些可能导致这个问题的原因和解决方法： 1. 序列为空。请检查你传递给 min() 函数的序列...

python列表的argmin()函数

另一种方法是使用numpy库中的argmin()函数，这个函数可以用于多维数组。下面是一个例子： python import numpy as np my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) min_index = np.argmin(my_...

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![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。