import numpy as np return_ary=np.array([[0.003731,0.021066,-0.004854,0.006098,-0.00606], [-0.001838,0.001842,-0.016544,-0.003738,0.003752], [-0.003087,-0.000344,-0.033391,0.007123,0.004597], [-0.024112,0.011704,-0.029563,-0.01457,0.016129]]) sub_ary=np.concatenate((return_ary[0:2,1].reshape(2,1)),(return_ary[2:4,2:4].reshape(2,2)),axis=1) sub_ary哪里错了

时间: 2023-05-24 13:05:01 浏览: 88
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代码中有错误。可以改为以下代码： import numpy as np return_ary=np.array([[0.003731,0.021066,-0.004854,0.006098,-0.00606], [-0.001838,0.001842,-0.016544,-0.003738,0.003752], [-0.003087,-0.000344,-0.033391,0.007123,0.004597], [-0.024112,0.011704,-0.029563,-0.01457,0.016129]]) sub_ary=np.concatenate((return_ary[0:2,1].reshape(2,1), return_ary[2:4,2:4]),axis=1) print(sub_ary)
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import numpy as npimport randomrandom_list = [random.randint(0, 9) for _ in range(88200)]np_array = np.array(random_list)这段代码得到的结果怎么变成浮点数类型

你可以使用 astype() 函数将 np_array 转换为浮点数类型的数组。具体来说，你可以将其转换为 np.float32 或 np.float64 类型的数组，具体的使用取决于你所需的精度和内存占用等因素。 下面是一个示例代码，...

orininal_h = np.array(image).shape[0]

这行代码是将图像转换为numpy数组，...import numpy as np # 打开图像文件 image = Image.open('image.jpg') # 转换为numpy数组 image_array = np.array(image) # 获取高度 original_h = image_array.shape[0]

import numpy as np import pandas as pd fund_nav=pd.read_excel("FUND_NAV_PFM.xlsx") factors_df=pd.read_excel("STK_MKT_THRFACDAY.xlsx") import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula as smf import statsmodels.stats.api as sms premium_array=np.array(factors_df.loc[:,"RiskPremium1"]) premium2_array=np.array(factors_df.loc[:,"RM2"]) SMB_array=np.array(factors_df.loc[:,"SMB1"]) SMB2_array=np.array(factors_df.loc[:"SMB2"]) HML_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML1"]) HML2_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML2"]) exceed_array=np.array(fund_nav.loc[:,"PRE"]) X=np.c_[premium_array,premium2_array,SMB_array,SMB2_array,HML_array,HML2_array] print(X)

代码将三因子数据中的每个因子的值分别赋值给了变量premium_array、premium2_array、SMB_array、SMB2_array、HML_array和HML2_array。然后，代码将这些因子组成的数据矩阵X打印输出。这段代码的目的可能是在使用多元...

image_array = np.asarray(temp, dtype=np.uint8)

image_array = np.asarray(temp, dtype=np.uint8)是将temp转换为一个NumPy数组，并指定数据类型为无符号8位整数（uint8）[^1]。这个函数可以用于将任何可迭代对象转换为NumPy数组。 范例： python import numpy ...

优化 import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd") points = np.asarray(pcd.points) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10) dbscan.fit(points) labels = dbscan.labels_ # 获取可行驶区域点云数据 drivable_mask = labels != -1 drivable_points = points[drivable_mask] # 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask] # 可视化结果 drivable_pcd = o3d.geometry.PointCloud() drivable_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(drivable_points) o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd]) curb_pcd = o3d.geometry.PointCloud() curb_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(curb_points) o3d.visualization.draw_geometries([curb_pcd]) line_pcd = o3d.geometry.PointCloud() line_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(line_points) o3d.visualization.draw_geometries([line_pcd]) 加上预处理

import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd") points = np.asarray(pcd.points) # 预处理：去除离群点 mean = np....

import cv2 import numpy as np input_image = cv2.imread('test.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) height = input_image.shape[0] width = input_image.shape[1] s = np.array([[1,0],[1,1]],dtype=np.boo18) m,n = s.shape[0],s.shape[1] output_image = input_image.copy() for row in range(height-m+1): for col in range(width-n+1): result = input_image[row:row+m,col:col+n] & s if result.sum() >= 1: output_image[row,col] = 255 else: output_image[row,col] = 0 cv2.imshow('input-image',input_image) cv2.imshow('output-image',output_image) cv2.waitKey(0)纠正代码

2. 第二行代码应该写成 import numpy as np； 3. 第三行代码中 np.boo18 应该改成 np.uint8； 4. 第四行代码中 input_image.shape 应该改为 input_image.shape[:2]； 5. 第七行代码中 output_image = ...

import numpy as np arr = np.random.rand(10,5) arr

1. import numpy as np: This imports the NumPy library and gives it an alias of np, which is a common convention. 2. arr = np.random.rand(10,5): This creates a NumPy array with 10 rows and 5 ...

import numpy as npb = np.array(1, 11.0)print(b)

import numpy as np b = np.array([1, 11.0]) print(b) 这段代码的作用是创建一个 NumPy 数组 b，其中包含两个元素：整数 1 和浮点数 11.0。然后将 b 打印出来。输出结果为： [ 1. 11.]

import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('image.jpg') img_array = np.array(img) plt.hist(img_array.ravel(), bins=256, range=(0, 255)) plt.xlabel('Pixel Values') plt.ylabel('Frequency') plt.show() new_img = Image.fromarray(img_array) new_img.save('new_image.jpg')设置坐标大小

import numpy as np img = Image.open('image.jpg') img_array = np.array(img) plt.hist(img_array.ravel(), bins=256, range=(0, 255)) plt.xlabel('Pixel Values') plt.ylabel('Frequency') # 设置坐标大小 ...

lower_red = np.array([0, 170, 160], dtype=np.uint8) upper_red = np.array([255, 210, 210], dtype=np.uint8)

import numpy as np lower_red = np.array([0, 170, 160], dtype=np.uint8) upper_red = np.array([255, 210, 210], dtype=np.uint8) 在这个例子中，lower_red表示颜色范围的下限，而upper_red表示颜色...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 读取数据...

rom skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') 将上述代码中引入超像素池化代码：import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作，这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0)，并显示超像素池化后的特征图

import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = ...

X_train = np.array()

This code line is incomplete...import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] X_train = np.array(my_list) This will create a NumPy array object named X_train that contains the values [1, 2, 3, 4, 5].

def return_values(): import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor as MP data = pd.read_excel('4.xlsx') x_train=data.iloc[:,1:4] y_train=data.iloc[:,4:6] clf = MP(solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=8, random_state=1) clf.fit(x_train, y_train); a=np.array([[73.39,3.9635,0.9880],[75.55,4.0975,1.0268]]) Y=clf.predict(a) return Y 解释代码

import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor as MP 2. 读取Excel文件数据： python data = pd.read_excel('4.xlsx') 3. 提取训练数据集的特征和标签： python x_train=...

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

将红外图像转为numpy数组，并除以255.0进行归一化，再使用np.expand_dims函数在通道维度上添加一个维度。最后，将标签图像转为numpy数组，并将数据类型设置为int64。 如果是验证集，只获取可见光图像路径（vis_path...

num_array = np.array(texts1) float_array = num_array.astype(np.float32)

好的，您的问题是将一个列表转换为NumPy数组，并将其中的元素转换为32位浮点数。...float_array = num_array.astype(np.float32) print(float_array) 输出为： [1.2 3.4 5.6] 请问还有其他问题吗？

test_images = [...] # 定义测试集图像路径 test_data = [] for path in test_images: image = imageio.imread(path) image = np.expand_dims(image, axis=-1) image = image / 255.0 test_data.append(image) test_data = np.array(test_data) predictions = model.predict(test_data)测试文件路径为test,怎么改

import numpy as np test_images_dir = 'test' # 测试集图像文件夹路径 test_images = os.listdir(test_images_dir) # 获取测试集图像文件夹中所有文件的文件名 test_data = [] for image_name in test_images: ...

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