প্রশ্ন ট্যাগ «numpy»

ধরা যাক আমার একটি নম্পপি অ্যারে রয়েছে: x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) প্রতিটি সূচীতে, আমি নিকটতম শূন্য মানের দূরত্ব খুঁজতে চাই। যদি অবস্থানটি শূন্য নিজেই হয় তবে দূরত্বে শূন্যটি ফিরে আসুন। এরপরে, আমরা কেবল বর্তমান অবস্থানের ডানদিকে অবস্থিত নিকটতম শূন্যের দূরত্বে আগ্রহী। সুপার …

12 python  numpy 

এই উত্তরের সাথে সম্পর্কিত , একটি অ্যারেতে মিডিয়ানদের গণনা করার জন্য একটি দ্রুত উপায় আছে যার সাথে গ্রুপ রয়েছে অসম সংখ্যার উপাদানগুলির? উদাহরণ: data = [1.00, 1.05, 1.30, 1.20, 1.06, 1.54, 1.33, 1.87, 1.67, ... ] index = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, ... ] এবং …

12 python  performance  numpy  median  numpy-ufunc 

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1) লাইন সমস্যা ছিল ত্রুটি দেখাচ্ছে: ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})

12 python  list  numpy  pycharm 

আমার প্রতিটি সারিতে একটি ডাটা মান রয়েছে বলে ডেটাফ্রেম রয়েছে। id list_of_value 0 ['a','b','c'] 1 ['d','b','c'] 2 ['a','b','c'] 3 ['a','b','c'] আমাকে এক সারি এবং অন্যান্য সমস্ত সারিগুলির বিপরীতে স্কোর গণনা করতে হবে যেমন: Step 1: Take value of id 0: ['a','b','c'], Step 2: find the intersection between id 0 and …

11 python  pandas  numpy 

আমি সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করছিলাম এবং এই ত্রুটি উত্থাপিত হয়েছিল। যখন আমি পিছনের প্রচারটি ব্যবহার করি তখন একই অবস্থা উপস্থিত হয়েছিল। আমি কিভাবে এটা সমাধান করতে পারে? (আমার দূর্বল ইংরেজির জন্য দুঃখিত) import pandas as pd import numpy as np a = np.test() f = open('E:/lgdata.csv') data = pd.read_csv(f,index_col = …

11 python  numpy  machine-learning  nose 

নাম্বার সি-এক্সটেনশানগুলি আমদানি করা ব্যর্থ ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডটিতে কাজ করার জন্য আমি আমার উইন্ডোজ সিস্টেমে পাইথন ৩.7 ইনস্টল করেছি । লাইব্রেরি ব্যবহার সহ সবকিছু ঠিকঠাক চলছিল। আমি নিয়ন্ত্রণ প্যানেলে আনইনস্টল প্রোগ্রাম প্রোগ্রামটি ব্যবহার করে পাইথন আনইনস্টল করেছি । এবং ইনস্টল মিনিকোন্ডা 3 । আমি চেক যে সবকিছু ভাল কাজ করে, …

11 python  numpy  visual-studio-code  miniconda 

আমার লক্ষ্য: অজগরটিতে 3 টি আঙ্কুল অ্যারে তৈরি করুন (এর মধ্যে 2 টি নির্দিষ্ট মান দিয়ে শুরু করা হবে), তারপরে তাদের তিনটিকেই ভেক্টর রেফারেন্স হিসাবে সি ++ ফাংশনে স্যুইগের মাধ্যমে প্রেরণ করুন (এটি ডেটা অনুলিপি করা এবং দক্ষতা হারাতে এড়ানোর জন্য)। সি ++ ফাংশনে একবার, অ্যারেগুলির মধ্যে 2 যোগ করুন …

10 python  c++  numpy  vector  swig 

আমার কাছে এইরকম একটি অদ্ভুত অ্যারে রয়েছে: [1 2 2 0 0 1 3 5] 2d অ্যারে হিসাবে উপাদানগুলির সূচি পাওয়া সম্ভব? উদাহরণস্বরূপ উপরের ইনপুটটির উত্তরটি হবে[[3 4], [0 5], [1 2], [6], [], [7]] বর্তমানে আমাকে বিভিন্ন মানগুলি লুপ করতে হবে numpy.where(input == i)এবং প্রতিটি মানের জন্য কল করতে …

10 python  numpy  numpy-ndarray 

আমি লিডারের থ্রিডি পয়েন্টক্লাউড নিয়ে কাজ করছি। পয়েন্টগুলি ন্যাপি অ্যারে দিয়ে দেওয়া হয়েছে যা দেখতে এরকম দেখাচ্ছে: points = np.array([[61651921, 416326074, 39805], [61605255, 416360555, 41124], [61664810, 416313743, 39900], [61664837, 416313749, 39910], [61674456, 416316663, 39503], [61651933, 416326074, 39802], [61679969, 416318049, 39500], [61674494, 416316677, 39508], [61651908, 416326079, 39800], [61651908, 416326087, 39802], [61664845, …

9 python  numpy  hash  grouping  lidar 

আমার অ্যারে রয়েছে এবং ডায়নামিক উইন্ডোতে সর্বাধিক ঘূর্ণায়মান পার্থক্য দরকার। a = np.array([8, 18, 5,15,12]) print (a) [ 8 18 5 15 12] তাই প্রথমে আমি নিজেই পার্থক্য তৈরি করেছি: b = a - a[:, None] print (b) [[ 0 10 -3 7 4] [-10 0 -13 -3 -6] [ …

9 python  numpy  max  vectorization  diagonal 

আমি অনলাইনে অনুসন্ধান করেছিলাম এবং এই বিষয়ে কিছুই খুঁজে পেলাম না যা আমি চাই does আমি একটি চিত্র হিসাবে একটি ন্পী অ্যারে সংরক্ষণ করতে চাই তবে রঙিন চিত্রের পরিবর্তে, আমি তাদের সংশ্লিষ্ট গ্রিডের স্থানে পিক্সেলের মানগুলির একটি কালো এবং সাদা উপস্থাপনা চাই। উদাহরণ স্বরূপ: import numpy as np x = …

9 python  numpy 

আমি কেবল নিম্নলিখিত "ন্যূনতম" রেপ্রেস কেসটি একসাথে রেখেছি (ন্যূনতমতম উদ্ধৃতিতে কারণ আমি নিশ্চিত করতে চেয়েছিলাম যে pylintঅন্য কোনও ত্রুটি, সতর্কতা, ইঙ্গিত বা পরামর্শগুলি নিক্ষেপ করা হয়নি - যার অর্থ কিছুটা বয়লারপ্লেট রয়েছে): pylint_error.py : """ Docstring """ import numpy as np def main(): """ Main entrypoint """ test = np.array([1]) …

9 python  numpy  pylint