我两次发布了这个问题，但没有完全解决问题，我希望现在就做。
当前，我正在研究一种深多模自
我在numpy中有一个数组，如下所示：
<pre><code>[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
</code></pre>
我想像这样重塑它
我有一个功能：
<pre><code>def xx(th, T, B):
f = integrate.quad(xint, 0, np.inf, args = (th, T, B))[0]
a = v(th)*f
我有两个二维数组，如下所示：
<pre><code>arr1 = np.random.randn(4, 3)
arr2 = np.random.randn(4, 3)
</code></pre>
当
我有一个Pandas数据框，其中包含两种类型的列，即包含numpy数组的列和包含浮点数的列。
例如：
我想将张量列表转换为numpy数组/列表，然后将其求和并乘以历元数。我尝试使用MSE_for_all_epochs = sum（np.MS
我正在<a href="https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.repeat" rel="nofollow noreferrer">doc</a> 上关注此示
pandas df具有布尔布尔列“ delta”，其中包括并非全部为true或false的行。我正在寻找delta为True的每个分段
我有这个随机森林模型
其中X_train，X_test以及y_train，y_test是形状为（1，n）和（1，m）的numpy数组
即输入
我有形状（30,30,30）的R <class'numpy.ndarray'>。请问如何获得形状（30,30,29）？
<pre><code><?php
namespace App;
我有一个csv文件，如下所示：<a href="https://i.stack.imgur.com/BdyNn.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.
这是我展平这些图像的方式：
<pre><code>N = images.shape[0]
images = np.reshape(images, (N, -1))
images_two = np.reshape(
因此，我尝试绘制EEG信号的傅立叶变换，通常使用完整信号，该信号以以下形状的numpy数组形式出现：例
我正在尝试获取从3-D <code>numpy</code>数组生成的一些VTK图像数据，并将其转换为多边形数据，以便可以由
我刚刚开始学习神经网络，这是我的第一个。问题是我拥有的数据越多，经过2-3个纪元后权重就变得越
<ul>
<li>我有一个3D矩阵，在下面的示例中，它是一个（5，4，2）矩阵：<code>data_matrix</code> </li>
<li>我还有另
我试图找出创建一百万个<code>ndarray</code>（numpy数组）并将其与<code>list</code>和<code>timeit</code>库所花费的
让我开始承认自己对Python非常陌生。我想在Python中创建数据的轮廓图，以使过程自动化，否则可以使用Su
我正在尝试通过潜在地重叠数组的边界来切片numpy数组。我本来希望拥有一个拓扑甜甜圈，但这并没有达
我有一个可以完全矢量化的问题，但是我没有足够的空间，所以我正在尝试使用numpy的apply_along_axis（）
