我在某人的代码中看到了这种模式： import numpy as np # Create array xx = np.linspace(0.0, 100.0, num=100) # Add Noise xx = np.random.normal(xx) 它似乎为数组的每个值添加了一些噪音,但我找不到任何相关的文档.发生了什么？是什么决定了噪音的属性(即缩放)？给定值是否被视为来自正态分布的每个采样

我正在使用scipy方法wavefile.read()加载一个wav,它为我提供了samplerate和audiodata 我知道这个音频数据如果立体声存储为多维数组,如 audiodata[[left right] [left right] ... [left right]] 然后我使用此方法通过(右)/ 2创建一个新的单声道音频数据阵

我是 python&的新手tensorFlow,我在tensorFlow文档上关注 this MNIST tutorial. 在第一位,我不知道FLAGS = None在这里做什么.我在谷歌搜索,然后回来了.这似乎对其他人来说太明显了？ from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __fut

我遇到了一个问题,当我使用pandas读取Mysql表时,一些列(参见’to_nlc’)曾经是整数变成了一个浮点数(之后自动添加.0). 任何人都可以搞清楚吗？或者一些猜测？非常感谢！ 问题是您的数据包含NaN值,因此int会自动转换为float. 我想你可以查看NA type promotions： When introducing NAs into an existing Series or

用 Caffe创建训练数据集我都尝试使用HDF5和LMDB.但是,创建LMDB非常慢,甚至比HDF5慢.我想写约20,000张图片. 我做错了什么吗？有什么我不知道的吗？ 这是我创建LMDB的代码： DB_KEY_FORMAT = "{:0>10d}" db = lmdb.open(path, map_size=int(1e12)) curr_idx = 0 commit_size

我有一个成对矩阵： >>> m a b c d a 1.0 NaN NaN NaN b 0.5 1.0 NaN NaN c 0.6 0.0 1.0 NaN d 0.5 0.4 0.3 1.0 我想用右下角的值替换右上角的NaN： >>> m2 a b c d a 1.0 0.5 0.6 0.5 b 0.5 1

我有一个函数,根据不同的情况,我正在改变发送给我返回的结果的函数的参数.我想在方法中间确定参数,并且在函数的底部只有一个返回调用.请注意,这不是我的代码的样子,它只是一个例子.我正在使用Django,如果那是相关的. if x: return func(param1, param2, param3) elif y: return func(param4, param5, param

我在我的应用程序中有一个奇怪的 django会话错误：有时(大约10次,每天约20000)用户的会话信息被删除.我通过日志文件跟踪它：在页面A,有用户会话的信息,在提交表单后,在下一页他的会话为空.我尝试了两种类型的存储：memcached db和db,这个问题适用于它们.我尝试重现这些场景,但是正如我所说,所有这些都按预期工作,这种情况非常罕见.我还检查了这个问题是否存在于不同的用户,并且对于它

我想在 python中实现 VGG Face Descriptor.但我一直收到一个错误： TypeError: can only concatenate list (not “numpy.ndarray”) to list 我的代码： import numpy as np import cv2 import caffe img = cv2.imread("ak.png") img = cv2.

有一次,可以使用像 libgmail和gmail.py这样的脚本(不能发布多个超链接)来从Gmail帐户导出邮件.这两个似乎都不再起作用 – 我甚至无法使用它们登录.我认为这是因为Gmail中有一些变化.还有什么办法吗？ Gmail supports IMAP和 POP,这是用于访问电子邮件的常用协议.您应该能够使用任何有效的IMAP或POP库来下载您的电子邮件.如果你想要标签/文件夹信息,你需要

我设计了一个爬行器,其中将有两个蜘蛛.我使用scrapy设计了这些. ?这些蜘蛛将通过从数据库中获取数据而独立运行. 我们使用反应器运行这些蜘蛛.我们知道我们不能反复运行反应堆 我们给第二个爬行的蜘蛛提供了大约500个链接. 如果我们这样做,我们就会遇到端口错误的问题.即scrapy只使用单一端口 Error caught on signal handler: <bound method ?.st

我在 Linux系统上从 Python调用C共享库. 我遇到的问题是C库中的函数将一个指向结构的指针作为参数.然后mallocs内存为一个结构数组,用数据填充数组并返回.所以我把这个函数定义为 from ctypes import * class myStruct(Structure): _fields_ = [("id", c_uint), "name", c_char*256)] l

我想通过命令行使用这种参数调用 python脚本(列表可以是任何大小,例如3)： python test.py --option1 ["o11", "o12", "o13"] --option2 ["o21", "o22", "o23"] 使用点击.从文档中,我们没有说明我们可以使用列表作为@click.option的参数 当我尝试这样做时： #!/usr/bin/env python impor

我有一个Point对象列表,每个对象都有一个x和y属性.我希望计算maximum_x和maximum_y,而不是迭代两次.我能做到这一点： max_x = max(points, key=lambda p: p.x) max_y = max(points, key=lambda p: p.y) 但是,当然,这将迭代两次.我可以手动完成,但由于找到最大值是如此简单,我担心它会增加混乱.使用内置的ma

这可能是一个非常天真的问题,但在这里. 我想计算函数f(x)的傅里叶变换.所以我定义了一个numpy数组X并通过向量化函数f.现在,如果我计算这个数组f(X)的FFT,它就不会像f(x)那样在一张纸上进行傅里叶变换.例如,如果我计算高斯的FFT,我应该得到高斯或数组,其实部非常接近地类似于高斯. 这是代码.请让我知道我需要改变什么来获得通常的傅立叶变换. import matplotlib.pyp

有人可以向我解释Scrapy中的暂停/恢复功能是如何工作的吗？ 我正在使用的scrapy版本是0.24.5 documentation没有提供太多细节. 我有以下简单的蜘蛛： class SampleSpider(Spider): name = 'sample' def start_requests(self): yield Request(url='https://colost

对不起,标题写得很糟糕.我试图并行化我的代码的一部分,并陷入一个点产品.我正在寻找一种有效的方法来做下面的代码,我确信有一个简单的线性代数解决方案,但我很困惑： puy = np.arange(8).reshape(2,4) puy2 = np.arange(12).reshape(3,4) print puy, '\n' print puy2.T zz = np.zeros([4,2,3])

我是Django的新手并开始一个项目,我想以正确的方式做到这一点. 我想知道您认为组织项目的最佳做法. 以下是我的一些问题： >如何将静态资源与Python代码分开,以便我不会浪费时间通过Django处理静态内容？ >由于应用程序是可重用的模块,它们对项目来说并不紧张,所以它们应该位于项目目录中,还是位于包含所有“自制”应用程序的另一个目录中？ >模板是否被视为静态或动态内容？ 这是我当前的文件层

在内部跟踪功能,调试函数调用时,是否可以以某种方式检索调用表达式？ 我可以从traceback对象中调用行号,但如果该行上有多个函数调用(可能是相同的函数)(例如,作为更大表达式中的子表达式),那么我怎样才能知道这个调用的来源？即使从源线的起点偏移,我也会很高兴. traceback.tb_lasti似乎给出了更多的粒度上下文(尝试了最后一个字节码的索引) – 是否有可能将字节码连接到其确切的源范

我试图在一个循环中训练1000x的Sequential模型.在每个循环中,我的程序都会泄漏内存,直到我用完并获得OOM异常. 我之前已经问了一个类似的问题 (Training multiple Sequential models in a row slows down) 并看到其他类似问题(Keras: Out of memory when doing hyper parameter grid s