问题内容： 所以我的数字程序有问题，我很好奇它是否是一个精度问题（即四舍五入误差）。有没有一种快速的方法可以将程序中的所有float数组都更改为数组，而无需遍历我的代码并在各处键入内容。我的数组都是float64，但我从未明确写过，所以我希望有办法改变这种默认行为。 问题答案： 我不认为您可以更改中央“配置”来实现此目的。您可以执行的一些选择： 如果仅通过NumPy的工厂函数中的很少一个来创建数组

问题内容： 我有一个带有整数值的NumPy数组。矩阵的值的范围是从0到矩阵中的最大元素（换句话说，其中显示的所有数字是从0到最大数据元素）。我需要建立有效的（ 有效的手段是快速的完全矢量化解决方案 ）来搜索每一行中的元素数量，并根据矩阵值对它们进行编码。 我找不到类似的问题，或者以某种方式帮助解决了这个问题。 所以如果我在输入中有这个： 所需的输出是： 我知道如何解决这个问题，方法是简单地逐一 迭

问题内容： 一些例子： …还有更多。它是否支持某些旧代码，还是有更好的理由？而且，我是仅根据代码的“外观”进行选择，还是两种方法中的一种优于另一种？ 我可以想象有人可能想要使用（例如），但是我认为这对于像那样有用。 问题答案： 正如其他人所指出的，同名的NumPy函数和数组方法通常是等效的（它们最终会调用相同的基础代码）。如果这样可以使阅读更容易，则它可能比另一个更可取。 但是，在某些情况下，两者

问题内容： 我有一个NumPy值数组。我想计算在特定范围内有多少这些值，例如x <100和x> 25。我已经读过有关计数器的信息，但它似乎仅对指定值有效，对值范围无效。我已经搜索过，但是没有发现有关我的特定问题的任何信息。如果有人可以指出适当的文档，我将不胜感激。谢谢 我已经试过了 但这只是给我25到99之间的数字。 编辑 我正在使用的数据是由另一个程序创建的。然后，我使用脚本读取数据并将其存储为

问题内容： 我的问题是关于如何从多个（或分片的）tfrecords获取批处理输入。我已经阅读了示例https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/image_processing.py#L410。基本的管道，把培训作为集为例，（1）首先产生一系列tfrecords（例如，，，…），从这些文件名（2），生成一个

问题内容： 我有一个矩阵，我想要2个矩阵，所以包含A的上三角元素（所有元素在对角线以上且不包括对角线），以及类似的for （所有元素在下面的且不对角线）。有没有办法做到这一点？ 例如 问题答案： 尝试（上三角）和（下三角）。

问题内容： 要求“比较应为或”。 但是，如果我遵循此规则，则会得到不同/错误的结果。为什么？ 问题答案： 该建议仅适用于测试值的“真实性”的语句。是另一种野兽。 请注意，这始终是因为是数组而不是布尔值，并且执行简单的引用相等性测试（例如，仅；例如）。

本文向大家介绍关于Tensorflow的Keras是什么？，包括了关于Tensorflow的Keras是什么？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。它具有优化技术，可帮助快速执行复杂的数学运算。 这是因为它使用NumPy和多维数组。这些

问题内容： 我有一个DataFrame，其索引仅为datetime.time，而DataFrame.Index和datetime.time中没有方法来移动时间。datetime.time已替换，但仅适用于系列的单个项目吗？ 这是使用的索引的示例： 问题答案： Liam的链接看起来不错，但也可以签出-看起来可以很好地与NumPy和Python的时间增量配合使用。 https://pandas.pyd

问题内容： 我安装了最新版本的Python和最新版本的。然后我在PyCharm中安装了一些模块（Numpy，Pandas等），但是当我尝试安装Tensorflow时却没有安装，并且出现了错误消息： 找不到满足TensorFlow要求的版本（来自版本：）找不到与TensorFlow匹配的发行版。 然后我尝试从命令提示符安装TensorFlow，并得到了相同的错误消息。但是，我确实成功安装了tflea

问题内容： 我试图安装有，但我在损失的如何文件需要被写入。 当安装过程之后安装完成且没有错误，但没有关于增加从1（由环境变量OMP_NUM_THREADS控制）使用OpenBLAS线程数性能下降。 我不确定OpenBLAS集成是否完美。任何人都可以提供文件来实现相同目的。 PS：OpenBLAS与基于Python的Theano等其他工具包的集成，可在同一台计算机上通过增加线程数显着提高性能。 问题

问题内容： 在Python 2.7中执行元组算术的最优雅，简洁的方法（不创建带有运算符重载的我自己的类）？ 可以说我有两个元组： 我的预期结果是 我目前使用： 我也尝试过： 但结果是。我相信以上内容是嵌套的for循环，导致4次迭代和4个值。 问题答案： 如果您正在快速寻找，可以使用numpy： 如果您想将其保存在一个元组中：

问题内容： 我的问题：我发现，使用原始C ++使用STL映射和向量处理大型数据集通常比使用Cython更快（且内存占用更少）。 我认为速度下降的部分原因是使用Python列表和字典，在Cython中使用较少占用数据结构可能会有一些技巧。例如，此页面（http://wiki.cython.org/tutorials/numpy）显示了如何通过预定义ND数组的大小和类型在Cython中非常快速地创建n

问题内容： 嗨，大家好，我只是python的新秀（即使在编程方面也是如此），所以我的问题听起来很基本，但我很难理解这一点。 为什么对“浮动对象”进行算术选择行为？ 图像链接是我在本地jupyter笔记本中的运行结果： jupyter笔记本运行结果 赞赏有用的见解！谢谢 编辑050418 09:53-添加一个我认为是类似问题的链接 Numpy AttributeError：’float’对象没有属性

问题内容： 我正在尝试使用需求文件安装python软件。 所以我创建了一个虚拟环境 …然后我下载了软件包，但未安装错误：http : //pastie.org/4079800 令人惊讶的是，如果我尝试手动安装每个软件包，它们的安装就可以了。例如： 我迷路了。到底是怎么回事？ PS：我将v1.1和v2.7.2与和 问题答案： 看起来该软件包对numpy具有安装时依赖性。Pip完成了两遍您的要求：首先