numpy

    7गर्मी

    2उत्तर

    निम्नलिखित dataframe को देखते हुए भर में मूल्यों शब्दकोश का उपयोग कर गुणा a b c d output 0 1 5 3 3 24.1 1 2 4 2 2 21.4 2 3 3 4 1 22.6 3 4 3 3 1 23.8 4 5 4 10 1 38.4 : params = {'a': 2.5, 'b': 3

    9गर्मी

    4उत्तर

    मैं दो matricies है, डेटा बिंदुओं के लिए इसी के साथ (x,y1) और (x,y2): x | y1 ------------ 0 | 0 1 | 1 2 | 2 3 | 3 4 | 4 5 | 5 x | y2 ---------------- 0.5 | 0

    6गर्मी

    4उत्तर

    में बदलते आकार के साथ इनपुट कैसे खिलाया जाए मैं प्लानर वक्र के साथ एक नेटवर्क को प्रशिक्षित करना चाहता हूं, जिसे मैं (L,2) आकार के साथ numpy arrays के रूप में प्रस्तुत करता हूं। संख्या 2 के लिए खड़ा ह

    13गर्मी

    3उत्तर

    मैं है एक dataframe कि इस तरह दिखता है: from random import randint import pandas as pd df = pd.DataFrame({"ID": ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g"], "Size": [randint(0,9) for i in range(0,

    5गर्मी

    1उत्तर

    मैं चार tensors निम्नलिखित है एच (ज, आर) ए (एक, आर) डी (घ, आर) टी (एक, टी , आर) a में प्रत्येक i के लिए, वहाँ आकार (t, r) की इसी T[i] है। पाश के लिए एक का उपयोग किए बिना pred = np.einsum('hr, ar, dr,

    6गर्मी

    1उत्तर

    मैं SVM नुकसान और व्युत्पन्न के लिए कोड के माध्यम से जा रहा था, मैं नुकसान को समझते थे, लेकिन मैं नहीं समझ सकता कैसे ढाल एक vectorized ढंग def svm_loss_vectorized(W, X, y, reg): loss = 0.0 dW = np.

    5गर्मी

    1उत्तर

    में झूठी-सच्ची संक्रमण ढूँढना एक numpy सरणी को देखते हुए: x = np.array([False, True, True, False, False, False, False, False, True, False]) मैं असत्य से सत्य में मूल्यों बदलाव समय की संख्या कैसे पता

    7गर्मी

    2उत्तर

    मेरे पास है: >>> a array([[1, 2], [3, 4]]) >>> type(l), l # list of scalers (<type 'list'>, [0, 1]) >>> type(i), i # a numpy array (<type 'numpy.ndarray'>, array([0, 1])) >>> type(j), j

    7गर्मी

    1उत्तर

    के माध्यम से एक 2 डी विमान साजिश मैं एक 2 डी विमान Numpy और matplotlib के साथ एक 3 डी ग्राफ के माध्यम से काटने आंशिक डेरिवेटिव के अंतर्ज्ञान समझाने के लिए कल्पना करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ। विशेष रू

    9गर्मी

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    आइए बोली numpy मैनुअल: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html#advanced-indexing में उन्नत अनुक्रमण शुरू हो रहा है जब चयन वस्तु, obj, एक गैर टपल अनुक्रम वस्तु, एक ndarray (डेटा