相關(guān)文章

• Python | NumPy | numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array

  本文簡要概括出現(xiàn)類似于 numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array with shape (370, 370) and data type float64 報錯信息的原因及解決方法。 更新：2023 / 2 / 4 主要原因是電腦 RAM 內(nèi)存不足，因為需要處理的數(shù)據(jù)量太大，GPU性能不夠，存在內(nèi)存溢出現(xiàn)象 1 ’ 2 。 參考這里

  2023年04月09日

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• numpy抽樣函數(shù) np.random.choice用法詳解

  顧名思義，抽樣函數(shù)，定義如下： 參數(shù)說明： a :待抽樣的樣本（一維數(shù)組或整數(shù)） size: 輸出大小，默認(rèn)返回單個元素 replace : 抽樣后的元素是否可重復(fù)，默認(rèn)是 p: 每個樣本點被抽樣的概率，默認(rèn)均勻抽樣 舉例如下： 從[1,2,3,4,5]中隨機(jī)抽三個元素，可重復(fù)，概率分別為[0.1,

  2024年02月15日

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  【python】numpy的array數(shù)組與pandas的DataFrame表格互相轉(zhuǎn)換（圖文代碼超詳細(xì)）

  目錄 0.環(huán)境 1.array數(shù)組和DataFrame表格的簡單介紹 2.轉(zhuǎn)換方式詳解（代碼） 0）前提：【需注意】 1）array轉(zhuǎn)化為DataFrame 2）DataFrame轉(zhuǎn)化為array ?3）完整代碼 windows + jupyter notebook測試代碼 + python語言 首先我們要知道， array 類型的數(shù)組是來自于 numpy 庫， 而 DataFrame 類型的表格是來自

  2024年02月11日

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  【深度學(xué)習(xí)】 Python 和 NumPy 系列教程（十二）：NumPy詳解：4、數(shù)組廣播；5、排序操作

  目錄 一、前言 二、實驗環(huán)境 三、NumPy 0、多維數(shù)組對象（ndarray） 多維數(shù)組的屬性 1、創(chuàng)建數(shù)組 2、數(shù)組操作 3、數(shù)組數(shù)學(xué) 4、數(shù)組廣播 5、排序操作 1. np.sort()?函數(shù) 2. np.argsort()?函數(shù) 3. ndarray.sort()?方法 4. 按列或行排序 5. np.lexsort()?函數(shù) 6. np.partition()?函數(shù) 7. np.argpartition()?函

  2024年02月08日

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  Python Numpy 關(guān)于 linspace()函數(shù) 使用詳解（全）

  用plt畫圖的時候，偶爾會看到這個函數(shù)的出現(xiàn)，索性直接深入源碼實戰(zhàn)進(jìn)行復(fù)現(xiàn) 主要功能 ：在線性區(qū)域中生成等間距的序列，原先在Numpy中可以用 numpy.arange() ，但對于浮點數(shù)會有精度丟失，因此 linspace() 對于浮點數(shù)比較友好。適當(dāng)?shù)膮?shù)，兩者都可選擇。 具體源碼： numpy

  2024年02月05日

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• python通過ctypes傳參numpy給c語言函數(shù)

  gcc -o demo.so -std=c++11 -shared -fPIC demo.c ?python3 main.py 概述： 示例實現(xiàn)了numpy數(shù)組加上100并通過另外的數(shù)組的指針獲取返回值。主要過程是 numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換成c_void_p類型，然后傳參給c語言函數(shù)，c語言函數(shù)中指針強轉(zhuǎn)到需要的數(shù)據(jù)類型，然后再處理。這樣即可改變numpy數(shù)組中的數(shù)值實

  2024年02月12日

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• np.sin( )函數(shù) （Numpy庫）

  np.sin(a)函數(shù)：對a中元素取正弦值。a可以是ndarray數(shù)據(jù)也可以是單個數(shù)據(jù)。 當(dāng)a是單個數(shù)據(jù)時,np.sin(a)返回一個數(shù)據(jù)。 當(dāng)a是ndarray數(shù)據(jù)時,np.sin(a)返回一個ndarray。 在上文中的np.pi表示π，但是它不可能那么精確真的是π，因此sin(np.pi)計算機(jī)計算出來不是準(zhǔn)確的零，而是無限接近于

  2024年02月16日

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  numpy np.savetxt()的使用

  前言 使用numpy將數(shù)據(jù)保存為txt文件，并且保留所需要的位數(shù) X : 要保存的數(shù)據(jù) fmt :? 保留的有效數(shù)字位數(shù) delimiter : 每列的填充字符 代碼如下（示例）： ? ? ? 輸出為科學(xué)計數(shù)法: 如果要每列保存不同的格式怎么辦？比如像下面這樣? 前三列要保留小數(shù)點后4位小數(shù)? 后三列保

  2024年02月11日

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  解決numpy模塊沒有‘np.bool’

  numpy在1.20版本就棄用了np.bool，需要使用bool或者np.bool_替代。 （以下為個人小實驗驗證，上面就已經(jīng)可以解決問題了） 以下是使用了1.20版本的numpy后出現(xiàn)的提示 ? ?將1.20版本的numpy從np.bool改為 bool 或者 np.bool_ 如下,就沒有包warning 如果使用大于1.20版本的numpy然后使用np.bool 會報

  2024年02月16日

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• 玩轉(zhuǎn)Numpy——np.ravel()的使用

  numpy中的ravel函數(shù)的作用是讓多維數(shù)組變成一維數(shù)組 numpy.ravel() 下面演示一下二維和三維數(shù)組的ravel操作，多維數(shù)組的ravel操作與其類似 eg:? ravel函數(shù)的功能是將原數(shù)組拉伸成為一維數(shù)組 建議收藏，以便下次查閱方便

  2024年02月13日

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