NumPyに関連する質問一覧

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to_csvで作成したファイルをread_csvで読み込むとサイズが異なっていた

あるsizeが4194304のnumpy形式の数値データを2048×2048に変形し、DataFrame形式に変換したのちcsv形式で保存を試みました。しかし、そのcsvファイルを読み込んだところサイズが4192256（4194394より2048少なくなっている）になってしまっていました。 dark_image.size >>> 4194304 square_dark = dark_imag
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python_wakaran 19分前にコメント
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if文の条件式に配列がある場合の対処法

初歩的な質問で大変恐縮です。 if文の条件式の中にnumpyやpandasなどの配列がある場合の対処方法につまづいています。【やりたいこと】関数を定義して、配列に対して逐次的に処理したい。 true（0, 1のラベル）の値によって返す結果を変えたい。 trueが1なら-np.log(p)を返し、trueが0なら-np.log(1 - p)を返す。 true = np.array([1,
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yakinikuteishok 2時間前にコメント
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3*3のコンボリューションカーネルによる畳個店気分を周波数空間での乗算で行いたい

３×３のコンボリューションカーネルを周波数空間で乗算の計算にしたいです．実空間ではコンボリューションカーネルと画像は畳み込み積分を行うのに対し，それらは，周波数空間では乗算になることがよく知られています．以下のコードと画像は，実空間の畳み込み積分のコードですが，周波数空間で同じような結果を出すにはどうすればよいでしょうか？コンボリューションカーネルをただ単にzeroパディングして,画像と
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masaosa 5時間前に質問
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numpy.linalg.eigでSVD(特異値分解)を行う方法

np.linalg.svdを使わずnp.linalg.eig　で特異値分解を行おうとしております。 eigとsvdで行った場合、特異ベクトルの符合が揃いません。 eigのみで汎用的に特異値分解ができるように実装するのは出来ないのでしょうか。 import numpy as np A = np.array([[2,4,1,3],[1,5,3,2],[5,7,0,7]]) #比較のためSVDでの
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t05708hn 1日前にコメント
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pandas、numpyをインポートしたpythonファイルが正しく実行できない現象

前提・実現したいことタイトルにある通り、インポートに「pandas」「numpy」を含んだファイルを実行できない状態です。コードは以下のサイトを参考にしました。 https://algorithm.joho.info/machine-learning/python-scikit-learn-regression-multiple/ 発生している問題・エラーメッセージ & C:/User
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tasojiro 1日前にベストアンサー
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二次元配列にヘッダー部分以外空の列を挿入

1行目がヘッダーになっているcsvを配列に読み込み、25列目に新しくヘッダーを挿入し、それより下は空のデータにしたいです。 insertなど試してみましたが、上手く書けずどう実現すればいいのかわからない状態です。 Numpyは使用できますがPandasは使用できない環境です。追記自分からみても明らかに違う動作をするようなコードしか書けず全く見当違いなコードにしかならなかったので記載しま
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mxrs2 2日前にベストアンサー
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matplotlibを用いた、グラフの作成について

前提・実現したいこと matplotlibを用いて、主成分得点の第１主成分要素と第２主成分要素からグラフを作りたい。その際、特定のサンプルについては他のサンプルと色を変えてプロットしたい。発生している問題・エラーメッセージグラフにplotされなくて困っています。初歩的な質問かもしれませんが、力を貸していただきたいです。該当のソースコード # -*- coding: utf-8 -*-
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jbpb0 3日前にベストアンサー
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動画からフレームを読みこみ，1フレーム目と2フレーム目の輝度の配列の内積を求めたい

前提・実現したいこと動画からフレームを読みこみ，1フレーム目と2フレーム目の輝度の配列の内積を求めたいと思っています．発生している問題以下のコードで処理を行ったところ明らかに内積の値が小さくなってしまいました．該当のソースコード import cv2 import numpy as np #ビデオの読みこみ video_path='動画のパス' video=cv2.VideoCa
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Noriri12 5日前にコメント
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for ループを使わないnumpyの要素置換方法が知りたい！

前提・実現したいこと for ループを使用せずに、条件を満たす要素の置換を行いたい。発生している問題・エラーメッセージ数千、数万以上のループによって置換が必要となるため高速にできる手法があれば知りたい。 3次元配列aについて、bの要素と一致するものを100に置換したい。簡素化のため、下記ソースコードは小さくしてあります。該当のソースコード　a = np.array([[[0
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chanchi 5日前にコメント
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python 3次元見通し判定の実行速度を上げたい

前提・実現したいこと 3次元見通し判定の実行速度を改善したいです．エリアは250m×250m，建物数は20個を想定しています．始点から終点までを0.1m間隔の点でプロットし，全ての点が建物の外にあれば見通しが取れるものとしています．この処理を数万回行いたいと考えているため，速度向上が不可欠です．可読性の観点からpandasをできる限り使用したいですが，速度向上が第一目的であるためpan
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fana 5日前にコメント
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python3 サイトで参照したpandas sklearnを使ったコードがコマンドプロンプトで実行できない

https://hashikake.com/library#toc2 こちらのサイトの項目『統計・データ処理についてのライブラリpandas、sklearn』に載っているコード import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np from sklearn import datasets boston = d
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dd_ 5日前にベストアンサー
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int型だとエラーが出てしまう

models = [] mae = [] oof = np.zeros(len(train_x)) for train_index, val_index in kf.split(train_x): x_train = train_x.iloc[train_index] x_valid = train_x.iloc[val_index] y_train = train_y.index[t
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shosinnshadesu 6日前にコメント
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csvを読み込んだ二次元配列を特定の列を基準にソート

numpyでcsvを配列に取り込み、特定の列を基準にソートして再出力しようとおもっています今回は36列目を基準にソートしたいのですが、取り込む配列には1行目がヘッダーとなっていますただソートしただけではヘッダー部分もソートの対象となってしまうので一度np.delete()でヘッダー部分を削除してsort()でソートを行い、再出力する前にヘッダー部分を挿入しようと思いましたしかしnp.dele
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mxrs2 6日前にベストアンサー
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python 添付画像のような式を使い、matplotlibでグラフを表示させたい

こちらの添付画像のよう式を使用してグラフを表示させたいですが、 python初心者＋数式の意味が分からないので完全に手詰まりという感じで、何がわからないかすらわからないって感じです。こちらのページになります。 http://kogarashi.net/pitchblende/archives/21
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hoshi-takanori 1週間前に回答を編集
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複数画像を入力フォルダと分けて出力したい。

test_dataフォルダから画像を複数枚入力して処理しました。その結果をoutputフォルダに出力しようと試みております。下記のコードで実行後、エラーはでませんでしたが、画像がoutputフォルダに出力されていない状態です。どのようにすれば、outputフォルダに格納されるでしょうか？ import cv2 import numpy as np import os from tq
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KURORO 1週間前に回答
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2つの1次元リストを結合し2次元のリストにしたい

前提・実現したいこと 2つの1次元のリストを結合し2次元のリストにしたい。 1つ目のリスト:MARK_x 2つ目のリスト:MARK_y 発生している問題・エラーメッセージ発生している問題 2次元のリストの形式にならない [(388, 193), (402, 189), (414, 186), (428, 186), (445, 185), 該当のソースコード MARK_x [388,
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KURORO 1週間前に回答
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seabornのdisplotからdisplot or histplotへの移行(ヒストグラムとフィッテングした正規分布を表示)

distplotからdisplot or histplotへの移行 seabornのdistplotを使用して、ヒストグラムとデータにフィッテイングした正規分布を表示できています。しかし、distplotは、今後のバージョンアップで削除されるとのことなので、displotまたは、histplotに移行したいと考えております。ヒストグラムの表示は出来たのですが、データにフィッティングした正規
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teratailが 1週間前にアップデート
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[Python][画像処理]For分で編集した複数画像を出力したい

下記のコードで、複数画像の編集を行うことができました。しかし、実装後の出力先(outputフォルダ)に一枚しか出力画像がありません。 ▼ディレクトリ構造 user ・|-ocr ・・|-test_data ・・|・|-画像1.jpeg ・・|・|-画像2.jpeg ・・|・・・・・| ・・|-output import cv2 import numpy as np import g
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qnoir 1週間前にコメント
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[Opencv]エラー”Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'img'”の解決

Opencvで複数の画像の入力 →　cv2.puttextで編集　→ 出力をしたいです。また、出力先は指定するつもりです。 import cv2 import numpy as np import os import glob images = glob.glob('/Users/.../*') for im_n in images: img = cv2.imread(im
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kobayashy_kazu 1週間前にベストアンサー
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機械学習予測結果に対するexp(x)-1演算の意味について

教えていただきたい事機械学習、初心者です。 kaggleで、lasso回帰の予測結果に対して、exp(x)-1の演算を実施し、予測値に反映している方がいました。このexp(x)-1の演算は、何のために実施しているのでしょうか？何か利点があると思うのですが、わかないのでどなたか教えていただけないでしょうか？該当のソースコード lasso.fit(X_train, y_train) tra
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Rooibosgood 1週間前にベストアンサー