<pre><code>dtype('float32')
arr.nbytes
</code></pre>
<em>输出-</em> 16
同样，对于数据类型“ float 64”，数据大
我有以下代码。我正在检索一张图像的预测结果，并将其存储在<code>tmp</code> numpy数组中。
<pre><code>pri
我有这个形状为多维的数组（500000,3,2,3），我们称之为数据。数据基本上是500000套3点，这3点中的每一个
我正在读取7.0版枕头上的BPG文件。我已经尝试过来自stackoverflow的许多方法，例如更新枕头和截断加载。
我有一个函数，可以将2d Pandas.DataFrame展平为具有Pandas.MultiIndex的单列Pandas.DataFrame。它的工作原理是将每
示例如下：
<pre><code>>>> import numpy as np
>>> a=np.zeros((288,512))
>>> x1,x2,y1,y2=0,16,0,16
>
我想知道读取包含以下值的以下<code>test.txt</code>文件的正确语法是什么：
<em>（p.s。test.txt的类型
我有一个2D值数组，并想计算每一行中元素的出现次数。 <code>bincount</code>函数仅适用于一维数组，使用py
我有一个包含分数的numpy数组的numpy数组：
<pre><code>import numpy as np
</code></pre>
<pre><code>In [1]: scores
在下面，
<pre><code> x_6 = torch.cat((x_1, x_2_1, x_3_1, x_5_1), dim=-3)
Sizes of tensors x_1, x_2_1, x_3_1, x_5_1 are
torch.Si
我有<code>regex: '/api/v2/users/.+/hashes/[0-9a-z\-]{1,40}/\w.*'
</code>个文档，我将它们变成了<code>list</code>
<pre><code># A JPG for example with RGB
x = np.zeros(shape=[5,5,3])
x[1,1] = np.array([1,2,3])
def rgb_equals(a, b, tolerance=0):
retu
我有一个形状为（2,30000）的矩阵列表，我需要使用conv层将此信息作为带有tensorflow的深度学习模型的输
下面的代码给出了一个错误，我不知道如何通过其他方式获得所需的输出。
<pre><code>public Bitmap getPictu
我有一个数组，我想找到每一行的最大值在哪里。
在同一行上，我可以拥有两个最大值，因此我决定使
我有一个python numpy数组：
y = np.array（[5.2,1]）。现在我想将y [0]更改为1：
y [0] = 1
但是Python输出是
我正在尝试对经过训练的模型进行网格搜索。因此，生成网格，然后用模型预测该网格以找到最大值。
我尝试理解以下骰子系数公式的概念。我想将此公式应用于两个二进制图像
<pre><code>def single_dice_coef(y
我有一个尺寸为1080 x 667的矩阵（例如代表一张图片）。现在我想将此矩阵按行划分为二次非重叠补丁，
我找不到保存图形和图像的方法。我尝试过
<pre><code>from PIL import Image
im = Image.fromarray()
im.save("your_f
