小编alb*_*s_c的帖子

我正在加载一个包含浮点数和字符串数据混合的txt文件.我想将它们存储在一个数组中,我可以访问每个元素.现在我正在做

import pandas as pd

data = pd.read_csv('output_list.txt', header = None)
print data

这是输入文件的结构:1 0 2000.0 70.2836942112 1347.28369421 /file_address.txt.

现在,数据将作为唯一列导入.我怎么能分开它,所以分别存储不同的元素(所以我可以调用data[i,j])？我该如何定义标题？

我编写了一个合并两个csv文件的Python脚本,现在我想在最终的csv中添加一个标题.我尝试按照此处报告的建议,我收到以下错误:expected string, float found.什么是解决这个问题的最pythonic方法？

这是我正在使用的代码:

import csv

with open('combined_file.csv', 'w', newline='') as outcsv:
    writer = csv.DictWriter(outcsv, fieldnames = ["Date", "temperature 1", "Temperature 2"])
    writer.writeheader()

    with open('t1.csv', 'r', newline='') as incsv:
        reader = csv.reader(incsv)
        writer.writerows(row + [0.0] for row in reader)

    with open('t2.csv', 'r', newline='') as incsv:
        reader = csv.reader(incsv)
        writer.writerows(row[:1] + [0.0] + row[1:] for row in reader)

当我尝试运行此存储库的快速启动笔记本时，出现错误。我该如何修复它？我已经使用 pip 安装了。ModuleNotFoundError: No module named 'huggingface_hub.snapshot_download'huggingface_hub

编译以下单元格后出现错误：

!CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -u ../scripts/main.py --summarizer gpt3_summarizer --controller longformer_classifier longformer_classifier --loader alignment coherence --controller-load-dir emnlp22_re3_data/ckpt/relevance_reranker emnlp22_re3_data/ckpt/coherence_reranker --controller-model-string allenai/longformer-base-4096 allenai/longformer-base-4096 --save-outline-file output/outline0.pkl --save-complete-file output/complete_story0.pkl --log-file output/story0.log

这是整个输出：

Traceback (most recent call last):
  File "../scripts/main.py", line 20, in <module>
    from story_generation.edit_module.entity import *
  File "/home/jovyan/emnlp22-re3-story-generation/story_generation/edit_module/entity.py", line 20, in <module>
    from story_generation.common.util import *
  File "/home/jovyan/emnlp22-re3-story-generation/story_generation/common/util.py", line 13, in <module>
    from sentence_transformers import SentenceTransformer
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/sentence_transformers/__init__.py", line 3, in <module> …

我需要在 tif 文件中分析被选为子矩阵的图像的一部分。我想要原始格式的图像，没有多余的装饰（缩放，轴，标签等）......我怎么能做到这一点？

这是我现在使用的代码：

 submatrix = im[x_min:x_max, y_min:y_max]
 plt.imshow(submatrix)
 plt.savefig("subplot_%03i_%03i.tif" % (index, peak_number), format = "tif")

我正在编写一个脚本来将图像的一部分（代码中的“子矩阵”，报告如下）保存为 tif 文件。当我运行代码时，出现以下错误：

height, width = np.array(submatrix.shape, dtype = float) / dpi
ValueError: too many values to unpack

如果我使用像 np.random.random((10, 10)) 这样的随机矩阵代替子矩阵，则一切正常。你发现我做错了什么吗？

使用

import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np

这是错误所在的代码部分：

submatrix = im[x_min:x_max, y_min:y_max]
dpi = size_box
height, width = np.array(submatrix.shape, dtype = float) / dpi

我想在我的3D散点图中添加透明圆柱体.我该怎么做？

这是我用来制作情节的代码:

fig = plt.figure(2, figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(X, Y, Z, c=Z,cmap=plt.cm.Paired)
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")
ax.set_zlabel("Z")
plt.xticks()

我正在寻找一种仅使用 PyTorch 函数将高斯滤波器应用于图像（张量）的方法。使用 numpy，等效代码是

import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt

# Define 2D Gaussian kernel
def gkern(kernlen=256, std=128):
    """Returns a 2D Gaussian kernel array."""
    gkern1d = signal.gaussian(kernlen, std=std).reshape(kernlen, 1)
    gkern2d = np.outer(gkern1d, gkern1d)
    return gkern2d

# Generate random matrix and multiply the kernel by it
A = np.random.rand(256*256).reshape([256,256])

# Test plot
plt.figure()
plt.imshow(A*gkern(256, std=32))
plt.show()

我发现的最接近的建议基于这篇文章：

import torch.nn as nn

conv = nn.Conv2d(in_channels = 1, out_channels = 1, kernel_size=264, bias=False)
with torch.no_grad(): …

我需要使用 gnuplot 和一堆其他东西，所以我在 Mavericks 上安装了 MacPorts 和 Brew。安装软件包后，如果我尝试绘制某些内容，则会出现错误Trace/BPT trap: 5。重新安装 XQuartz 并没有解决问题。你知道我该如何解决这个问题吗？我尝试了网上建议的各种方法，但没有任何效果。谢谢！

我在OS X Mavericks上使用Anaconda.当我尝试加载时,cv2我得到一个导入错误(见下文).你知道怎么解决这个问题吗？

>>import cv2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: dlopen(/usr/local/Cellar/opencv/2.4.8.2/lib/python2.7/site-packages/cv2.so,    
2): Library not loaded: /usr/local/lib/libpng15.15.dylib
Referenced from: /usr/local/Cellar/opencv/2.4.8.2/lib/libopencv_highgui.2.4.dylib
Reason: image not found

我不确定它是否相关,但在/usr/local/lib/我libpng16.16.dylib而不是libpng15.15.dylib.

我有一组点,我需要使用它们的附近分组到相应的正弦线.我尝试使用标准Hough变换确定线条,但这并没有解决问题(只检测到几行).

我想测试RANSAC是否能更好地检测各种正弦曲线.你有类似算法的例子吗？

我知道RANSAC不是找到多行的最佳工具,所以我要做的是a)找到适合大多数点的函数; b)迭代搜索,仅考虑其余的搜索.