小编laz*_*aza的帖子

我一直在到处寻找与 PyTorch 等效的东西，但我找不到任何东西。

L_1 = np.tril(np.random.normal(scale=1., size=(D, D)), k=0)
L_1[np.diag_indices_from(L_1)] = np.exp(np.diagonal(L_1))

我想使用 Pytorch 无法以如此优雅的方式替换对角线元素。

我想从 ortools修改总线调度问题，以便每个司机的班次在插槽方面是连续的，如果需要，司机可以同时共享一个班次。

例如，假设我们有以下半小时班次（格式类似于来自 ortools 的原始 bus_scheduling_problem）：

shifts = [
[0, '07:00', '07:30', 420, 450, 30],
[1, '07:30', '08:00', 450, 480, 30],
[2, '08:00', '08:30', 480, 510, 30],
[3, '08:30', '09:00', 510, 540, 30],
[4, '09:00', '09:30', 540, 570, 30],
[5, '09:30', '10:00', 570, 600, 30],
[6, '10:00', '10:30', 600, 630, 30],
[7, '10:30', '11:00', 630, 660, 30],
[8, '11:00', '11:30', 660, 690, 30],
[9, '11:30', '12:00', 690, 720, 30],
[10, '12:00', '12:30', 720, 750, 30],
[11, …

我正在使用大数据,并且我有大小像2000x100000的矩阵,所以为了更快地工作,我尝试使用numpy.memmap避免由于RAM限制而在内存中存储这个大矩阵.问题是,当我将相同的矩阵存储在2个变量中时,即一个用numpy.load,另一个用np.memmap,内容不一样.这是正常的吗？我在memmap中使用与我的数据中相同的数据类型.例:

A1 = numpy.load('mydata.npy')
A2 = numpy.memmap('mydata.npy',dtype=numpy.float64, mode='r', shape=(2000,2000))
A1[0,0] = 0
A2[0,0] = 1.8758506894003703e-309

这是两种情况下数组第一个元素的内容.正确的一个是值0但我通过使用memmap得到这个奇怪的数字.谢谢.

当我在 Python 中使用以下命令对新数据进行分类时，出现以下错误：

classifier.predict(new_data)

AttributeError: python 'SVC' 对象没有属性 _dual_coef_

不过，在我的笔记本电脑中，该命令运行正常！怎么了？

我试图检查文件夹是否可写,以便我可以提示错误对话框.我在尝试这个:

QFileDevice::Permissions permissions_list = QFile( folderName ).permissions();

    if ( permissions_list && QFileDevice::WriteUser )
    {
    }

但它不起作用.对于可写文件夹和受限文件夹都是一样的.

我试图调试以下代码,我得到上述错误消息:TypeError:不支持的操作数类型*:'map'和'map'

我在网上做了公平的搜索,我明白广场操作不受支持,但我不能完全理解如何解决它.

我的代码如下:

mahalanobis = lambda p: distance.mahalanobis(p, means, covariances.T)
d = np.array(map(mahalanobis, data))  # Mahalanobis distance values 
d2 = d ** 2  # MD squared

方形计算中会弹出错误.所有数据类型都是numpy.ndarrays.

我正在尝试打开一个伴随.jpeg文件的DICOM 文件.这对文件是从成像设备导出图像采集的结果,我猜这是一个专有的DICOM.除了查看实际的图像数据,我仍然可以读取文件的信息和标签.

我正在使用PyDicom并执行以下操作:

import pydicom
myfile = pydicom.read_file("thedicomfile.dcm")
myfile.pixel_array # results in error
AttributeError: 'Dataset' object has no attribute 'TransferSyntaxUID'
# so I do 
myfile.file_meta.TransferSyntaxUID = pydicom.uid.ImplicitVRLittleEndian
# then 
myfile.pixel_array

lAttributeError:像素数据量19404与预期数据76800不匹配

我不知道该怎么做或如何利用我的DICOM附带的.jpg文件中的信息.

(数据属于我自己,也随机改变了出生时间,因此保密性没有问题)

Hex dump of file 1:
file name: 1_DThumbN.jpg
mime type: 

0000-0010:  49 49 2a 00-08 00 00 00-18 00 fe 00-04 00 01 00  II*..... ........
0000-0020:  00 00 00 00-00 00 00 01-04 00 01 00-00 00 80 00  ........ ........
0000-0030: …

首先,我知道这里有一个类似的问题,但我读了它,它涉及一个不同的问题.继续我的问题,每次我编译从函数中使用的C文件时我都会收到错误"MATLAB遇到内部问题并需要关闭".编译由Mavericks OS X上的"Clang"成功完成.这是错误的屏幕截图.当然,如果需要它们来解决错误,可以根据请求提供更多细节(Matlab报告等).

也可以提供文件.

如果可以在for循环中多次在Python中使用sklearn训练SVM分类器,我就会徘徊.我记得以下内容:

for i in range(0,10):
    data = np.load(somedata)
    labels = np.load(somelabels)
    C = SVC()
    C.fit(data, labels)
    joblib.dump(C, 'somefolderpath/Model.pkl')

我希望我的模型能够针对10个数据及其标签中的每一个进行训练.这是可能的,还是我必须将所有数据和标签附加到两个相应的数组中,其中包含我的10个项目中的整个数据和标签？

编辑:如果我想为每个科目训练一个单独的分类器.那么上面的语法怎么样？我的编辑是否正确？当我想为我的特定主题加载特定训练分类器时,我能做到:

C = joblib.load('somefolderpath/Model.pkl')
idx = C.predict(data)

？

我想知道如何获得包含一些NaN的列表的平均值.通过使用:

np.mean(mylist)

预期的结果给出了NaN,这是错误的.我应该怎么做才能得到平均值？