给定一个(2d)数组A如何用Julia将它导出到csv文件中？
回到旧版本,我会写
writecsv( "FileName.csv", A);
这会将数组A转储到给定的文件中.但是,这在版本> = 1.0中不起作用.经过一些谷歌搜索,我也尝试使用CSV模块
f = open("test.csv", "a+");
CSV.write(f, A; delim = ',')
但这会引发错误
ERROR: ArgumentError: no default `Tables.rows` implementation for type: Array{Int64,2}
(我的数组A是Int64类型).
有没有人有这个最微不足道的问题的工作解决方案？
我在python 3.8中使用Tensorflow 2.2。我有一个张量切片的数据集对象构建，需要在数据集的每个张量上应用一些计算，称之为 。为此，我使用了（请参阅下面的代码）的功能。然而，与在每个张量上直接应用给定方法相比，该映射的执行速度相当慢。这是模型案例（下面的代码保存在名为 的文件中）。computemaptf.data.Datasettest.py
import tensorflow as tf
class Test:
def __init__(self):
pass
@tf.function
def compute(self, tensor):
# the main function that performs some computation with a tensor
print('python.print ===> tracing compute ... ')
res = tensor*tensor
res = tf.signal.rfft(res) # perform some computationally heavy task
return res
def apply_on_ds(self, ds):
# mapping the compute method on a dataset
return ds.map(lambda x: self.compute( x ) )
@tf.function
def apply_on_tensors(self, tensors):
# …当然,这是一个微不足道的问题,但我很难找到合适的答案.
给定矩阵A(灰度为2d,RGB为3d)如何使用Julia将其作为图像文件保存在磁盘上？
我有一个旧的代码写在2016年,当我会使用
save("filename.png",Images.colorim(matrix_A))
现在这似乎已经过去了.