小编che*_*ate的帖子

我目前正在经历numpy,并且有一个名为"strides"的numpy主题.我明白它是什么.但它是如何工作的？我没有在网上找到任何有用的信息.任何人都可以让我以外行的方式理解吗？

如何将 PDF 文件中的图像绘制成 Pyplot 图（例如，使用plt.imshow，或在我可以添加的某个容器内ax.add_artist）？

不起作用的方法：

import matplotlib.pyplot as plt
im = plt.imread('file.pdf')

（来源：this question，它适用于 PNG 文件。）

from PIL import Image
im = Image.open('file.pdf')

（来源：this doc，但同样，它不适用于 PDF 文件；该问题链接了一个库以读取 PDF，但该文档没有显示将它们添加到 Pyplot 图的明显方法。）

此外，此问题存在，但答案无需实际加载 PDF 文件即可解决问题。

是否可以根据某些条件使用不同的上下文管理器执行单个块？

例子：

if some_condition:
    with ContextManager(**args) as contex:
        ... # some block
else:
    with OtherContextManager(**other_args) as contex:
        ... # the same block

一种方法是包装...到一个函数中，但这对我来说可能不太方便。还有另一种可能吗？

我无法理解inputs调用中关键字的用法.backward()。

该文档说明如下：

\n

输入（张量序列） \xe2\x80\x93 输入，梯度将累积到 .grad 中。所有其他张量将被忽略。如果未提供，则梯度将累积到用于计算 attr::tensor 的所有叶张量中。

\n

据我了解，这允许我们指定我们将查看梯度的输入。

已经指定的 if 不是.backward()被称为像损失这样的张量吗loss.backward()？\n计算图不能确保梯度是根据相关参数计算的。

我还没有找到更好地解释这一点的来源。如果我能得到解释，我将不胜感激。

说我有这样的np.array:

a = [1, 3, 4, 5, 60, 43, 53, 4, 46, 54, 56, 78]

是否有一种快速方法可以获得3个连续数字都高于某个阈值的所有位置的指数？也就是说,对于某个阈值th,获取所有x这些:

a[x]>th and a[x+1]>th and a[x+2]>th

示例:对于阈值40和上面给出的列表,x应该是[4,8,9].

非常感谢.

我的邮递员测试的请求正文是 JSON 数据：

{
    "key_outer": {
         "key_inner: "value"
    }
}

在 Postman 测试中，我尝试将部分响应（也是 JSON）与部分请求进行比较。我可以得到回应

var response = pm.response.json();

我可以访问任何对象，例如使用response.key_outer.key_inner. 但是当我尝试对请求进行相同操作时，它不起作用：

var response = pm.response.json().key_outer.key_inner;  // TypeError: pm.request.json is not a function
var response = pm.response.json.key_outer.key_inner;  // TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'key_outer')
var response = pm.response.body.key_outer.key_inner;  // TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'key_inner')
var response = pm.response.body.json().key_outer.key_inner;  // TypeError: pm.request.json is not a function
var response = pm.response.body.json.key_outer.key_inner;  // TypeError: Cannot read properties of …

有没有一种更易读的方法来在 Python 中编写循环来遍历 Numpy 数组的每个元素？我想出了以下代码，但它看起来很麻烦并且可读性不太好：

import numpy as np
arr01 = np.random.randint(1,10,(3,3))
for i in range(0,(np.shape(arr01[0])[0]+1)):
    for j in range(0,(np.shape(arr01[1])[0]+1)):
        print (arr01[i,j])

我可以让它更明确，例如：

import numpy as np
arr01 = np.random.randint(1,10,(3,3))
rows = np.shape(arr01[0])[0]
cols = np.shape(arr01[1])[0]
for i in range(0, (rows + 1)):
    for j in range(0, (cols + 1)):
        print (arr01[i,j])

然而，与其他语言相比，这似乎仍然有点麻烦，即 VBA 中的等效代码可以读取（假设数组已经被填充）：

dim i, j as integer
for i = lbound(arr01,1) to ubound(arr01,1)
   for j = lbound(arr01,2) to ubound(arr01,2)
       msgBox arr01(i, j)
   next j
next i

对于项目工作，我需要通过录制的音频文件或使用麦克风实时录制来测量音量。在我的初步研究之后，我尝试使用 soundfile 库。该文件是使用 soundfile 读取的20*np.log10(np.sqrt(np.mean(np.absolute(a)**2)))，我已经计算了 dB 值。我得到了声音文件的负值。但是正常的声音可能在 50-70 dB 的范围内，而我得到的是负值。有人可以帮我解决这个问题吗？

我有点困惑隐藏层之间激活的用途是什么,我知道隐藏层和输出之间的softmax函数是将概率挤压到[0,1],但隐藏层之间的sigmoid函数有什么用？