本文将分享PythonNumpy值错误:操作数无法与形状一起广播(122,)(112,)的详细内容,并且还将对操作数类型错误进行详尽解释,此外,我们还将为大家带来关于**值错误:不支持多类多输出**K
本文将分享Python Numpy 值错误:操作数无法与形状一起广播 (122,) (112,)的详细内容,并且还将对操作数类型错误进行详尽解释,此外,我们还将为大家带来关于**值错误:不支持多类多输出** KNN PYTHON、column_mult = np.multiply(column_sums, column_numbers) ValueError:操作数无法与形状一起广播 (1,1920) (1,640)、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable、LeetCode 112. 路径总和 | Python的相关知识,希望对你有所帮助。
本文目录一览:- Python Numpy 值错误:操作数无法与形状一起广播 (122,) (112,)(操作数类型错误)
- **值错误:不支持多类多输出** KNN PYTHON
- column_mult = np.multiply(column_sums, column_numbers) ValueError:操作数无法与形状一起广播 (1,1920) (1,640)
- Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
- LeetCode 112. 路径总和 | Python
Python Numpy 值错误:操作数无法与形状一起广播 (122,) (112,)(操作数类型错误)
如何解决Python Numpy 值错误:操作数无法与形状一起广播 (122,) (112,)
我正在尝试使用 scipy.signal 中的 find_peaks 来检测 Python 3.7 中的峰值和谷值
import pandas as pd
from scipy.signal import find_peaks
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel(''a44171.xlsx'',header=None)
df.columns = [''II'',''PLETH'',''ABP'']
ppg = df["PLETH"]
series = np.array(ppg)
fs = 1/60
t = np.array([t*fs for t in range(len(series))])
peak_idx,_ = find_peaks(series,distance=60)
valley_idx,_ = find_peaks(-series,distance=60)
timedelay = peak_idx - valley_idx
我收到以下错误:
ValueError: operands Could not be broadcast together with shapes (122,) (112,)
我猜有一些缺失的峰,所以尺寸不同。 有没有我可以添加的代码来修复错误?
请帮忙!我是 Python 编程的新手。
**值错误:不支持多类多输出** KNN PYTHON
如何解决**值错误:不支持多类多输出** KNN PYTHON?
我正在 Python 中研究 KNN。任何能帮我解决这个问题的人。
我的代码
将 numpy 导入为 np
将熊猫导入为 pd
从 sklearn.model_selection 导入 train_test_split
导入 matplotlib.pyplot 作为 plt
从 sklearn.preprocessing 导入 StandardScaler
从 sklearn.neighbors 导入 KNeighborsClassifier
从 sklearn.metrics 导入混淆_矩阵
进口泡菜
导入全局
从 sklearn.model_selection 导入 gridsearchcv
from sklearn.multIoUtput import MultIoUtputClassifier
# training/validation set
train_set = pd.read_csv("trainingtesting.csv")
# test set
test_set = pd.read_csv("validation.csv")
X = train_set.iloc[:,0:1].values #RSSI
Y = train_set.iloc[:,1:3].values #X,Y (OUTCOME)
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0)
#print(X_train.shape)
#print(Y_test)
#print(Y_train)
sc = StandardScaler() #feature scalin
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
#import math
#print(math.sqrt(len(Y_test)))
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1,p=3,metric=''euclidean'')
classifier.fit(X_train,Y_train)
# Save the trained model as a pickle string.
saved_model = pickle.dumps (classifier)
# Load the pickled model
classifier_from_pickle = pickle.loads(saved_model)
# Use the loaded pickled model to make predictions
classifier_from_pickle.predict(X_test)
Y_pred = classifier.predict(X_test)
#print(Y_pred)
cm = confusion_matrix(Y_test,Y_pred)
print(cm)
错误
厘米 = 混淆矩阵(Y_test,Y_pred)
文件“C:\Users\92316\AppData\Local\Programs\Python\python37\lib\site-packages\sklearn\metrics_classification.py”,第268行,在confusion_matrix y_type,y_true,y_pred = _check_targets(y_true,y_pred)
文件“C:\Users\92316\AppData\Local\Programs\Python\python37\lib\site-packages\sklearn\metrics_classification.py”,第 97 行,在 _check_targets
raise ValueError("{0} 不支持".format(y_type))
ValueError:不支持多类多输出
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)
column_mult = np.multiply(column_sums, column_numbers) ValueError:操作数无法与形状一起广播 (1,1920) (1,640)
如何解决column_mult = np.multiply(column_sums, column_numbers) ValueError:操作数无法与形状一起广播 (1,1920) (1,640)
我正在尝试编写一个程序,该程序可以告诉我在相机视图中对象的确切坐标。
我正在关注我在 YouTube 视频中看到的代码,因为我是 Python 新手,在代码的这一部分,我编写了视频中显示的所有内容,但无法正常工作。它无法与形状一起广播 (1,1920) (1,640)。
代码:
import urllib.request
import cv2
import numpy as np
import math
URL = "http://123434543543253"
cm_to_pixel = 11.3 / 640.0
while (1):
img_arr = np.array(bytearray(urllib.request.urlopen(URL).read()),dtype=np.uint8)
img = cv2.imdecode(img_arr,-(1))
gray_image1 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("background",gray_image1)
k = cv2.waitKey(5)
if k == 27:
break
while (1):
img_arr = np.array(bytearray(urllib.request.urlopen(URL).read()),-(1))
gray_image2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("foreground",gray_image2)
Difference = np.absolute(np.matrix(np.int16(gray_image1)) - np.matrix(np.int16(gray_image2)))
Difference[Difference > 255] = 255
Difference = np.uint8(Difference)
cv2.imshow("difference",Difference)
BW = Difference
BW[BW <= 100] = 0
BW[BW > 100] = 1
column_sums = np.matrix(np.sum(BW,0))
column_numbers = np.matrix(np.arange(640))
column_mult = np.multiply(column_sums,column_numbers)
total = np.sum(column_mult)
total_total = np.sum(np.sum(BW))
column_location = total / total_total
X_Location = column_location * cm_to_pixel
print(X_Location)
k = cv2.waitKey(5)
if k == 27:
break
Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
如何解决Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable?
晚安, 尝试打印以下内容时,我在 jupyter 中遇到了 numpy 问题,并且得到了一个 错误: 需要注意的是python版本是3.8.8。 我先用 spyder 测试它,它运行正确,它给了我预期的结果
使用 Spyder:
import numpy as np
for i in range (5):
n = np.random.rand ()
print (n)
Results
0.6604903457995978
0.8236300859753154
0.16067650689842816
0.6967868357083673
0.4231597934445466
现在有了 jupyter
import numpy as np
for i in range (5):
n = np.random.rand ()
print (n)
-------------------------------------------------- ------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-78-0c6a801b3ea9> in <module>
2 for i in range (5):
3 n = np.random.rand ()
----> 4 print (n)
TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable
感谢您对我如何在 Jupyter 中解决此问题的帮助。
非常感谢您抽出宝贵时间。
阿特,约翰”
解决方法
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小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)
LeetCode 112. 路径总和 | Python
112. 路径总和
题目来源:力扣(LeetCode)https://leetcode-cn.com/problems/path-sum
题目
给定一个二叉树和一个目标和,判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径,这条路径上所有节点值相加等于目标和。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例:
给定如下二叉树,以及目标和 sum = 22,
5
/ \
4 8
/ / \
11 13 4
/ \ \
7 2 1
返回 true, 因为存在目标和为 22 的根节点到叶子节点的路径 5->4->11->2。
解题思路
思路:递归、广度优先搜索
在这里先讲 递归,这个解法的思路是从根节点往下找,找到叶子节点。
先假设跟节点到当前节点的路径和为 val,那么将问题转变一下,是否能够找到从当前节点到叶子节点的路径和为 sum - val
,这符合递归的性质。
那么也就是说从根节点往下找到叶子节点,如果确定当前节点是叶子节点,那么判断 sum 是否等于当前节点的 val 值即可。如果不是叶子节点,那么将继续向下查找。
具体的代码实现见【代码实现 # 递归】
同样的这道题中,我们也可以使用 广度优先搜索 的思路来解决。在这里我们使用队列,存储节点以及根节点到某个节点的路径和。
以题目所给示例,具体的实现过程如下图所示:
具体实现代码见【代码实现 # 广度优先搜索】
代码实现
# 递归
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def hasPathSum(self, root: TreeNode, sum: int) -> bool:
if not root:
return False
if not root.left and not root.right:
return sum == root.val
return self.hasPathSum(root.left, sum - root.val) or self.hasPathSum(root.right, sum - root.val)
# 广度优先搜索
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def hasPathSum(self, root: TreeNode, sum: int) -> bool:
if not root:
return False
from collections import deque
# 队列存储节点和路径和
queue = deque()
queue.append((root, root.val))
while queue:
# 出队,开始搜索
node, path = queue.popleft()
# 如果叶子节点,路径和等于目标值时,直接返回 True
if not node.left and not node.right and path == sum:
return True
if node.left:
queue.append((node.left, path + node.left.val))
if node.right:
queue.append((node.right, path + node.right.val))
return False
实现结果
递归
广度优先搜索
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今天的关于Python Numpy 值错误:操作数无法与形状一起广播 (122,) (112,)和操作数类型错误的分享已经结束,谢谢您的关注,如果想了解更多关于**值错误:不支持多类多输出** KNN PYTHON、column_mult = np.multiply(column_sums, column_numbers) ValueError:操作数无法与形状一起广播 (1,1920) (1,640)、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable、LeetCode 112. 路径总和 | Python的相关知识,请在本站进行查询。
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