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Tengo un fragmento de código: import numpy as np x1 = [[1,4,2,1], [1,1,4,5], [0.5,0.3, 1,6], [0.8,0.2,0.7,1]] x2 = [[7,0,2,3], [8,0,4,5], [0.1,0, 2,6], [0.1,0,0.16666667,6]] np.true_divide(x1, x2) La salida es: array([[0.14285714, inf, 1. , 0.33333333], [0.125 , inf, 1. , 1. ], [5. , inf, 0.5 , 1. ], [8. , inf, . . . Read more
Estoy tratando de reorganizar un archivo csv. El archivo está configurado de la siguiente manera. Estoy usando Python 3 con las bibliotecas numpy y pandas. Elemento Temperatura Fy Elemento A 27 320 Elemento A 100 310 Elemento A 200 300 Elemento A 300 290 Elemento A 400 280 Elemento B . . . Read more
Clase CustomImageItemList(ImageList): def custom_label(self,df, **kwargs)->’LabelList’: “””Etiquetas personalizadas desde la ruta””” file_names=np.vectorize(lambda files: str(files).split(‘/’)[-1][:-4]) get_labels=lambda x: df.loc[x,’lesion’] #self.items es un np array de objetos PosixPath con cada ruta de imagen labels= get_labels(file_names(self.items)) y = CategoryList(items=labels) res = self._label_list(x=self,y=y) return res def get_data(bs, size): train_ds = (CustomImageItemList.from_folder(path, extensions=’.jpg’) .random_split_by_pct(0.15) .custom_label(df) .transform(tfms=get_transforms(flip_vert=True),size=size) .databunch(num_workers=2, . . . Read more
Si tengo un numpy.random.Generator, ¿cuál es la mejor manera de inspeccionar el BitGenerator utilizado internamente? ¿Y el BitGenerator tiene algún estado que afecte los números generados?
Tengo un conjunto de datos en el que deseo transformar los valores en columnas y crear un formato largo a ancho utilizando Pandas. Datos id tipo Q122 Q222 Q322 aa hi 4 6 7 aa hello 2 3 3 aa ok 6 8 9 aa bye 1 1 1 Deseado . . . Read more