Результаты поиска по запросу "numpy"
из
я есть Numpy одномерный массив 1 и 0. Например, a = np.array([0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0])Я хочу посчитать непрерывные 0 и 1 в массиве и вывести что-то вроде этого [1,3,7,1,1,2,3,2,2]То, что я делаю, ...
Я только обновил вопрос, потому что не было ясно, в чем суть вопроса.
те напишем это прямо в коде Примечание: я отредактировал маппер (в оригинальном примере, например, x -> (x, 2 * x, 3 * x)), чтобы использовать функцию черного ящика, которая вызывает проблемы. import numpy as np def blackbox_fn(x): #I can't be ...
@ i.n.n.m Хм, да. Чисто.
я есть список списка, который я хотел бы сделать его в ряд. Ближайший, который я получил, использовал этоПочта [https://stackoverflow.com/questions/19112398/getting-list-of-lists-into-pandas-dataframe] , Однако я не смог получить ...
Понимаю. Другой вариант - реализовать класс, который реализует интерфейс массива numpy, в нем есть список ваших столбцов, в которых каждый файл memmaps содержит файл, и он обрабатывает доступ к ним. Это должно быть в состоянии поддержать DataFame. Кроме того, вы переписываете свои данные в один файл, а затем запоминаете его.
ся, что я могу запоминать основные данные для ряда Python, создав mmap'd ndarray и используя его для инициализации Series. def assert_readonly(iloc): try: iloc[0] = 999 # Should be non-editable raise Exception("MUST BE READ ONLY (1)") except ...
@SapphireSun: у него большой диапазон, но меньше точности. Например, float32 не может содержать 2 ^ 32-1.
у выполнить некоторые стандартные операции на NumPyfloat32 массивы в Python 3, однако я вижу странное поведение при работе с Numpysum(), Вот пример сеанса: Python 3.6.1 |Anaconda 4.4.0 (x86_64)| (default, May 11 2017, 13:04:09) [GCC 4.2.1 ...
Это тоже работает:
у получить доступ к определенному ограничению строк и столбцов двумерного массива. > x array([[1, 2, 0], [3, 4, 0], [0, 0, 1]])Если я делаю то, что кажется естественным, я просто получаю диагональные элементы ограниченного массива. > x[[0,1], ...
довольно длинные, поэтому неудивительно, что тема запутанная.
ал, что понял функцию изменения формы в Numpy, пока не возился с ней и не наткнулся на этот пример: a = np.arange(16).reshape((4,4))который возвращает: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])Это имеет смысл для ...
Пройдите по кривой от начальной точки и посмотрите, будете ли вы идти вверх или вниз непрерывно, если вы переключаетесь с восходящего на низкое значение, это означает, что вы получили максимумы, если вы спускаетесь вверх, вы получили минимумы.
е ли вы предложить функцию модуля из numpy / scipy, которая может найти локальные максимумы / минимумы в одномерном массиве numpy? Очевидно, что самый простой подход - это взглянуть на ближайших соседей, но я бы хотел, чтобы было принято решение, ...
будет накапливаться в той же позиции в плоской версии. Таким образом, с этим смещением мы сохраняем одни и те же числа в разных строках как отдельные для работы с bincount. Вот и вся идея.
я есть массив NumPy с целочисленными значениями. Значения матрицы варьируются от 0 до максимального элемента в матрице (другими словами, все числа от 0 до максимального элемента данных представлены в нем). Мне нужно построить эффективно ...