Результаты поиска по запросу "numpy"
math.sin требует одно действительное число за раз.
жен использовать Математическую Библиотеку, чтобы сделать некоторые вычисления на массиве. Я попробовал что-то вроде этого: import numpy as np import math a = np.array([0, 1, 2, 3]) a1 = np.vectorize(a) print("sin(a) = \n", math.sin(a1))К ...
это особый случай!) как причудливая индексация, а не как «многомерная индексация»:
овленэтот другой вопрос [https://stackoverflow.com/questions/46116345/how-to-slice-numpy-array-such-that-each-slice-becomes-a-new-array/46116440#46116440] Я пытаюсь обернутьсярасширенная ...
Но, в конце концов, вам решать, какой компромисс сделать: дополнительная сложность C ++ (у него есть свои подводные камни) против ручного управления памятью против кратковременного отказа от безопасности типов.
я есть списокlist_of_arrays трехмерных массивов, которые я хочу передать функции C с шаблоном int my_func_c(double **data, int **shape, int n_arrays)такой, что data[i] : pointer to the numpy array values in list_of_arrays[i] shape[i] : pointer ...
даст вам правильные результаты для вашего случая использования.
я есть массив Numpy, как np.array([[1.0, np.nan, 5.0, 1, True, True, np.nan, True], [np.nan, 4.0, 7.0, 2, True, np.nan, False, True], [2.0, 5.0, np.nan, 3, False, False, True, np.nan]], dtype=object)Теперь я хочу отсортировать значения с ключом ...
как упомянуто в комментарии GIST для Python 3
лал очередь имен файлов, и файлы * .pfm файл. И я пишу функцию преобразованияreadPFM() преобразовать файл * .pfm в ndarray. Что я хочу сделать, так это то, что когда файл исключается из очереди, я использую функцию, чтобы преобразовать его в ...
Вот пример:
аюсь сгруппировать массив NumPy в меньший размер, взяв среднее из элементов. Например, взять среднее значение foreach 5x5 в массиве 100x100 для создания массива размером 20x20. Поскольку мне нужно манипулировать огромными данными, это эффективный ...
"Кто именно будет меньше всего удивлен, если поступит так?"
у генерировать симметричные матрицы с нулевой диагональю. Моя симметричная часть работает, но когда я использую fill_diagonal от numpy, в результате я получаю «None». Мой код ниже. Спасибо за чтение import numpy as np matrix_size = ...
В последней версии NumPy у нас есть это.
я есть много больших (> 35 000 000) списков целых чисел, которые будут содержать дубликаты. Мне нужно получить количество для каждого целого числа в списке. Следующий код работает, но кажется медленным. Может ли кто-нибудь еще улучшить тест с ...
Подход df.apply:
вая панды DataFrame, как показано ниже: import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error df = pd.DataFrame.from_dict( {'row': ['a','b','c','d','e','y'], 'a': [ 0, -.8,-.6,-.3, .8, .01], 'b': [-.8, 0, .5, .7,-.9, .01], 'c': ...
Это было бы что-то вроде:
аюсь удалить строку i и столбец i, когда строка iа такжестолбец I содержит все 0. Например, в этом случае мы можем видеть, что строка 0 - все нули, а столбец 0 - все нули, и, таким образом, строка и столбец 0 удаляются. То же самое с ...