Результаты поиска по запросу "numpy"
Это отлично работает. Можно ли расширить ответ двумя колонками со структурой сайта +?
от вопрос уже есть ответ здесь: Разбить (взорвать) строку ввода в панде в кадре данных на отдельные строки [/questions/12680754/split-explode-pandas-dataframe-string-entry-to-separate-rows] 15 ответовУ меня есть панды DataFrame с массивными ...
Следовательно, я бы проголосовал за то, чтобы сделать наблюдаемое = True поведением по умолчанию.
я проблемы с использованиемпанды групповуха [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html]с категориальными данными. Теоретически, это должно быть супер эффективно: вы группируете и индексируете через целые числа, а не через строки. ...
@JonathanHermans извините, не понял вашего вопроса. Он всегда будет включать строки в data1, благодаря set.intersection.
сейчас у меня есть два кадра данных (data1 а такжеdata2) Я хотел бы напечатать столбец строковых значений в кадре данных с именем data1, основываясь на том, существует ли идентификатор в data2 и data1. То, что я делаю сейчас, дает мне ...
Исправьте в обеих точках @fbparis. Я полагаю, что решение Павла довольно непобедимо
тим, у нас есть двумерный массив, подобный этому: >>> a array([[1, 1, 2], [0, 2, 2], [2, 2, 0], [0, 2, 0]])Для каждой строки я хочу заменить каждый элемент максимум двумя другими в той же строке. Я нашел, как сделать это для каждого столбца в ...
для эффективного извлечения патчей, вот так -
я естьnumpy vectorиnumpy array. Мне нужно взять из каждой строки в матрице первые N (скажем, 3) значений, которые меньше (или равны) соответствующей линии в векторе. так что, если это мой вектор: 7, 9, 22, 38, 6, 15и это моя матрица: [[ 20., ...
Спасибо
очему же NumPy транспонировать.T быстрее, чемnp.transpose()? b = np.arange(10) #Transpose .T t=b.reshape(2,5).T #Transpose function t = np.transpose(b.reshape(2,5)) #Transpose function without wrapper t = b.reshape(2,5).transpose()Я сделалtimeit ...
например.,
довал руководству по установке и сборке Tensorflow на macOS. Когда я пытаюсь его построить, я использую следующую команду: bazel build --config=cuda --config=opt --copt=-msse4.2 --copt=-mpopcnt --copt=-maes --copt=-mcx16 --verbose_failures ...
Это относится к весам [1,2,1] и требует двух шагов, поэтому это не лучшее решение, но оно довольно быстрое:
я бегу / катаюсь со взвешиванием весов, я, например, сделать что-то вроде этого: data = np.random.random(100) # Example data... weights = np.array([1, 2, 1]) data_m = np.convolve(data, weights/float(np.sum(weights)), "same")И затем замените ...
Спасибо за этот фрагмент кода, который может предоставить некоторую ограниченную краткосрочную помощь. Правильное объяснение значительно улучшило бы его долгосрочную ценность, показав, почему это хорошее решение проблемы, и сделало бы его более полезным для будущих читателей с другими, похожими вопросами. Пожалуйста, измените свой ответ, чтобы добавить некоторые объяснения, в том числе предположения, которые вы сделали
нтересная тема, поскольку она может привести к неожиданным результатам в коде. Предположим, у меня был массив следующим образом; import numpy as np X = np.array([np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]) np.nanmean(X) справедливо возвращает ...
хорошая реализация !! +1
аюсь написать настройку контрастности для изображений в оттенках серого, но пока не могу найти правильный способ сделать это. Вот что я придумал: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from scipy import misc def ...