Результаты поиска по запросу "numpy"
в качестве параметра для индексов.
я есть большой набор данных вnumpy.ndarray похоже на это: array([[ -4, 5, 9, 30, 50, 80], [ 2, -6, 9, 34, 12, 7], [ -4, 5, 9, 98, -21, 80], [ 5, -9, 0, 32, 18, 0]])Я хотел бы удалить дубликаты строк, где 0-й, 1-й, 2-й и 5-й столбцы равны. То ...
Поэтому я установил Visual Studio Build Tools 2017 (15.7.4), а затем снова попытался установить numpy с помощью pip, но получил ту же ошибку, что и выше. То, что сработало для меня, это решение Райриенга. Я предполагаю, что numpy еще не готов для установки со всеми необходимыми компонентами через pip для python 3.7.
ановил python 3.7 на свой ноутбук с Windows 10, так как он был официально выпущен на сегодняшний день (28.06.2008). Затем я попытался установить пакет numpy с помощью pip pip install numpyУстановка продолжается, но в конце концов происходит сбой ...
буфер массива.
пределяются знаковые биты при инициализации ndarray из пустой памяти? >>> np.random.randn(3,3) array([[-0.35557367, -0.0561576 , -1.84722985], [ 0.89342124, -0.50871646, 1.31368413], [ 0.0062188 , 1.62968789, 0.72367089]]) >>> np.empty((3,3)) ...
Я не видел никаких проблем с типом данных. Проблемой может быть дата в столбце B. В качестве альтернативы @Sandeep Kadapa, вы можете просто установить максимальную дату как xmax. Например:
аюсь нарисовать график import datetime as da import matplotlib.dates as dt # Data df = pd.DataFrame({'A': [da.datetime(2017,1,5,9,8), da.datetime(2017,1,5,9,9), da.datetime(2017,1,7,9,19), da.datetime(2017,1,7,9,19), da.datetime(2017,1,7,9,19), ...
чистый питон не клочок
р 1: a = np.array([[[1,11,111],[2,22,222]], [[3,33,333],[4,44,444]], [[5,55,555],[6,66,666]],[[7,77,777],[8,88,888]]]) >>> a array([[[ 1, 11, 111], [ 2, 22, 222]], [[ 3, 33, 333], [ 4, 44, 444]], [[ 5, 55, 555], [ 6, 66, 666]], [[ 7, 77, 777], [ ...
Моя точка зрения заключается в том, что поведение булевых расширенных индексов и их статус устаревания (или его отсутствие) могут измениться в недалеком будущем.
ится кэтот вопрос [https://stackoverflow.com/q/51176843/9209546], Я сталкивался с поведением индексации через логические массивы и вещание я не понимаю. Мы знаем, что можно индексировать массив NumPy в двух измерениях, используя целочисленные ...
почему этот метод не работает с логическими массивами.
удивлен результатом последнего выражения? >>> from numpy import array, arange >>> a = arange(12).reshape(3,4) >>> b1 = array([False,True,True]) # first dim selection >>> b2 = array([True,False,True,False]) # second dim selection >>> >>> a[b1,:] ...
>. Еще раз спасибо.
аюсь сделать некоторую интерполяцию со Сципи. Я прошел много примеров, но я не могу найти именно то, что я хочу. Допустим, у меня есть некоторые данные, где переменные строки и столбца могут варьироваться от 0 до 1. Дельта-изменения между каждой ...
Переупорядочивание массива звучит как запутанный способ решения этой проблемы.
я есть двумерный массив NumPy. Некоторые из значений в этом массивеNaN, Я хочу выполнить определенные операции, используя этот массив. Например, рассмотрим массив: [[ 0. 43. 67. 0. 38.] [ 100. 86. 96. 100. 94.] [ 76. 79. 83. 89. 56.] [ 88. ...
Вы можете использовать NumPy и широковещательную передачу для умножения значений одного ряда на преобразованные значения другого.
две серии: import pandas as pd ser1 = pd.Series(data = [1,2,3], index=[1,2,3]) ser2 = pd.Series(data = [1,2,3,4,5], index = ['a','b','c','d','e'])Как я могу кросс-умножить два, чтобы получить желаемый результат? pd.DataFrame( data = ...