Результаты поиска по запросу "numpy"
может помочь сделать это проще.
ел бы подкласс Numpy ndarray. Тем не менее, я не могу изменить массив. Почемуself = ... не меняет массив? Благодарю. import numpy as np class Data(np.ndarray): def __new__(cls, inputarr): obj = np.asarray(inputarr).view(cls) return obj def ...
):
мотрел вокруг онлайн, и кажется, чтоСигнал к шумуФункция отношения внутри scipy.statsустарела и недоступна в версии 1.1. Есть ли какой-либо другой эквивалентный метод внутри пакета scipy, так как я не смог найти его в Интернете. А если не scipy, ...
Ура! Работал как шарм.
м, у меня есть 1D массив номеровmyArray = ([1, 1, 0, 2, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0 ,1, 2, 1, 1, 1]). Я хочу создать двумерный массив Numpy, который описывает первый (столбец 1) и последний (столбец 2) индексы любой «серии» последовательных 1, которые ...
Вы можете теоретически создать объект, который выполняет роль «причудливого представления» в другом массиве, и я могу придумать множество вариантов его использования. Проблема состоит в том, что такой объект не будет совместим со стандартным NumPy механизмом. Весь скомпилированный код на языке C полагается на то, что данные доступны как внутренний продукт успехов и показателей. Обобщение этого кода для принципиально разных форматов компоновки данных было бы огромной задачей. Для проекта, который пытается принять вызов в этом направлении, проверьте Blaze континуума.
не нужно, так это способ получить «причудливую индексацию» (y = x [[0, 5, 21]]), чтобы возвращать представление вместо копии. У меня есть массив, но я хочу иметь возможность работать с подмножеством этого массива (указанным списком индексов) ...
dtype для целых чисел, даже со структурированными массивами.
оздать структурированный массив из двух столбцов в DataFrame? Я попробовал это: df = pd.DataFrame(data=[[1,2],[10,20]], columns=['a','b']) df a b 0 1 2 1 10 20 x = np.array([([val for val in list(df['a'])], [val for val in list(df['b'])])]) Но ...
Лучший способ найти совпадения в двух отсортированных списках, чем использовать для циклов? (Ява)
могу получить построчное сравнение между двумя массивами, в результате построчно массива true / false? Данные даны: a = np.array([[1,0],[2,0],[3,1],[4,2]]) b = np.array([[1,0],[2,0],[4,2]]) Результат, шаг 1: c = np.array([True, ...
Как работать со значениями NaN, используя структурированный метод, особенно для больших массивов?
ополнительный вопрос к моему предыдущему посту:Интерполяция Python / Scipy (map_coordinates) [https://stackoverflow.com/questions/5124126/python-scipy-interpolation-map-coordinates] Допустим, я хочу интерполировать по 2-й прямоугольной области. ...
как сделать argsort результат случайным между равными значениями?
Скажи, что у тебя естьnumpy вектор[0,3,1,1,1] и ты бежишьargsort ты получишь[0,2,3,4,1] но все одинаковые! Что я хочу, так это эффективный способ перемешать индексы с одинаковыми значениями. Любая идея, как это сделать без цикла while с двумя ...
ImportError: Ошибка загрузки DLL: указанный модуль не найден
Я установил Python 2.5.4, Numpy 1.5.0 win32, Matplotlib 1.0.0 win32, pywin32 218. До сих пор не смог построить графики в Python. Вот ошибка, которую я получаю: import pylab File "C:\Python25\lib\site-packages\pylab.py", line 1, in <module> from ...
фрейм данных pandas преобразует столбцы INT64 в логическое значение
Некоторые столбцы в df, df.column в фрейме данных хранятся как тип данных int64. Все значения равны 1 или 0. Есть ли способ заменить эти значения логическими значениями?