Результаты поиска по запросу "numpy"
Очень простой подход. Взято из склэрн документации и Kaggle.
едующим фреймом данных только с 2 возможными метками: name f1 f2 label 0 A 8 9 1 1 A 5 3 1 2 B 8 9 0 3 C 9 2 0 4 C 8 1 0 5 C 9 1 0 6 D 2 1 0 7 D 9 7 0 8 D 3 1 0 9 E 5 1 1 10 E 3 6 1 11 E 7 1 1Я написал код, чтобы сгруппировать данные по столбцу ...
Обратите внимание, что я использовал факт симметрии относительно x = 0. Если эллипсы смещены относительно x, код должен быть немного изменен. Также обратите внимание, что порядок, в котором предусмотрены эллипсы, имеет значение!
я естьscatter plot который сортируется в4 Bins, Они разделены двумяarcs иline в середине (см. рисунок ниже). Есть небольшая проблема с двумяarcs, ЕслиX-Coordiante больше, чемang2 это не относится к правильномуBin, (См. Рисунок ниже) import math ...
результаты в
я есть файл, содержащий данные в формате: 0.0 x1 0.1 x2 0.2 x3 0.0 x4 0.1 x5 0.2 x6 0.3 x7 ...Данные состоят из нескольких наборов данных, каждый из которых начинается с 0 в первом столбце (таким образом, x1, x2, x3 будет одним набором, а x4, ...
Не нужно делать 1-а
ибудь знает о замене Python для функции Matlab / Octave bwdist ()? Эта функция возвращает евклидово расстояние каждой ячейки до ближайшей ненулевой ячейки для данной матрицы. Я видел реализацию Octave C, чистую реализацию Matlab, и мне было ...
, Технический маркетинг, как правило, пропускает эти количественные проверяемые факты, поэтому не стесняйтесь либо запрашивать их, либо генерировать их самостоятельно, либо, скорее, не повторять тромбированные PR-мотивированные тексты. Не забывайте, что многоядерные процессоры с большим количеством графических процессоров страдают от их (внутренней) архитектуры маскирования задержки и быстрее, чем позже, попадают в барьеры полосы пропускания ввода-вывода из-за их сосредоточенности на сокращении числа. Истинные параллельные проекты испытывают это
аюсь реализовать большое количество матрично-матричных умножений в Python. Первоначально я предполагал, что NumPy будет автоматически использовать мои библиотеки BLAS с резьбой, так как я построил его для этих библиотек. Тем не менее, когда я ...
В этом случае это не оценивает функцию в элементах ~ where.
ся, чтоnp.where Функция сначала оценивает все возможные результаты, а затем оценивает состояние. Это означает, что в моем случае он будет вычислять квадратный корень из -5, -4, -3, -2, -1, даже если он не будет использоваться позже. Мой код ...
Как использовать datasets.fetch_mldata () в sklearn?
Я пытаюсь запустить следующий код для краткого алгоритма машинного обучения: import re import argparse import csv from collections import Counter from sklearn import datasets import sklearn from sklearn.datasets import fetch_mldata dataDict = ...
Я надеюсь, что это может помочь и другим, я пытался найти другое решение, но не мог найти ...
я есть массив чисел, и я хотел бы создать еще один массив, который представляет ранг каждого элемента в первом массиве. Я использую Python и NumPy. Например: array = [4,2,7,1] ranks = [2,1,3,0]Вот лучший метод, который я придумал: array = ...
Сравнительный анализ производительности
ужно найти индекс первого значения в массиве 1d NumPy или числовом ряду Панд, удовлетворяющих условию. Массив большой, и индекс может быть ближе к началуили же конец массива,или же условие не может быть выполнено вообще. Я не могу сказать ...
преимущественно работает с многомерными (числовыми) массивами. Создание и использование массива dtype объекта требует некоторых специальных приемов.
отаю с большими массивами, представляющими сетку, каждый элемент является объектом Cell с атрибутами x, y. Я не уверен, что наиболее эффективный способ инициализации массивов, моя базовая реализация: # X,Y dimensions of grid: Gx = 3000 Gy = ...