Результаты поиска по запросу "numpy"
Неудачное добавление в пустой массив NumPy
Я пытаюсь заполнить пустой (не np.empty!) Массив значениями, используя append, но я получаю ошибку: Мой код выглядит следующим образом: import numpy as np ...
Объединить 3 одномерных массива вместе в NumPy
Я оставляю MatLab для numpy, и в целом все идет хорошо, но мне приснился кошмар, когда я нашел хороший питонический способ сделать то, что сделал бы это в MatLab: A=[1.0;2.0;3.0;4.0] %Column vector B=[5.0;6.0;7.0;8.0] %Another one C=[A,B,B] %4 x ...
функция, которая делает работу даже на длинных целых числах.
росает np.log(math.factorial(21)), Почему это? Я мог представитьAttributeError: logили какой-тоValueErrorа почему ошибка атрибута?UseYourHighSchoolMathsErrorЯ предполагаю, что NumPy сначала пытается преобразовать аргумент в один из его скалярных ...
например # 2:
ли способ вывести массив NumPy в файл CSV? У меня есть двумерный массив NumPy, и мне нужно создать дамп в удобочитаемом формате.
matplotlib: построение пустых массивов с None в качестве значений
У меня есть массив, который выглядит так: k = numpy.array([(1.,0.001), (1.1, 0.002), (None, None), (1.2, 0.003), (0.99, 0.004)])Я хочу построить значения, которые не(None, None) и сохранить индекс значения массива. То есть я хочу пробел везде, ...
Преобразование массива NumPy в структуру списка Python?
Как мне конвертироватьNumPy [http://en.wikipedia.org/wiki/NumPy]массив в список Python (например,[[1,2,3],[4,5,6]] ) и делать это достаточно быстро?
Применить функцию к наборам столбцов в пандах, «зацикливаясь» по всему фрейму данных по столбцам
Вот тестовый пример, чтобы показать, чего я пытаюсь достичь. Вот игрушечный фрейм данных: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,7),index=range(1,11),columns=headers) Который дает Time A_x A_y A_z B_x B_y B_z 1 -0.075509 -0.123527 -0.547239 ...
Замените все элементы Python NumPy Array, которые больше некоторого значения
У меня есть двумерный массив NumPy, и я хотел бы заменить все значения в нем, превышающие или равные пороговому значению T, на 255,0. Насколько мне известно, самый фундаментальный путь будет: shape = arr.shape result = np.zeros(shape) for x in ...
Многопроцессорная обработка Python занимает гораздо больше времени, чем одиночная обработка
Я последовательно выполняю несколько больших вычислений для 3 разных массивов 2D. Массивы огромные, 25000x25000 каждый. Каждое вычисление занимает много времени, поэтому я решил запустить 3 из них параллельно на 3 процессорных ядрах на сервере. Я ...
Присвоение массива с копией
Например, если у нас естьnumpy массивAи мы хотимnumpy массивB с такими же элементами. В чем разница между следующими (см. Ниже) методами? Когда выделяется дополнительная память, а когда нет? B = AB[:] = A (такой же какB[:]=A[:]?)numpy.copy(B, A)