Tag: numpy

Как я могу получить квадратный корень из символа в python?

Я использую math.sqrt в python для вычисления корня squre чего-то, но это «что-то» является символом вместо известного значения. Я использую это «что-то» в качестве промежуточной переменной для последующего использования. import math from math import sqrt x = Symbol('x') y = math.sqrt(x) print(y) Hower Я получаю сообщение об ошибке File "/Library/Python/2.7/site-packages/sympy/core/expr.py", line 207, in __float__ raise […]

как эффективно подсчитывать смежные элементы в массиве 3d numpy

У меня есть заполнение массива 3d numpy целыми числами от 1 до 7. Я хочу подсчитать количество уникальных элементов в соседних ячейках каждой ячейки. Для exmaple в 2d массиве: a=[[1,1,1,7,4], [1,1,1,3,2], [1,1,1,2,2], [1,3,1,4,2], [1,1,1,4,2]] даст результат: [[1,1,2,3,2], [1,1,2,3,3], [1,2,2,4,1], [2,1,3,3,2], [1,2,2,3,2]] В настоящее время я просматриваю каждую ячейку в массиве и проверяю ее соседку один […]

Преобразование массива в положительный индикатор

Предположим, что у нас есть массив вроде: [-2,4,3,-1,2] Как мы можем преобразовать это в массив положительных индикаторов в python , так что у нас есть [0,1,1,0,1] Я знаю, как это сделать в MATLAB но не в python .

CountVectorizer () в scikit-learn Python дает ошибку памяти при подаче большого набора данных. Тот же код с Smaller dataset отлично работает, что мне не хватает?

Я работаю над проблемой машинного обучения с двумя классами. Учебный набор содержит 2-миллионные строки URL-адреса (строки) и метки 0 и 1. Классификатор LogisticRegression () должен прогнозировать любую из двух меток при передаче тестовых данных. Я получаю 95% результатов точности, когда я использую меньший набор данных, т.е. 78 000 URL и 0 и 1 в качестве […]

Форматирование вывода строки timedelta64

В аналогичном ключе к этому вопросу у меня есть столбец numpy.timedelta64 в pandas DataFrame. В соответствии с этим ответом на вышеупомянутый вопрос существует функция pandas.tslib.repr_timedelta64 которая прекрасно отображает timedelta в днях, часах: минуты: секунды. Я хотел бы отформатировать их только через несколько дней. Итак, у меня есть следующее: def silly_format(hours): (days, hours) = divmod(hours, 24) […]

Numpy: Stacking masked Массивы и вычисление min / max

Я работаю с масками массивов, и я хочу рассчитать максимальное количество различных массивов / столбцов. У меня проблемы, если весь массив замаскирован. Пример: import numpy as np x = np.ma.array(np.array([1,2,3,4,100]),mask=[True,True,True, True, True]) y = 5 print(np.max(np.hstack((x, y)))) print np.max((np.max(y), np.max(x))) print(np.max((np.hstack((np.max(x), 5))))) Результаты: 100 nan — Я считаю результат нечетным, потому что результат должен быть […]

Нарезка различных рядов массива numpy по-разному

Я работаю над радиантным кодом переноса в Монте-Карло, который имитирует выстрел фотонов через среду и статистически моделирует их случайное блуждание. Он медленно запускает один фотон за раз, поэтому я хотел бы его векторизовать и запустить, возможно, 1000 фотонов одновременно. Я разделил свою плиту, через которую фотоны переходят в nlayers между оптической глубиной 0 и depth […]

Нисходящий итератор по массиву не работает должным образом

Я хочу объявить массив объектов, а затем включить в него массивы. Я могу сделать это так: import numpy as np v = np.empty([2,2], dtype=object) for i in range(len(v.flat)): v.flat[i] = np.ones([3]) Но поскольку у Numpy есть итераторы, я хотел использовать их: v = np.empty([2,2], dtype=object) for i in np.nditer(v, flags=['refs_ok'],op_flags=['readwrite']): i[…] = np.ones([3]) и сообщение: […]

Что такое питонический способ нахождения максимальных значений и их индексов для перемещения подмассивов для numpy ndarray?

У меня есть numpy ndarrays, которые могут быть 3 или 4 размера. Я хотел бы найти максимальные значения и их индексы в окне движущегося подмассива с указанными шагами. Например, предположим, что у меня есть массив 4×4 2d, и мое перемещающееся окно подмассива составляет 2×2 с шагом 2 для простоты: [[ 1, 2, 3, 4], [ […]

Освободите память, удалив массивы numpy

Я написал программу анализа усталости с графическим интерфейсом. Программа берет информацию о нагрузке для единичных нагрузок для каждого элемента модели конечных элементов, считывает в случае нагрузки с помощью np.genfromtxt ('loadcasefilename.txt'), а затем выполняет некоторый анализ усталости и сохраняет результат для каждого элемента в другом массиве. Случаи загрузки составляют около 32 Мб в виде текстовых файлов, […]

Python - лучший язык программирования в мире.