Tag: numpy

Эффективный способ добавления массива numpy

Я буду держать его просто. У меня есть цикл, который добавляет новую строку в массив numpy … что это эффективный способ сделать это. n=np.zeros([1,2]) for x in [[2,3],[4,5],[7,6]] n=np.append(n,x,axis=1) Теперь дело в том, что [0,0] придерживается этого, поэтому я должен удалить его del n[0] Что кажется глупым … Поэтому, пожалуйста, скажите мне, как это сделать. […]

Индексировать весь массив назад для цикла

Предположим, что я хотел бы перебрать массив и внутри индекса цикла массив вперед и назад для всех его индексов, например: x = np.random.uniform(size=600) for i in range(len(x)): dot = np.dot(x[:-i], x[i:]) Теперь это не работает, потому что x[:-0] точно так же, как x[:0] что дает [] . Я мог бы обрабатывать нулевой случай отдельно, но […]

Смешанные типы элементов в столбце DataFrame

Рассмотрим следующие три DataFrame : df1 = pd.DataFrame([[1,2],[4,3]]) df2 = pd.DataFrame([[1,.2],[4,3]]) df3 = pd.DataFrame([[1,'a'],[4,3]]) Ниже приведены типы второго столбца DataFrame : In [56]: map(type,df1[1]) Out[56]: [numpy.int64, numpy.int64] In [57]: map(type,df2[1]) Out[57]: [numpy.float64, numpy.float64] In [58]: map(type,df3[1]) Out[58]: [str, int] В первом случае все int передаются в numpy.int64 . Хорошо. В третьем случае в основном нет […]

Копировать или просмотреть субармы numpy с использованием булевой индексации

Для двумерного массива numpy, т.е. import numpy as np data = np.array([ [11,12,13], [21,22,23], [31,32,33], [41,42,43], ]) Мне нужно создать новый вспомогательный массив или изменить выбранные элементы на месте на основе двух векторов маскирования для требуемых строк и столбцов; rows = [False, False, True, True] cols = [True, True, False] Такое, что print subArray # […]

Что делает (numpy) __array_wrap__?

Я впервые погружаюсь в модуль SciPy LinAlg, и я видел эту функцию: def _makearray(a): new = asarray(a) wrap = getattr(a, "__array_prepare__", new.__array_wrap__) return new, wrap Что делает __array_wrap__ точно? Я нашел документацию , но я не понимаю этого объяснения: At the end of every ufunc, this method is called on the input object with the […]

Ускорение вложенного цикла

Я пишу симуляцию для беспроводной сети на питоне с использованием numpy и cython, где, предположим, существует множество узлов no_nodes случайно разбросанных по плоскости 2d, которые отправляют некоторые сигналы и их соответствующие приемники, снова случайно разбросанные по плоскости 2d. Каждый передающий узел создает сигнал вызова I формы output (каждый из них может выдавать выходной сигнал разной […]

Ненужный рулон в нескольких размерах

Мне нужно сдвинуть трехмерный массив на 3D-вектор смещения для алгоритма. На данный момент я использую этот (допустимо очень уродливый) метод: shiftedArray = np.roll(np.roll(np.roll(arrayToShift, shift[0], axis=0) , shift[1], axis=1), shift[2], axis=2) Что работает, но означает, что я называю 3 рулона! (58% моего времени алгоритма расходуется на них, согласно моему профилированию) Из документов Numpy.roll: Параметры: shift: int […]

Интерпретировать вывод numpy.fft.fft2

Моя цель – получить график с пространственными частотами изображения – вроде того, как делать преобразование Фурье на нем. Меня не интересует позиция на изображении функций с частотой f (например); Я просто хотел бы иметь графику, которая говорит мне, сколько каждой частоты у меня (амплитуда для полосы частот может быть представлена ​​суммой контрастов с этой частотой). […]

TypeError: разреженная длина матрицы неоднозначна; использовать getnnz () или форму при использовании RF-классификатора?

Я изучаю случайные леса в изучении scikit, и в качестве примера я хотел бы использовать классификатор случайных лесов для классификации текста с моим собственным набором данных. Поэтому сначала я векторизовал текст с помощью tfidf и для классификации: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier classifier=RandomForestClassifier(n_estimators=10) classifier.fit(X_train, y_train) prediction = classifier.predict(X_test) Когда я запускаю классификацию, я получил следующее: TypeError: […]

интерполяция с помощью matplotlib pcolor

Я имею два массива numpy, первый из них (30, 365) и содержит значения для 30 глубин в течение года, второй массив (30, 1) и содержит фактическую глубину (в метрах), соответствующую глубинам в первый массив. Я хочу построить первый массив, поэтому глубины масштабируются в соответствии со вторым массивом, но я также хочу, чтобы данные были интерполированы […]

Python - лучший язык программирования в мире.