Tag: numpy

корректировка высоты отдельных подсетей в matplotlib в Python

если у меня есть серия подзаголовков с одним столбцом и многими строками, то есть: plt.subplot(4, 1, 1) # first subplot plt.subplot(4, 1, 2) # second subplot # … как я могу настроить высоту первых N подсетей? Например, если у меня есть 4 подзаголовка, каждый в своей строке, я хочу, чтобы все они имели одинаковую ширину, […]

Одно горячее кодирование с использованием numpy

Если вход равен нулю, я хочу создать массив, который выглядит так: [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0] и если это 5- [0,0,0,0,0,1,0,0,0,0] Для вышеизложенного я писал: np.put(np.zeros(10),5,1) но это не сработало. Есть ли способ, который может быть реализован в одной строке.

Маска круговой сектор в массиве numpy

У меня есть код, который нарезает массив numpy в круг. Я хочу восстановить только значения, включенные в определенный диапазон углов из круга и замаскировать массив. Например: замаскируйте исходный массив с (x, y) позициями, составляющими от 0 до 45 градусов окружности. Есть ли способ для этого? Вот мой (упрощенный) исходный код: import numpy as np matrix […]

Как преобразовать numpy datetime64 в datetime

Я в основном сталкиваюсь с той же проблемой, что и здесь: Преобразование между датами, Timestamp и datetime64 но я не мог найти удовлетворительного ответа от него, мой вопрос, как извлечь datetime из numpy.datetime64 типа: если я попробую: np.datetime64('2012-06-18T02:00:05.453000000-0400').astype(datetime.datetime) это дало мне: 1339999205453000000L мое текущее решение конвертирует datetime64 в строку, а затем снова возвращается к дате. […]

Получение индекса строки для массива 2D numPy, когда известны несколько значений столбцов

Предположим, у меня есть массив 2D numPy, например: a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] Как найти индекс строки, для которой я знаю несколько значений? Например, если известно, что 0-й столбец равен 2, а 1-й столбец равен 5, мне бы хотелось узнать индекс строки, где это условие выполнено (строка 1 в […]

Можно ли вычислить инверсию разреженной матрицы в Python так же быстро, как в Matlab?

Matlab занимает 0,02 секунды, чтобы вычислить обратную диагональную матрицу, используя разреженную команду. P = diag(1:10000); P = sparse(P); tic; A = inv(P); toc Однако для кода Python он берет навсегда – несколько минут. import numpy as np import time startTime = time.time() P = np.diag(range(1,10000)) A = np.linalg.inv(P) runningTime = (time.time()-startTime)/60 print "The script was […]

Как прогнозировать на python, используя машинное обучение, из заданного набора географических данных?

Я анализировал некоторые географические данные и пытался предсказать / предсказать следующее возникновение события относительно времени и его географического положения. Данные были в следующем порядке (с образцовыми данными) Величина долготы долготы 13307266 102.86400972 70.64039541 "Событие A" 13311695 102.8082912 70.47394645 "Событие A" 13314940 102.82240522 70.6308513 "Событие A" 13318949 102.83402128 70.64103035 "Событие A" 13334397 102.84726242 70.66790352 "Событие A" […]

Сохранение словаря массивов numpy

Таким образом, у меня есть база данных с данными о местоположении на пару лет. Теперь я пытаюсь использовать эти данные для аналитики – построение и сортировку рекламных расходов по ключевым словам и т. Д. Один из данных, извлекаемых из БД, занимает несколько минут. Хотя я мог потратить некоторое время на оптимизацию операторов SQL, которые я […]

Как создать массив записей numpy из C

На стороне Python я могу создать новые массивы записей numpy следующим образом: numpy.zeros((3,), dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'U5')]) Как мне сделать то же самое из программы на C? Я предполагаю, что мне нужно вызвать PyArray_SimpleNewFromDescr(nd, dims, descr) , но как мне создать PyArray_Descr который подходит для передачи в качестве третьего аргумента PyArray_SimpleNewFromDescr ?

Двойная матричная бинаризация с использованием только одного выражения

Я ищу способ бинаризации numpy Nd массива на основе порога, используя только одно выражение. Поэтому у меня есть что-то вроде этого: np.random.seed(0) np.set_printoptions(precision=3) a = np.random.rand(4, 4) threshold, upper, lower = 0.5, 1, 0 а теперь: array([[ 0.02 , 0.833, 0.778, 0.87 ], [ 0.979, 0.799, 0.461, 0.781], [ 0.118, 0.64 , 0.143, 0.945], [ […]

Python - лучший язык программирования в мире.