Tag: numpy

Как количественно оценить доброту пригонки в SciPy?

Я связываю, чтобы узнать, как лучше всего подходит для данных. То, что я сделал, – это цикл через различные значения n и вычисление остатка на каждом p с использованием формулы ((y_fit – y_actual) / y_actual) x 100. Затем я вычисляю среднее значение этого для каждого n, а затем нахожу минимальное остаточное среднее и соответствующее значение […]

Как сохранить словарь массивов в файл в Numpy

У меня есть бит массивов {1:array([…]), 2:array([…]), 3:array([…])} Я хотел бы сохранить его в файл и загрузить его позже. Я обнаружил, что у numpy есть список методов ввода и вывода , но, похоже, они имеют дело только с массивами. Благодарю.

как найти 50% -ую точку после подгонки кривой с использованием numpy

Я использовал numpy в python, чтобы подогнать мои данные к сигмоидальной кривой. Как я могу найти vaue для X при y = 50% на кривой после того, как данные будут соответствовать кривой enter code here`import numpy as np enter code here`import pylab from scipy.optimize import curve_fit def sigmoid(x, x0, k): y = 1 / (1 […]

ValueError: установка элемента массива с последовательностью с использованием numpy

У меня есть эта часть кода в python data = np.empty(temp.shape) maxlat = temp.shape[0] maxlon = temp.shape[1] print(maxlat,maxlon) for i in range(0,maxlat) : for j in range(0,maxlon): data[i][j] = p_temperature(pr,temp[i][j]) Когда я запускаю этот код в Python 3.5, я получаю эту ошибку ValueError : setting an array element with a sequence Значение maxlat равно 181 […]

Удалить все элементы в массиве, соответствующие Boolean mask

У меня есть логическая маска, которая существует как 2-D numpy array (Boolean Array) array([[ True, True, True, True, True, True, True], [ True, True, True, True, True, True, True], [ True, True, True, True, True, True, True], [ True, True, True, True, True, True, True], [False, False, False, False, False, False, False], [False, False, False, […]

Установка Numpy под Ubuntu (12.04) вызывает Python ImportError

В Ubuntu (12.04) установлен python (2.7.5) с numpy (1.8rc2) с использованием openblas в собственную среду (/ din). Файл numpy site.cfg настроен для указания на openblas и скомпилирован как: $ python setup.py build $ sudo python setup.py install –prefix=/home/Programs/din/local $ python Python 2.7.5 (default, Oct 24 2013, 15:33:08) [GCC 4.6.3] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" […]

Обнаружение дубликатов в определенных столбцах в операциях DataFrame & Perform на этих

Следуя этому вопросу, вот вход / выход, который я хочу. У меня есть некоторые идеи, хотя и не совсем уверенные. Как я обнаруживаю дубликаты, а затем между ними перекрестно проверяет, имеют ли два столбца одинаковые значения? Поэтому у меня есть такой фрейм данных. No fname sname landline address time_of_move_in 1 Alphred Thomas 123 A 19/10/2016,00:01:00 […]

Эффективно конвертируйте System.Single в массив numpy

Используя Python 3.6 и Python для dotNET / pythonnet, мне удалось захватить массив изображений. Это тип System.Single [,] Я хотел бы преобразовать это в массив numpy, чтобы я мог на самом деле что-то сделать с ним в Python. Я настроил функцию для перехода через этот массив и преобразовал ее по-разному – но есть ли что-то […]

Перемещение большого SQL-запроса в NumPy

У меня очень большой MySQL-запрос в моем веб-приложении, который выглядит так: query = SELECT video_tag.video_id, (sum(user_rating.rating) * video.rating_norm) as score FROM video_tag JOIN user_rating ON user_rating.item_id = video_tag.tag_id JOIN video ON video.id = video_tag.video_id WHERE item_type = 3 AND user_id = 1 AND rating != 0 AND video.website_id = 2 AND rating_norm > 0 AND […]

Почему `numpy.einsum` работает быстрее с` float32`, чем `float16` или` uint16`?

В моем тесте с использованием numpy 1.12.0 вычисление точечных продуктов с помощью float32 ndarrays намного быстрее, чем другие типы данных: In [3]: f16 = np.random.random((500000, 128)).astype('float16') In [4]: f32 = np.random.random((500000, 128)).astype('float32') In [5]: uint = np.random.randint(1, 60000, (500000, 128)).astype('uint16') In [7]: %timeit np.einsum('ij,ij->i', f16, f16) 1 loop, best of 3: 320 ms per loop […]

Python - лучший язык программирования в мире.