Tag: numpy

являются элементами массива в множестве?

import numpy data = numpy.random.randint(0, 10, (6,8)) test = set(numpy.random.randint(0, 10, 5)) Мне нужно выражение, значение которого является булевым массивом с одинаковой формой data (или, по крайней мере, может быть изменено до одной и той же формы), что говорит мне, если соответствующий член в data set . Например, если я хочу знать, какие элементы data […]

Нарезка массива NumPy в цикле

Мне нужно хорошее объяснение (ссылка), чтобы объяснить NumPy нарезки внутри (для) циклов. У меня три случая. def example1(array): for row in array: row = row + 1 return array def example2(array): for row in array: row += 1 return array def example3(array): for row in array: row[:] = row + 1 return array Простой случай: […]

Нормализовать / стандартизировать повторение numpy

Интересно, что лучший способ нормализации / стандартизации recarray . Чтобы было ясно, я говорю не о математической матрице, а о массиве записей, который также имеет, например, текстовые столбцы (например, метки). a = np.genfromtxt("iris.csv", delimiter=",", dtype=None) print a.shape > (150,) Как вы можете видеть, я не могу, например, обрабатывать a[:,:-1] поскольку форма является одномерной. Лучшее, что […]

Питонический способ вычисления смещений массива

Я пытаюсь вычислить начало и смещение массивов переменных размеров и сохранить их в словаре. Вот вероятный непифонный способ, которым я достигаю этого. Я не уверен, должен ли я искать карту, функцию лямбда или список, чтобы сделать код более питоническим. По сути, мне нужно вырезать куски массива на основе общего размера и хранить в словаре слова […]

среднее число комплексных чисел с бесконечностями

Кажется, что numpy не является хорошим другом сложных бесконечностей Хотя мы можем оценить: In[2]: import numpy as np In[3]: np.mean([1, 2, np.inf]) Out[3]: inf Следующий результат более громоздкий: In[4]: np.mean([1 + 0j, 2 + 0j, np.inf + 0j]) Out[4]: (inf+nan*j) …\_methods.py:80: RuntimeWarning: invalid value encountered in cdouble_scalars ret = ret.dtype.type(ret / rcount) Я не уверен, […]

Как реализовано multarray.correlate2 (a, v, mode)?

На моем пути, чтобы понять, как Numpy.correlate() действительно работает, я добираюсь до ее реализации в чистом Python, но то, что я увидел, было очень разочаровывающим: def correlate(a, v, mode='valid', old_behavior=False): mode = _mode_from_name(mode) if old_behavior: warnings.warn("""Warning.""", DeprecationWarning) return multiarray.correlate(a, v, mode) else: return multiarray.correlate2(a, v, mode) Поэтому я начал искать реализацию функции multiarray.correlate2(a, v, mode) […]

Как эффективно заполнить неполную базу данных панд, состоящую из парных комбинаций значений в списке?

Предположим, у меня есть список значений, lst=['orange','apple','banana', 'grape', 'lemon'] У меня также есть рамка данных pandas формы, df : Source Destination Weight orange apple 0.4 banana orange 0.67 grape lemon 0.1 grape banana 0.5 Строки являются подмножеством всех попарных комбинаций в lst. Обратите внимание, что каждая комбинация появляется не чаще одного раза. То, что я […]

Pandas: используйте несколько столбцов фрейма данных как индекс другого

У меня есть большой фреймворк с моими данными в нем и еще один фреймворк с тем же первым измерением, который содержит метаданные о каждом моменте времени (например, какой пробный номер он был, какой тип пробной версии был). То, что я хочу сделать, – это срезать большой фреймворк, используя значения «метаданных». Я хочу сохранить эти отдельные […]

Может ли кто-нибудь объяснить мне numpy.indices ()?

Я несколько раз читал документацию о np.indices (), но я не могу понять, что это такое. Я много раз использовал его, чтобы понять, что он делает, но я все еще не могу получить его. Может быть, дело в том, что я начинаю программировать, поэтому я не могу понять идею слов, описывающих ее. Кроме того, я […]

Могу ли я заставить элементы массива python иметь определенный размер?

Я использую модули массивов для хранения значительных чисел (много гигабайт) беззнаковых 32-битных целых чисел. Вместо того, чтобы использовать 4 байта для каждого элемента, python использует 8 байтов, как указано array.itemsize, и проверяется pympler. например: >>> array("L", range(10)).itemsize 8 У меня есть большое количество элементов, поэтому я бы выиграл от их хранения в пределах 4 байтов. […]

Python - лучший язык программирования в мире.