Tag: numpy

получить «1» для одномерного numpy.array с использованием фигурной функции

В функции я даю массив Numpy: он может быть многомерным, но также одномерным Поэтому, когда я даю многомерный массив: np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]).shape >>> (3, 4) а также np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]).shape[1] >>> 4 Хорошо. Но когда я спрашиваю форму np.array([1,2,3,4]).shape >>> (4,) а также np.array([1,2,3,4]).shape[1] >>> IndexError: tuple index out of range Ooops, кортеж содержит только один элемент … пока […]

Sklearn пытается преобразовать список строк в floats

Я пытаюсь выполнить работу sklearn.svm.SVC(kernel="linear") . Мой X – массив, созданный с помощью [misc.imread(each).flatten() for each in filenames] а мой y2 является частью списка, состоящего из строк, таких как ["A","1","4","F"..] . Когда я пытаюсь clf.fit(X,y2) , sklearn пытается преобразовать мой список строк в поплавки и не удается, бросая ValueError: could not convert string to float […]

Numpy Преобразует строковое представление булевой матрицы в логический массив

Есть ли собственный способ numpy для преобразования массива строковых представлений логических типов, например: ['True','False','True','False'] Для реального булевского массива, который я могу использовать для маскирования / индексирования? Я мог бы сделать цикл for и перестроить массив, но для больших массивов это медленно.

Numpy: Применяет массив функций к одному и тому же размеру 2d-массива значения, как если бы он умножался по-разному? (используя функцию python как оператор?)

У меня есть numpy.array где столбцы содержат разные типы данных, а столбцы также должны иметь разные функции, применяемые к ним. У меня есть функции в массиве. Предположим: a = array([[ 1, 2.0, "three"], [ 4, 5.0, "six" ]], dtype=object) functions_arr = array([act_on_int, act_on_float, act_on_str]) Я могу, конечно, подумать о том, как это сделать, разделив вещь, […]

Не удается установить numpy с помощью setup.py

Я на Python 2.7, и я пытаюсь использовать часть речевого теггера NLTK, которая генерирует эту ошибку, потому что у меня нет установленного numpy: > Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Library/Python/2.7/site-packages/nltk/tag/__init__.py", line 99, in pos_tag tagger = load(_POS_TAGGER) File "/Library/Python/2.7/site-packages/nltk/data.py", line 605, in load resource_val = pickle.load(_open(resource_url)) ImportError: No […]

Закройте программу Python, когда она достигнет предела памяти

У меня есть несколько программ Python / Numpy, которые, как правило, заставляют ПК замораживаться / работать очень медленно, когда они используют слишком много памяти. Я даже не могу остановить скрипты или больше переместить курсор, когда он использует большую память (например, 3.8 / 4 ГБ). Поэтому я хотел бы автоматически выйти из программы, когда он достигнет […]

numpy: использование оператора – с массивами, содержащими None

У меня есть список чисел, которые я ввел в массив numpy: >>> import numpy as np >>> v=np.array([10.0, 11.0]) то я хочу вычесть число из каждого значения в массиве. Это можно сделать с помощью массивов numpy: >>> print v – 1.0 [ 9. 10.] К сожалению, мои данные часто содержат отсутствующие значения, представленные None . […]

Функция Python эквивалентна функции `pretty ()`?

Я реплицирую некоторый R-код в Python. Я споткнулся о R pretty() . Все, что мне нужно, pretty(x) , где x – числовое. Грубо говоря, функция «вычисляет красивые точки останова» как последовательность нескольких «круглых» значений. Я не уверен, что есть эквивалент Python, и мне не очень повезло с Google. Изменить: более конкретно, это описание на странице […]

Эффективный способ создания диагональной разреженной матрицы

У меня есть следующий код на Python с помощью Numpy: p = np.diag(1.0 / np.array(x)) Как я могу преобразовать его, чтобы получить разреженную матрицу p2 с теми же значениями, что и p без создания p первую очередь?

Как удалить подмножество 2d-массива?

У меня есть массив 800×800, и я хочу анализировать только элементы в его части. Мне нужен новый массив без элементов среза [5: -5,5: -5]. Не обязательно возвращать массив 2d, плоский массив или список. Пример: import numpy >>> a = numpy.arange(1,10) array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> a.shape = (3,3) array([[1, 2, […]

Python - лучший язык программирования в мире.