«numpy» 태그된 질문

변수가 None 또는 numpy.array인지 확인하고 싶습니다. check_a이 작업을 수행 하는 기능을 구현 했습니다. def check_a(a): if not a: print "please initialize a" a = None check_a(a) a = np.array([1,2]) check_a(a) 그러나이 코드는 ValueError를 발생시킵니다. 직접적인 방법은 무엇입니까? ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-0201c81c185e> in <module>() 6 check_a(a) 7 a …

104 python  numpy  is-empty 

두 개의 행렬이 있습니다 a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) 내가 요소 현명한 제품을 얻으려면, [[1*5,2*6], [3*7,4*8]],과 동등 [[5,12], [21,32]] 나는 시도했다 print(np.dot(a,b)) 과 print(a*b) 하지만 둘 다 결과를 제공합니다 [[19 22], [43 50]] 이것은 요소 별 곱이 아니라 행렬 곱입니다. 내장 함수를 사용하여 요소 별 제품 (일명 …

104 python  numpy  matrix  matrix-multiplication  elementwise-operations 

numpy.array데이터를 제대로 저장하고로드하는 방법이 궁금합니다 . 현재 나는 numpy.savetxt()방법을 사용하고 있습니다. 예를 들어, markers다음과 같은 배열 이있는 경우 : 다음을 사용하여 저장하려고합니다. numpy.savetxt('markers.txt', markers) 다른 스크립트에서 이전에 저장 한 파일을 열려고합니다. markers = np.fromfile("markers.txt") 그리고 그것이 내가 얻는 것입니다 ... 저장된 데이터는 먼저 다음과 같습니다. 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 …

104 python  arrays  numpy 

팬더 데이터 프레임에서 적용되는 플로트 배열 (일부 일반 숫자, 일부 nans)이 있습니다. 어떤 이유로 numpy.isnan이이 배열에서 실패하지만 아래에 표시된 것처럼 각 요소는 부동 소수점이고 numpy.isnan은 각 요소에서 올바르게 실행되며 변수 유형은 확실히 numpy 배열입니다. 무슨 일이야?! set([type(x) for x in tester]) Out[59]: {float} tester Out[60]: array([-0.7000000000000001, nan, nan, nan, nan, …

104 python  arrays  numpy  pandas 

NumPy :를 사용하여 다음과 같은 MATLAB 코드를 실행하고 싶습니다 repmat([1; 1], [1 1 1]). 어떻게해야합니까?

103 python  matlab  numpy 

나는 기계 입실론이 무엇인지 이해하려고 노력하고 있습니다. Wikipedia에 따르면 다음과 같이 계산할 수 있습니다. def machineEpsilon(func=float): machine_epsilon = func(1) while func(1)+func(machine_epsilon) != func(1): machine_epsilon_last = machine_epsilon machine_epsilon = func(machine_epsilon) / func(2) return machine_epsilon_last 그러나 배정 밀도 숫자에만 적합합니다. 단 정밀도 숫자도 지원하도록 수정하는 데 관심이 있습니다. numpy, 특히 numpy.float32클래스를 사용할 …

103 python  numpy  epsilon 

내 앱에 대해 몇 가지 단위 테스트를하고 싶은데 두 배열을 비교해야합니다. 이후 array.__eq__반환 새로운 배열 (그래서 TestCase.assertEqual실패), 지 어떤지를 주장하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 현재 나는 self.assertTrue((arr1 == arr2).all()) 근데별로 좋아하지 않아

103 python  unit-testing  numpy 

입력에 숫자가 아닌 값이 하나 이상 포함되어 있는지 감지하는 함수를 작성해야합니다. 숫자가 아닌 값이 발견되면 오류가 발생합니다 (계산은 숫자 값만 반환해야하기 때문). 입력 배열의 차원 수는 미리 알 수 없습니다. 함수는 ndim에 관계없이 올바른 값을 제공해야합니다. 추가 복잡함으로 입력은 단일 플로트 또는 numpy.float640 차원 배열과 같은 이상한 무언가 일 수 …

103 python  numpy 

예를 들어, 우리는이 경우 numpy배열을 A, 그리고 우리는 원하는 numpy배열 B같은 요소를. 다음 (아래 참조) 방법의 차이점은 무엇입니까? 추가 메모리는 언제 할당되고 언제 할당되지 않습니까? B = A B[:] = A( B[:]=A[:]? 와 동일 ) numpy.copy(B, A)

103 python  arrays  numpy 

내가 가지고 있다고 가정하십시오; LIST = [[array([1, 2, 3, 4, 5]), array([1, 2, 3, 4, 5],[1,2,3,4,5])] # inner lists are numpy arrays 나는 개종하려고 노력한다. array([[1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]) 지금은 vstack에서 반복하여 해결하고 있지만 특히 큰 LIST의 경우 정말 …

103 python  list  numpy 

다음과 같은 작업을 수행하는 numpy 내장이 있습니까? 즉, 목록을 가져 와서 에서 점의 일부 가정 분포를 기반으로 제거 된 외부 요소 가있는 목록 d을 반환합니다 .filtered_dd import numpy as np def reject_outliers(data): m = 2 u = np.mean(data) s = np.std(data) filtered = [e for e in data if (u …

101 python  numpy 

내 numpy 배열은 np.nan누락 된 값을 지정 하는 데 사용 합니다. 데이터 세트를 반복하면서 이러한 누락 된 값을 감지하고 특수한 방식으로 처리해야합니다. 에서 지원하는 유형의 하위 집합이 아닌 numpy.isnan(val)한 잘 작동 val하는 numpy.isnan(). 예를 들어 문자열 필드에서 누락 된 데이터가 발생할 수 있으며이 경우 다음과 같은 결과가 발생합니다. >>> np.isnan('some_string') …

101 python  numpy  pandas 

여기에 몇 가지 문제가 있습니다. 파이썬 패키지에서 numpy를 설치했지만 여전히이 오류 가 있습니다 .'DataFrame '객체에'sort '속성이 없습니다. 누구나 나에게 아이디어를 줄 수 있습니다 .. 이것은 내 코드입니다. final.loc[-1] =['', 'P','Actual'] final.index = final.index + 1 # shifting index final = final.sort() final.columns=[final.columns,final.iloc[0]] final = final.iloc[1:].reset_index(drop=True) final.columns.names = (None, None)

101 python  pandas  numpy  dataframe 

에서 NumPy와 수동 모양 변경 () 함수에 대한, 그것은 말한다 >>> a = np.zeros((10, 2)) # A transpose make the array non-contiguous >>> b = a.T # Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying the # initial object. >>> c = b.view() >>> c.shape = …

101 python  arrays  numpy  memory 

숫자 배열이 있고 첫 번째 배열에서 각 항목의 순위를 나타내는 또 다른 배열을 만들고 싶습니다. 저는 Python과 NumPy를 사용하고 있습니다. 예를 들면 : array = [4,2,7,1] ranks = [2,1,3,0] 내가 생각 해낸 가장 좋은 방법은 다음과 같습니다. array = numpy.array([4,2,7,1]) temp = array.argsort() ranks = numpy.arange(len(array))[temp.argsort()] 배열을 두 번 정렬하지 …

100 python  sorting  numpy