«numpy» 태그된 질문

numpy.datetime64객체를 datetime.datetime(또는 Timestamp) 로 어떻게 변환 합니까? 다음 코드에서는 datetime, timestamp 및 datetime64 객체를 만듭니다. import datetime import numpy as np import pandas as pd dt = datetime.datetime(2012, 5, 1) # A strange way to extract a Timestamp object, there's surely a better way? ts = pd.DatetimeIndex([dt])[0] dt64 = np.datetime64(dt) …

290 python  datetime  numpy  pandas 

사용중인 NumPy 버전을 어떻게 확인할 수 있습니까? (참고로이 질문은 질문과 답변이 플랫폼에 따라 다르기 때문에 편집되었습니다.)

283 python  numpy  version 

무엇 않습니다 np.random.seedScikit-알아 튜토리얼 코드 아래에 무엇입니까? 나는 NumPy의 랜덤 상태 생성기에 익숙하지 않으므로 평신도의 용어 설명에 감사드립니다. np.random.seed(0) indices = np.random.permutation(len(iris_X))

282 python  numpy 

아래 목록과 같이 행 레이블과 열 이름이있는 2 차원 배열을 나타내는 목록 목록으로 구성된 Numpy 배열이 있습니다. data = array([['','Col1','Col2'],['Row1',1,2],['Row2',3,4]]) 결과 DataFrame이 Row1과 Row2를 색인 값으로, Col1, Col2를 헤더 값으로 갖기를 원합니다. 다음과 같이 색인을 지정할 수 있습니다. df = pd.DataFrame(data,index=data[:,0]), 그러나 열 머리글을 가장 잘 할당하는 방법을 잘 모르겠습니다.

281 python  pandas  numpy 

현재 코드를 프로파일 링 한 후, numpy array reversion의 반복 작업은 실행 시간의 큰 덩어리를 믿었습니다. 내가 지금 가지고있는 것은 일반적인보기 기반 방법입니다. reversed_arr = arr[::-1] 더 효율적으로 수행 할 수있는 다른 방법이 있습니까, 아니면 비현실적 인 numpy 성능에 대한 집착에서 온 환상입니까?

276 python  numpy 

데이터 프레임을 생성하는 코드는 다음과 같습니다. import pandas as pd import numpy as np dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1,2),columns=list('AB')) 그런 다음 데이터 프레임을 얻었습니다. +------------+---------+--------+ | | A | B | +------------+---------+--------- | 0 | 0.626386| 1.52325| +------------+---------+--------+ 내가 commmand를 입력하면 : dff.mean(axis=1) 나는 얻었다 : 0 1.074821 dtype: float64 팬더의 참조에 …

269 python  pandas  numpy  dataframe 

NumPy에 2 개의 간단한 1 차원 배열이 있습니다. numpy.concatenate 사용하여 연결할 수 있어야합니다 . 그러나 아래 코드 에서이 오류가 발생합니다. TypeError : 길이 1 배열 만 파이썬 스칼라로 변환 할 수 있습니다 암호 import numpy a = numpy.array([1, 2, 3]) b = numpy.array([5, 6]) numpy.concatenate(a, b) 왜?

266 python  arrays  numpy  concatenation  numpy-ndarray 

CSV 파일에서 일부 기계 학습 데이터를로드합니다. 처음 2 개의 열은 관측치이고 나머지 열은 피처입니다. 현재 다음을 수행합니다. data = pandas.read_csv('mydata.csv') 그것은 다음과 같은 것을 제공합니다 : data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde')) 나는 두 dataframes이 dataframe 슬라이스 싶습니다 하나의 열을 포함 a하고 b하나가 열을 포함하는 c, d하고 e. 같은 것을 …

264 python  pandas  numpy  dataframe  slice 

Numpy 배열 유형의 행렬이 있습니다. 디스크에 이미지로 쓰려면 어떻게해야합니까? 모든 형식이 작동합니다 (png, jpeg, bmp ...). 중요한 제약 중 하나는 PIL이 존재하지 않는다는 것입니다.

260 python  image  numpy 

PIL 이미지 객체를 numpy 배열로 앞뒤로 변환하여 PIL PixelAccess객체가 허용하는 것 보다 픽셀 단위로 더 빠른 픽셀 변환을 수행 할 수 있습니다. 픽셀 정보를 유용한 3D numpy 배열에 배치하는 방법을 알아 냈습니다. pic = Image.open("foo.jpg") pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3) 그러나 멋진 변환을 모두 마친 후에 PIL 객체에 다시로드하는 방법을 …

257 python  image  numpy  python-imaging-library  numpy-ndarray 

SciPy는 자체 네임 스페이스에서 NumPy의 기능 중 대부분 (1 개는 아님)을 제공하는 것으로 보입니다. 다시 말해,라는 이름의 함수가 있다면 numpy.foo거의 확실하게가 scipy.foo있습니다. 대부분의 경우 두 개는 정확히 같은 것으로 보이고 때로는 같은 함수 객체를 가리키는 경우도 있습니다. 때때로 그들은 다릅니다. 최근에 나온 예제를 제공하려면 : numpy.log10부정적인 인수에 대해 NaN을 반환 …

254 python  numpy  scipy 

두 NumPy 배열이 같은지 비교하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까 A[i] == B[i]? 간단히 사용 ==하면 부울 배열이 제공됩니다. >>> numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1]) array([ True, True, True], dtype=bool) and배열이 같은지 또는 비교할 수있는 더 간단한 방법이 있는지 확인하려면이 배열의 요소에 있어야 합니까?

252 python  arrays  numpy  elementwise-operations 

로부터 Udacity의의 깊은 학습 클래스 , y_i의 softmax를 전체 Y 벡터의 지수의 합으로 나눈 지수는 간단하다 : 어디 S(y_i)의 softmax를 함수 y_i와 e지수 함수이며, j노입니다. 입력 벡터 Y의 열 수 나는 다음을 시도했다. import numpy as np def softmax(x): """Compute softmax values for each sets of scores in x.""" e_x …

247 python  numpy  machine-learning  logistic-regression  softmax 

NumPy 배열을 만들고 장고 컨텍스트 변수로 저장 한 후 웹 페이지를로드 할 때 다음 오류가 발생합니다. array([ 0, 239, 479, 717, 952, 1192, 1432, 1667], dtype=int64) is not JSON serializable 이것은 무엇을 의미 하는가?

247 python  json  django  numpy 

에 numpy / scipy,가 효율적으로 배열에서 고유 값에 대한 주파수 카운트를 얻을 수있는 방법은? 이 라인을 따라 뭔가 : x = array( [1,1,1,2,2,2,5,25,1,1] ) y = freq_count( x ) print y >> [[1, 5], [2,3], [5,1], [25,1]] (당신을 위해, R 사용자는 기본적으로 table() 함수를 있습니다)

244 python  arrays  performance  numpy