모양이 다른 두 개의 numpy 배열이 있지만 길이는 동일합니다 (선행 치수). 해당 요소가 계속 일치하도록 각 요소를 섞고 싶습니다. 즉, 선행 지수와 관련하여 일치하게 섞습니다. 이 코드는 작동하며 내 목표를 보여줍니다. def shuffle_in_unison(a, b): assert len(a) == len(b) shuffled_a = numpy.empty(a.shape, dtype=a.dtype) shuffled_b = numpy.empty(b.shape, dtype=b.dtype) permutation = numpy.random.permutation(len(a)) for …
numpy dtype이 있으면 가장 가까운 python 데이터 유형으로 자동 변환하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 numpy.float32 -> "python float" numpy.float64 -> "python float" numpy.uint32 -> "python int" numpy.int16 -> "python int" 이 모든 경우의 매핑을 생각해 볼 수는 있지만 numpy는 dtype을 가장 가까운 원시 파이썬 유형으로 자동 변환하는 방법을 제공합니까? 이 …
n각 요소의 길이가 NumPy 인 배열을 만들어야합니다 v. 다음보다 좋은 것이 있습니까? a = empty(n) for i in range(n): a[i] = v 나는 알고있다 zeros및 onesV = 0, 내가 사용할 수 있습니다 1. 작동합니다 v * ones(n),하지만 때 작업을하지 않습니다 v이며 None, 또한 훨씬 느린 것입니다.
따라서 배열을 만들었습니다. import numpy as np data = np.zeros( (512,512,3), dtype=np.uint8) data[256,256] = [255,0,0] 내가 원하는 것은 512x512 이미지의 중앙에 단일 빨간색 점을 표시하는 것입니다. (적어도 처음부터 ... 나는 나머지 부분을 알아낼 수 있다고 생각합니다)
1d numpy 배열이 있다고 가정 해 봅시다. a = array([1,0,3]) 이것을 2d 1-hot 어레이로 인코딩하고 싶습니다. b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) 이 작업을 수행하는 빠른 방법이 있습니까? 의 a요소를 설정하기 위해 반복하는 것보다 빠릅니다 b.
방금 코드에서 논리적 버그를 발견하여 모든 종류의 문제가 발생했습니다. 논리 AND 대신 비트 AND 를 실수로 수행했습니다 . 코드를 다음에서 변경했습니다. r = mlab.csv2rec(datafile, delimiter=',', names=COL_HEADERS) mask = ((r["dt"] >= startdate) & (r["dt"] <= enddate)) selected = r[mask] 에: r = mlab.csv2rec(datafile, delimiter=',', names=COL_HEADERS) mask = ((r["dt"] >= startdate) and …
나는 몇 가지 대학 수업을 받고 있으며 '교육용 계정'을 받았는데, 이는 일을하기 위해 ssh 할 수있는 학교 계정입니다. 컴퓨터에서 계산 집약적 인 Numpy, matplotlib, scipy 코드를 실행하고 싶지만 시스템 관리자가 아니기 때문에 이러한 모듈을 설치할 수 없습니다. 설치는 어떻게합니까?
재설정하지 않고 팬더 DataFrame에서 nan 및 inf / -inf 값을 삭제하는 가장 빠르고 간단한 방법은 무엇 mode.use_inf_as_null입니까? 누락 된 것으로 간주 되는 값을 제외하고 의 subset및 how인수 를 사용할 수 있기를 원합니다 .dropnainf df.dropna(subset=["col1", "col2"], how="all", with_inf=True) 이게 가능해? 결 측값 정의에 dropna포함시킬 방법이 inf있습니까?
시퀀스 또는 1 차원 numpy 배열의 백분위 수를 계산하는 편리한 방법이 있습니까? Excel의 백분위 수 함수와 비슷한 것을 찾고 있습니다. NumPy의 통계 참조를 보았는데 이것을 찾을 수 없었습니다. 내가 찾을 수있는 것은 중앙값 (50 백분위 수)이지만 더 구체적인 것은 아닙니다.
numpy 배열에서 특정 요소를 어떻게 제거 할 수 있습니까? 내가 가지고 있다고 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) 그때 제거 할 3,4,7에서 a. 내가 아는 것은 값의 색인입니다 ( index=[2,3,6]).
하나의 NumPy 배열의 표준을 원합니다. 더 구체적으로, 나는이 기능의 동등한 버전을 찾고 있습니다. def normalize(v): norm = np.linalg.norm(v) if norm == 0: return v return v / norm skearn또는에 그런 것이 numpy있습니까? 이 함수는 v벡터가 0 인 상황에서 작동합니다 .
I가 가지고 pandas dataframe있는 텍스트 스트링의 하나의 열은 쉼표로 구분 된 값을 포함한다. 각 CSV 필드를 분할하고 항목 당 새 행을 작성하려고합니다 (CSV가 깨끗하고 ','에서만 분할해야한다고 가정). 예를 들어 다음과 a같아야합니다 b. In [7]: a Out[7]: var1 var2 0 a,b,c 1 1 d,e,f 2 In [8]: b Out[8]: var1 var2 …
대략적으로 다음과 같이 주어진 데이터 세트가 있다고 가정 해 봅시다. import numpy as np x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2 따라서 데이터 세트의 20 % 변형이 있습니다. 첫 번째 아이디어는 scipy의 UnivariateSpline 함수를 사용하는 것이었지만 문제는 이것이 작은 소음을 좋은 방식으로 고려하지 않는다는 것입니다. 주파수를 고려하면 …