«numpy» 태그된 질문

내부에 요소를 계속 나열하면서 numpy배열 의 데이터 유형을 고정 int( int64또는 기타) 으로 유지하는 선호되는 방법이 numpy.NaN있습니까? 특히, 사내 데이터 구조를 Pandas DataFrame으로 변환하고 있습니다. 우리의 구조에는 여전히 NaN을 가진 정수형 열이 있지만 열의 dtype은 int입니다. 이것을 DataFrame으로 만들면 모든 것을 float로 다시 캐스팅하는 것처럼 보이지만 실제로는되고 싶습니다 int. 생각? …

160 python  numpy  int  pandas  type-conversion 

다음과 같은 중첩 Python 목록이 있습니다. my_list = [[3.74, 5162, 13683628846.64, 12783387559.86, 1.81], [9.55, 116, 189688622.37, 260332262.0, 1.97], [2.2, 768, 6004865.13, 5759960.98, 1.21], [3.74, 4062, 3263822121.39, 3066869087.9, 1.93], [1.91, 474, 44555062.72, 44555062.72, 0.41], [5.8, 5006, 8254968918.1, 7446788272.74, 3.25], [4.5, 7887, 30078971595.46, 27814989471.31, 2.18], [7.03, 116, 66252511.46, 81109291.0, 1.56], [6.52, 116, …

160 python  numpy  number-formatting  scientific-notation 

표준 파이썬 배열을 사용하여 다음을 수행 할 수 있습니다. arr = [] arr.append([1,2,3]) arr.append([4,5,6]) # arr is now [[1,2,3],[4,5,6]] 그러나 나는 numpy에서 같은 일을 할 수 없습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. arr = np.array([]) arr = np.append(arr, np.array([1,2,3])) arr = np.append(arr, np.array([4,5,6])) # arr is now [1,2,3,4,5,6] 나는 또한 조사 …

158 python  numpy  scipy 

배포중인 패키지에 필요한 라이브러리를 만들려고합니다. SciPy 및 NumPy 라이브러리 가 모두 필요합니다 . 개발하는 동안 모두를 사용하여 설치했습니다. apt-get install scipy SciPy 0.9.0 및 NumPy 1.5.1을 설치했으며 정상적으로 작동했습니다. pip install내 패키지의 setup.py에서 종속성을 지정할 수 있도록-를 사용하여 동일한 작업을 수행하고 싶습니다 . 문제는 내가 시도 할 때입니다. pip install …

157 python  numpy  scipy  pip  apt 

이것은 Python의 숨겨진 기능 에서 나타 났지만 기능의 작동 방식을 설명하는 좋은 문서 나 예제를 볼 수 없습니다.

157 python  numpy  subclass  slice  ellipsis 

나는 일련의 데이터를 가지고 있으며 어떤 라인이 그것을 가장 잘 묘사하는지 비교하고 싶습니다 (다른 순서의 다항식, 지수 또는 로그). 나는 Python과 Numpy를 사용하고 다항식 피팅에는 함수가 polyfit()있습니다. 그러나 지수 및 로그 피팅에 대한 그러한 기능을 찾지 못했습니다. 거기 아무도 없나요? 아니면 어떻게 해결합니까?

157 python  numpy  scipy  curve-fitting  linear-regression 

"명확한 방법은 하나뿐"에 따라 Numpy에서 벡터 (1D 배열)의 크기를 어떻게 얻습니까? def mag(x): return math.sqrt(sum(i**2 for i in x)) 위의 작업은 작동하지만 사소한 핵심 기능을 직접 지정해야 한다고 믿을 수는 없습니다 .

157 python  numpy 

파이썬을 사용하여 큰 파일을 분석하고 메모리 문제가 발생하고 있으므로 sys.getsizeof ()를 사용하여 사용량을 추적하려고 시도했지만 사용량이 많은 배열의 동작은 기괴합니다. 다음은 내가 열어야 할 알베도 스 맵과 관련된 예입니다. >>> import numpy as np >>> import struct >>> from sys import getsizeof >>> f = open('Albedo_map.assoc', 'rb') >>> getsizeof(f) 144 …

156 python  numpy  sys 

내가 NumPy와 배열을 가정 x = [5, 2, 3, 1, 4, 5], y = ['f', 'o', 'o', 'b', 'a', 'r']. 1보다 크고 5보다 작은 요소에 y해당하는 요소를 선택하고 싶습니다 x. 나는 시도했다 x = array([5, 2, 3, 1, 4, 5]) y = array(['f','o','o','b','a','r']) output = y[x > 1 & x …

156 python  numpy 

때때로 행 또는 열 벡터를 행렬에 "복제"하는 것이 유용합니다. 복제함으로써 나는 다음과 같은 행 벡터를 변환하는 것을 의미합니다. [1,2,3] 행렬로 [[1,2,3] [1,2,3] [1,2,3] ] 또는 다음과 같은 열 벡터 [1 2 3 ] 으로 [[1,1,1] [2,2,2] [3,3,3] ] matlab 또는 옥타브에서 이것은 매우 쉽게 수행됩니다. x = [1,2,3] a = …

154 python  numpy  linear-algebra 

각 계수의 p- 값 (의의)을 어떻게 찾을 수 있습니까? lm = sklearn.linear_model.LinearRegression() lm.fit(x,y)

154 python  numpy  statistics  scikit-learn  regression 

닫은. 이 질문은 스택 오버플로 지침을 충족하지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 질문을 업데이트하여 스택 오버플로에 대한 주제 입니다. 휴일 3 년 전 . 이 질문을 개선하십시오 MS 논문에서 MATLAB 코드가 많이 있습니다. 이제 파이썬 (numpy / scipy 및 matplotlib을 사용하여)으로 변환하고 오픈 소스로 배포하려고합니다. MATLAB과 …

150 python  matlab  numpy  matplotlib  scipy 

numpy를 사용하고 있습니다. 1 개의 열과 N 개의 행이있는 행렬이 있고 N 개의 요소로 배열을 가져 오려고합니다. 예를 들어, 내가 있으면 M = matrix([[1], [2], [3], [4]])을 얻고 싶습니다 A = array([1,2,3,4]). 그것을 달성하기 위해을 사용 A = np.array(M.T)[0]합니다. 누구든지 동일한 결과를 얻는 더 우아한 방법을 알고 있습니까? 감사!

149 python  arrays  matrix  numpy 

저장된 SVM 모델을로드하려고하면이 오류가 발생합니다. sklearn, NumPy 및 SciPy를 제거하고 최신 버전을 모두 다시 설치하려고 시도했습니다 (pip 사용). 여전히이 오류가 발생합니다. 왜? In [1]: import sklearn; print sklearn.__version__ 0.18.1 In [3]: import numpy; print numpy.__version__ 1.11.2 In [5]: import scipy; print scipy.__version__ 0.18.1 In [7]: import pandas; print pandas.__version__ 0.19.1 …

148 python  numpy  scikit-learn 

그리드의 x 및 y 축을 정의하는 두 개의 numpy 배열이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. x = numpy.array([1,2,3]) y = numpy.array([4,5]) 이 배열의 데카르트 곱을 생성하여 생성하고 싶습니다. array([[1,4],[2,4],[3,4],[1,5],[2,5],[3,5]]) 루프에서 여러 번이 작업을 수행해야하므로 비효율적이지 않습니다. 나는 그것들을 파이썬 목록으로 변환하고 itertools.productnumpy 배열을 사용 하고 다시 돌려주는 것이 가장 효율적인 …

147 python  numpy  cartesian-product