Sto lottando per selezionare le colonne specifiche per riga di una matrice NumPy. Supponiamo di avere la seguente matrice che chiamerei X: [1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9] Ho anche un listindice di colonna per ogni riga che chiamerei Y: [1, 0, 2] Ho bisogno di ottenere …
Sto leggendo un CSV con numeri float come questo: Bob,0.085 Alice,0.005 E importa in un dataframe e scrivi questo dataframe in una nuova posizione df = pd.read_csv(orig) df.to_csv(pandasfile) Ora questo pandasfileha: Bob,0.085000000000000006 Alice,0.0050000000000000001 Cosa succede? forse devo eseguire il cast su un tipo diverso come float32 o qualcosa del genere? …
Sto iniziando con una serie numpy di un'immagine. In[1]:img = cv2.imread('test.jpg') La forma è quella che ci si potrebbe aspettare da un'immagine RGB 640x480. In[2]:img.shape Out[2]: (480, 640, 3) Tuttavia, questa immagine che ho è un fotogramma di un video, che è lungo 100 fotogrammi. Idealmente, vorrei avere un unico …
Sto cercando di eseguire il seguente semplice codice import scipy scipy.test() Ma ricevo il seguente errore Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Python27\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 586, in runfile execfile(filename, namespace) File "C:/Users/Mustafa/Documents/My Python Code/SpectralGraphAnalysis/main.py", line 8, in <module> import scipy File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\__init__.py", line 61, in …
Inizializziamo un array numpy con zeri come sotto: np.zeros((N,N+1)) Ma come controlliamo se tutti gli elementi in una data matrice di array n * n numpy sono zero. Il metodo deve solo restituire un True se tutti i valori sono effettivamente zero.
Sono stato molto confuso su come vengono definiti gli assi Python e se si riferiscono a righe o colonne di un DataFrame. Considera il codice seguente: >>> df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], columns=["col1", "col2", "col3", "col4"]) >>> df col1 col2 col3 …
C'è un modo migliore per determinare se una variabile è in Pandase / o NumPyè numerico no? Ho un auto definito dictionarycon dtypescome chiavi e numeric/ notcome valori.
Ho un numpyarray 2D . C'è un modo per creare una vista su di esso che includa le prime krighe e tutte le colonne? Il punto è evitare di copiare i dati sottostanti (l'array è così grande che non è possibile effettuare copie parziali).
Di recente ho applicato questa soluzione per calcolare la media di ogni N righe di matrice. Sebbene la soluzione funzioni in generale, ho avuto problemi quando è stata applicata a un array 7x1. Ho notato che il problema è quando si utilizza l' -=operatore. Per fare un piccolo esempio: import …
Nel tutorial per principianti di MNIST , c'è la dichiarazione accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.castsostanzialmente cambia il tipo di tensore dell'oggetto, ma qual è la differenza tra tf.reduce_meane np.mean? Ecco il documento su tf.reduce_mean: reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: Il tensore da ridurre. Dovrebbe avere un tipo numerico. reduction_indices: Le …
C'è un modo semplice per sostituire tutti i valori negativi in un array con 0? Ho un blocco completo su come farlo usando un array NumPy. Per esempio a = array([1, 2, 3, -4, 5]) Devo tornare [1, 2, 3, 0, 5] a < 0 dà: [False, False, False, True, …
Diciamo che ho alcuni dati di input: data = np.random.normal(loc=100,scale=10,size=(500,1,32)) hist = np.ones((32,20)) # initialise hist for z in range(32): hist[z],edges = np.histogram(data[:,0,z],bins=np.arange(80,122,2)) Posso tracciarlo usando imshow(): plt.imshow(hist,cmap='Reds') ottenere: Tuttavia, i valori dell'asse x non corrispondono ai dati di input (cioè la media di 100, gamma da 80 a 122). …
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