Esiste un modo preferito per mantenere numpyfisso il tipo di dati di un array come int( int64o qualunque cosa), pur avendo un elemento all'interno elencato come numpy.NaN? In particolare, sto convertendo una struttura di dati interna in un DataFrame Pandas. Nella nostra struttura, abbiamo colonne di tipo intero che hanno …
Utilizzando array Python standard, posso fare quanto segue: arr = [] arr.append([1,2,3]) arr.append([4,5,6]) # arr is now [[1,2,3],[4,5,6]] Tuttavia, non posso fare la stessa cosa in numpy. Per esempio: 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] Ho anche esaminato vstack, ma …
Sto cercando di creare le librerie richieste in un pacchetto che sto distribuendo. Richiede entrambe le librerie SciPy e NumPy . Durante lo sviluppo, ho installato entrambi usando apt-get install scipy che ha installato SciPy 0.9.0 e NumPy 1.5.1 e ha funzionato bene. Vorrei fare lo stesso usando pip install- …
Questo è emerso dalle funzionalità nascoste di Python , ma non riesco a vedere una buona documentazione o esempi che spieghino come funziona la funzione.
Ho un set di dati e voglio confrontare quale riga lo descrive meglio (polinomi di diversi ordini, esponenziali o logaritmici). Uso Python e Numpy e per l'adattamento polinomiale c'è una funzione polyfit(). Ma non ho trovato tali funzioni per adattamento esponenziale e logaritmico. Ci sono? O come risolverlo altrimenti?
In linea con "C'è solo un modo ovvio per farlo", come si ottiene la grandezza di un vettore (array 1D) in Numpy? def mag(x): return math.sqrt(sum(i**2 for i in x)) Quanto sopra funziona, ma non posso credere di dover specificare una funzione così banale e fondamentale.
Sto usando Python per analizzare alcuni file di grandi dimensioni e sto incontrando problemi di memoria, quindi sto usando sys.getsizeof () per cercare di tenere traccia dell'uso, ma il suo comportamento con array intorpiditi è bizzarro. Ecco un esempio che coinvolge una mappa di albedos che devo aprire: >>> import …
Supponiamo di avere una matrice NumPy x = [5, 2, 3, 1, 4, 5], y = ['f', 'o', 'o', 'b', 'a', 'r']. Voglio selezionare gli elementi in ycorrispondenza degli elementi xche sono maggiori di 1 e minori di 5. Provai x = array([5, 2, 3, 1, 4, 5]) y = …
A volte è utile "clonare" un vettore di riga o colonna su una matrice. Con clonazione intendo convertire un vettore di riga come [1,2,3] In una matrice [[1,2,3] [1,2,3] [1,2,3] ] o un vettore di colonna come [1 2 3 ] in [[1,1,1] [2,2,2] [3,3,3] ] In matlab o ottava …
Sto usando numpy. Ho una matrice con 1 colonna e N righe e desidero ottenere una matrice con N elementi. Ad esempio, se ho M = matrix([[1], [2], [3], [4]]), voglio ottenere A = array([1,2,3,4]). Per raggiungerlo, io uso A = np.array(M.T)[0]. Qualcuno conosce un modo più elegante per ottenere …
Chiuso. Questa domanda non soddisfa le linee guida Stack Overflow . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per StackTranslate.it. Chiuso 4 anni fa . Migliora questa domanda Ho un sacco di codice MATLAB dalla mia tesi sulla MS …
Ho questo errore per provare a caricare un modello SVM salvato. Ho provato a disinstallare sklearn, NumPy e SciPy, reinstallando di nuovo tutte le versioni più recenti (usando pip). Ricevo ancora questo errore. Perché? In [1]: import sklearn; print sklearn.__version__ 0.18.1 In [3]: import numpy; print numpy.__version__ 1.11.2 In [5]: …
Ho due array intorpiditi che definiscono gli assi xey di una griglia. Per esempio: x = numpy.array([1,2,3]) y = numpy.array([4,5]) Vorrei generare il prodotto cartesiano di questi array per generare: array([[1,4],[2,4],[3,4],[1,5],[2,5],[3,5]]) In un modo che non è terribilmente inefficiente poiché devo farlo molte volte in un ciclo. itertools.productSuppongo che convertirli …
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