numpy a trois fonctions différentes qui semblent pouvoir être utilisées pour les mêmes choses - sauf qu'elles numpy.maximumne peuvent être utilisées que par élément, tandis que numpy.maxet numpy.amaxpeuvent être utilisées sur des axes particuliers, ou sur tous les éléments. Pourquoi y a-t-il plus...
J'ai un tableau de distances appelées dists. Je veux sélectionner des dists qui sont entre deux valeurs. J'ai écrit la ligne de code suivante pour ce faire: dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <= r + dr))] Cependant, cela ne sélectionne que pour la condition (np.where(dists <=...
Numpy, scipy, matplotlib et pylab sont des termes courants parmi ceux qui utilisent python pour le calcul scientifique. J'apprends juste un peu plus sur pylab, et je suis confus. Chaque fois que je veux importer numpy, je peux toujours faire: import numpy as np Je considère juste qu'une fois que je...
Supposons que j'ai une trame de données pandas df : Je veux calculer la moyenne par colonne d'un bloc de données. C'est facile: df.apply(average) puis la plage par colonne max (col) - min (col). C'est encore facile: df.apply(max) - df.apply(min) Maintenant, pour chaque élément, je veux soustraire...
Les documents numpy recommandent d'utiliser un tableau au lieu de la matrice pour travailler avec des matrices. Cependant, contrairement à octave (que j'utilisais jusqu'à récemment), * n'effectue pas de multiplication matricielle, vous devez utiliser la fonction matrixmultipy (). Je pense que cela...
Existe-t-il un moyen d'initialiser un tableau numpy d'une forme et d'y ajouter? Je vais expliquer ce dont j'ai besoin avec un exemple de liste. Si je veux créer une liste d'objets générés dans une boucle, je peux faire: a = [] for i in range(5): a.append(i) Je veux faire quelque chose de similaire...
Dans numpy, j'ai deux "tableaux", Xest (m,n)et yest un vecteur(n,1) en utilisant X*y Je reçois l'erreur ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (97,2) (2,1) Quand (97,2)x(2,1)est clairement une opération matricielle légale et devrait me donner un (97,1)vecteur ÉDITER: J'ai...
Je n'arrive pas à trouver de bibliothèques python qui effectuent des régressions multiples. Les seules choses que je trouve ne font qu'une simple régression. J'ai besoin de régresser ma variable dépendante (y) par rapport à plusieurs variables indépendantes (x1, x2, x3, etc.). Par exemple, avec ces...
Existe-t-il un moyen rapide de "sous-aplatir" ou d'aplatir uniquement certaines des premières dimensions d'un tableau numpy? Par exemple, étant donné un tableau numpy de dimensions (50,100,25), les dimensions résultantes
J'ai besoin de savoir s'il est possible d'enregistrer une liste python en tant que tableau
J'essaye d'écrire un dataframe Pandas (ou je peux utiliser un tableau numpy) dans une base de données mysql en utilisant MysqlDB. MysqlDB ne semble pas comprendre «nan» et ma base de données renvoie une erreur disant que nan n'est pas dans la liste des champs. J'ai besoin de trouver un moyen de...
Je ne sais pas si cela compte davantage comme un problème de système d'exploitation, mais j'ai pensé que je demanderais ici au cas où quelqu'un aurait un aperçu de la fin de Python. J'ai essayé de paralléliser une forboucle lourde en CPU joblib, mais je trouve qu'au lieu d'attribuer chaque...
Étant donné un tableau NumPy de int32, comment puis-je le convertir float32 en place ? Donc en gros, j'aimerais faire a = a.astype(numpy.float32) sans copier le tableau. C'est gros. La raison de cela est que j'ai deux algorithmes pour le calcul de a. L'un d'eux renvoie un tableau de int32, l'autre...
J'ai une liste de valeurs que je dois filtrer étant donné les valeurs dans une liste de booléens: list_a = [1, 2, 4, 6] filter = [True, False, True, False] Je génère une nouvelle liste filtrée avec la ligne suivante: filtered_list = [i for indx,i in enumerate(list_a) if filter[indx] == True] ce qui...
Je construis mon environnement numpy / scipy basé sur blas et lapack plus ou moins basé sur cette promenade. Quand j'ai terminé, comment puis-je vérifier que mes fonctions numpy / scipy utilisent vraiment les fonctionnalités blas / lapack précédemment
Étant donné un tableau NumPy A , quel est le moyen le plus rapide / le plus efficace d'appliquer la même fonction, f , à chaque cellule? Supposons que l'on attribue à A (i, j) le f (A (i, j)) . La fonction, f , n'a pas de sortie binaire, donc les opérations de masquage n'aideront pas. L'itération...
Je recherche un moyen rapide de conserver de grands tableaux numpy. Je veux les enregistrer sur le disque au format binaire, puis les relire en mémoire relativement rapidement. cPickle n'est malheureusement pas assez rapide. J'ai trouvé numpy.savez et numpy.load . Mais la chose étrange est que...
Supposons que j'ai un grand tableau numpy en mémoire, j'ai une fonction funcqui prend ce tableau géant en entrée (avec quelques autres paramètres). funcavec différents paramètres peuvent être exécutés en parallèle. Par exemple: def func(arr, param): # do stuff to arr, param # build array arr pool =...
Supposons que j'ai la liste suivante en python: a = [1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1] Comment trouver le numéro le plus fréquent dans cette liste de manière
Pourquoi numpy donne-t-il ce résultat: x = numpy.array([1.48,1.41,0.0,0.1]) print x.argsort() >[2 3 1 0] quand je m'attendrais à ce qu'il fasse ceci: [3 2 0 1] De toute évidence, ma compréhension de la fonction fait