Questions tagged «numpy»

在numpy数组上映射函数的最有效方法是什么？我在当前项目中一直采用的方式如下： import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Obtain array of square of each element in x squarer = lambda t: t ** 2 squares = np.array([squarer(xi) for xi in x]) 但是，这似乎效率很低，因为我正在使用列表推导将新数组构造为Python列表，然后再将其转换回numpy数组。 我们可以做得更好吗？

337 python  performance  numpy 

如何按第n列对NumPy中的数组排序？ 例如， a = array([[9, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 0, 5]]) 我想按第二列对行进行排序，以便返回： array([[7, 0, 5], [9, 2, 3], [4, 5, 6]])

336 python  arrays  sorting  numpy  scipy 

是否有numpy-thonic方法（例如函数）在数组中查找最接近的值？ 例： np.find_nearest( array, value )

336 python  search  numpy 

我很好奇，是否有任何打印格式化的方法numpy.arrays，例如，类似于以下方式： x = 1.23456 print '%.3f' % x 如果我想打印numpy.array浮点数，它会以“科学”格式打印几位小数，即使对于低维数组也很难阅读。但是，numpy.array显然必须将其打印为字符串，即使用%s。有解决方案吗？

331 python  numpy  python-2.x  pretty-print 

打电话时 df = pd.read_csv('somefile.csv') 我得到： /Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py:1130：DtypeWarning：列（4,5,7,16）具有混合类型。在导入时指定dtype选项，或将low_memory = False设置为false。 为什么dtype选项与关联low_memory，为什么使它False有助于解决此问题？

320 python  parsing  numpy  pandas  dataframe 

进入时numpy，一些操作恢复了形状，(R, 1)但有些恢复了(R,)。由于reshape需要显式运算，因此这将使矩阵乘法更加乏味。例如，给定矩阵M，如果我们想在numpy.dot(M[:,0], numpy.ones((1, R)))哪里做R行数（当然，同样的问题也会逐列出现）。我们会得到matrices are not aligned错误，因为M[:,0]是在外形(R,)，但numpy.ones((1, R))在形状(1, R)。 所以我的问题是： 什么形状之间的差异(R, 1)和(R,)。我从字面上知道它是数字列表和列表列表，其中所有列表仅包含一个数字。只是想知道为什么不设计numpy使其偏爱形状(R, 1)而不是(R,)更容易进行矩阵乘法。 以上示例是否有更好的方法？无需像这样显式重塑：numpy.dot(M[:,0].reshape(R, 1), numpy.ones((1, R)))

319 python  numpy  matrix  multidimensional-array 

我想申请我的自定义函数（它使用的if-else梯）这六个列（ERI_Hispanic，ERI_AmerInd_AKNatv，ERI_Asian，ERI_Black_Afr.Amer，ERI_HI_PacIsl，ERI_White我的数据帧的每一行中）。 我尝试了与其他问题不同的方法，但似乎仍然找不到适合我问题的正确答案。关键在于，如果该人被视为西班牙裔，就不能被视为其他任何人。即使他们在另一个种族栏中的得分为“ 1”，他们仍然被视为西班牙裔，而不是两个或两个以上的种族。同样，如果所有ERI列的总和大于1，则将它们计为两个或多个种族，并且不能计为唯一的种族（西班牙裔除外）。希望这是有道理的。任何帮助将不胜感激。 这几乎就像在每行中进行一个for循环一样，如果每条记录都符合条件，则将它们添加到一个列表中并从原始列表中删除。 从下面的数据框中，我需要根据以下SQL规范来计算新列： ===================================================== ======= IF [ERI_Hispanic] = 1 THEN RETURN “Hispanic” ELSE IF SUM([ERI_AmerInd_AKNatv] + [ERI_Asian] + [ERI_Black_Afr.Amer] + [ERI_HI_PacIsl] + [ERI_White]) > 1 THEN RETURN “Two or More” ELSE IF [ERI_AmerInd_AKNatv] = 1 THEN RETURN “A/I AK Native” ELSE IF [ERI_Asian] = 1 THEN RETURN “Asian” …

316 python  pandas  numpy  apply 

我有下面的数据框： Type Set 1 A Z 2 B Z 3 B X 4 C Y 我想向数据框添加另一列（或生成一系列），该列的长度与数据框的长度相同（=记录/行的数目相等），如果Set ='Z'则设置为绿色，如果Set ='否则为'red' 。 最好的方法是什么？

314 python  pandas  numpy  dataframe 

我无法弄清楚如何以通常使用列表的方式使用数组或矩阵。我想创建一个空数组（或矩阵），然后一次向其中添加一列（或行）。 目前，我能找到的唯一方法是： mat = None for col in columns: if mat is None: mat = col else: mat = hstack((mat, col)) 而如果这是一个列表，我会做这样的事情： list = [] for item in data: list.append(item) 有没有办法对NumPy数组或矩阵使用这种表示法？

310 python  arrays  numpy 

有人可以向我解释meshgridNumpy 中功能的目的是什么？我知道它会为绘图创建某种坐标网格，但是我真的看不到它的直接好处。 我正在研究Sebastian Raschka的“ Python机器学习”，他正在使用它来绘制决策边界。请参阅此处的输入11 。 我也从官方文档中尝试过此代码，但是再次，输出对我来说真的没有意义。 x = np.arange(-5, 5, 1) y = np.arange(-5, 5, 1) xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True) z = np.sin(xx**2 + yy**2) / (xx**2 + yy**2) h = plt.contourf(x,y,z) 请，如果可能的话，还请给我展示很多真实的例子。

302 python  numpy  multidimensional-array  mesh  numpy-ndarray 

如何将实际的numpy数组转换为int numpy数组？尝试直接使用map映射到数组，但是没有用。

301 python  numpy 

Numpy array()和asarray()函数之间有什么区别？什么时候应该使用一个而不是另一个？他们似乎为我能想到的所有输入生成相同的输出。

297 python  arrays  numpy 

如何将NumPy数组转换为Python列表（例如[[1,2,3],[4,5,6]]），并且速度相当快？

297 python  numpy 

import numpy as np y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9))) OUTPUT: print(y.flatten()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] print(y.ravel()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] 这两个函数返回相同的列表。那么需要两个不同的功能来执行相同的工作。

292 python  numpy  multidimensional-array  flatten  numpy-ndarray 

假设我有一个NumPy数组a： a = np.array([ [1, 2, 3], [2, 3, 4] ]) 我想添加一列零以获取一个数组b： b = np.array([ [1, 2, 3, 0], [2, 3, 4, 0] ]) 我如何在NumPy中轻松做到这一点？

292 python  numpy