Questions tagged «numpy»

我有一个形式的熊猫DataFrame： id start_time sequence_no value 0 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114428 3 1 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114429 3 2 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114431 79 3 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216009 100 4 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216011 150 5 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216013 180 6 92 2019-12-01 00:51:14+00:00 114430 19 7 92 2019-12-01 …

13 python  pandas  numpy  dataframe 

假设我有一个NumPy数组： x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) 在每个索引处，我想找到最接近零值的距离。如果位置本身是零，则返回零作为距离。之后，我们只对当前位置右边最接近零的距离感兴趣。超级幼稚的方法是这样的： out = np.full(x.shape[0], x.shape[0]-1) for i in range(x.shape[0]): j = 0 while i + j < x.shape[0]: if x[i+j] == 0: break j += 1 out[i] = j 输出将是： array([0, 2, 1, 0, 4, 3, 2, …

12 python  numpy 

关于此答案，是否存在一种快速方法来计算具有不等数量元素的组的数组的中值？ 例如： data = [1.00, 1.05, 1.30, 1.20, 1.06, 1.54, 1.33, 1.87, 1.67, ... ] index = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, ... ] 然后，我想计算数量与每组中位数之间的差（例如，组的中位数0为1.025，则第一个结果为1.00 - 1.025 = -0.025）。因此，对于上面的数组，结果将显示为： result = [-0.025, 0.025, 0.05, -0.05, -0.19, 0.29, 0.00, 0.10, -0.10, ...] 既然np.median.reduceat还不存在，还有另一种快速的方法来实现这一目标吗？我的数组将包含数百万行，因此速度至关重要！ 可以假定索引是连续且有序的（如果不是，则很容易对其进行转换）。 性能比较的示例数据： import numpy …

12 python  performance  numpy  median  numpy-ufunc 

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1) 线路问题是这个 显示错误： ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})

12 python  list  numpy  pycharm 

我有数据框，每一行都有一个列表值。 id list_of_value 0 ['a','b','c'] 1 ['d','b','c'] 2 ['a','b','c'] 3 ['a','b','c'] 我必须用一行计算所有其他行的分数 例如： Step 1: Take value of id 0: ['a','b','c'], Step 2: find the intersection between id 0 and id 1 , resultant = ['b','c'] Step 3: Score Calculation => resultant.size / id.size 对所有ID重复在ID 0和ID 1,2,3之间重复步骤2,3。 并创建一个N x N数据帧；例如： …

11 python  pandas  numpy 

我正在使用决策树，并且引发了该错误。当我使用反向传播时，出现了相同的情况。我该如何解决？（对不起，我英语不好） import pandas as pd import numpy as np a = np.test() f = open('E:/lgdata.csv') data = pd.read_csv(f,index_col = 'id') x = data.iloc[:,10:12].as_matrix().astype(int) y = data.iloc[:,9].as_matrix().astype(int) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC dtc = DTC(criterion='entropy') dtc.fit(x,y) x=pd.DataFrame(x) from sklearn.tree import export_graphviz with open('tree.dot','w') as f1: f1 = export_graphviz(dtc, feature_names = …

11 python  numpy  machine-learning  nose 

导入numpy C扩展名失败 我在Windows系统上安装了python 3.7，以处理Visual Studio代码。一切进展顺利，包括使用库。我使用控制面板中的卸载程序工具卸载了python 。并安装了Miniconda 3。我检查了一切是否正常，然后在Windows 10的conda install numpy终端机GitBash中使用numpy库进行了安装，然后在我的visial studio代码中进行了检查，但启动失败。 再现代码示例： import numpy as np A = np.array([[-1], [7], [-26]]) 错误信息： 回溯（最近一次通话）：文件“ C：\ Users \ ramim \ Miniconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core__init __。py”，位于第17行。从中导入多数组文件“ C：\ Users \ ramim \ Miniconda3 \ lib \ site-packages \ numpy …

11 python  numpy  visual-studio-code  miniconda 

我的目标： 在python中创建3个numpy数组（其中2个将使用特定的值初始化），然后通过swig将所有三个数组发送到c ++函数中作为矢量引用（这是为了避免复制数据和失去效率）。进入c ++函数后，将两个数组相加，然后将它们的总和放在第三个数组中。 vec_ref.h #include <vector> #include <iostream> void add_vec_ref(std::vector<int>& dst, std::vector<int>& src1, std::vector<int>& src2); vec_ref.cpp #include "vec_ref.h" #include <cstring> // need for size_t #include <cassert> void add_vec_ref(std::vector<int>& dst, std::vector<int>& src1, std::vector<int>& src2) { std::cout << "inside add_vec_ref" << std::endl; assert(src1.size() == src2.size()); dst.resize(src1.size()); for (size_t i = 0; …

10 python  c++  numpy  vector  swig 

我有一个像这样的numpy数组： [1 2 2 0 0 1 3 5] 是否可以将元素的索引获取为二维数组？例如，上述输入的答案将是[[3 4], [0 5], [1 2], [6], [], [7]] 当前，我必须循环不同的值并numpy.where(input == i)为每个值调用，这在输入足够大的情况下性能很差。

10 python  numpy  numpy-ndarray 

我正在使用激光雷达的3D pointcloud。这些点由numpy数组给出，如下所示： points = np.array([[61651921, 416326074, 39805], [61605255, 416360555, 41124], [61664810, 416313743, 39900], [61664837, 416313749, 39910], [61674456, 416316663, 39503], [61651933, 416326074, 39802], [61679969, 416318049, 39500], [61674494, 416316677, 39508], [61651908, 416326079, 39800], [61651908, 416326087, 39802], [61664845, 416313738, 39913], [61674480, 416316668, 39503], [61679996, 416318047, 39510], [61605290, 416360572, 41118], [61605270, 416360565, 41122], [61683939, …

9 python  numpy  hash  grouping  lidar 

我有数组，需要动态窗口最大滚动差异。 a = np.array([8, 18, 5,15,12]) print (a) [ 8 18 5 15 12] 所以首先我自己创造差异： b = a - a[:, None] print (b) [[ 0 10 -3 7 4] [-10 0 -13 -3 -6] [ 3 13 0 10 7] [ -7 3 -10 0 -3] [ -4 6 -7 …

9 python  numpy  max  vectorization  diagonal 

我在网上搜索，找不到任何符合我要求的内容。 我想将一个numpy数组另存为图像，但我不想使用彩色图像，而是希望以黑白表示像素值在其对应的网格位置中。 例如： import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) print(x) # [[1 2] # [3 4]] 我想将其另存为如下所示的图像（.PNG）： 我当前的代码创建了一个网格并将数字放置在其中，但是很难调整所有内容以使其在研究论文中可以显示。 因此，我没有在发布我过于复杂的代码，而是想知道是否有内置函数可以在几行代码中处理该问题。

9 python  numpy 

我只整理了以下“最小”复制案例（最小引号，因为我想确保pylint没有抛出其他错误，警告，提示或建议-这意味着有些重复）： pylint_error.py： """ Docstring """ import numpy as np def main(): """ Main entrypoint """ test = np.array([1]) print(test.shape[0]) if __name__ == "__main__": main() 当我pylint在此代码（pylint pylint_error.py）上运行时，得到以下输出： $> pylint pylint_error.py ************* Module pylint_error pylint_error.py:13:10: E1136: Value 'test.shape' is unsubscriptable (unsubscriptable-object) ------------------------------------------------------------------ Your code has been rated at 1.67/10 (previous run: 1.67/10, …

9 python  numpy  pylint