Questions tagged «numpy»

我有一个熊猫数据框，我希望将其分为3组。我知道使用train_test_split从sklearn.cross_validation，一个可以在两个集（训练集和测试）分割数据。但是，我找不到将数据分为三组的任何解决方案。最好是，我想拥有原始数据的索引。 我知道一种解决方法是使用train_test_split两次并以某种方式调整索引。但是，是否存在更标准/内置的方式将数据分为3组而不是2组？

145 pandas  numpy  dataframe  machine-learning  scikit-learn 

我在numpy中有一个1D数组，我想在值超过numpy数组中的值的位置找到索引的位置。 例如 aa = range(-10,10) 查找超出aa值的位置5。

144 python  numpy 

NumPy具有有效的功能/方法nonzero()来标识ndarray对象中非零元素的索引。什么是最有效的方式来获得该元素的索引做具有零值？

144 python  numpy 

我试图在尝试使用6参数函数的参数空间之前先研究它的数值行为，然后再尝试对其进行复杂的处理，因此我正在寻找一种有效的方法来执行此操作。 我的函数采用给定6维numpy数组作为输入的float值。我最初尝试做的是： 首先，我创建了一个函数，该函数接受2个数组并生成一个包含两个数组中值的所有组合的数组 from numpy import * def comb(a,b): c = [] for i in a: for j in b: c.append(r_[i,j]) return c 然后我将reduce()其应用于同一数组的m个副本： def combs(a,m): return reduce(comb,[a]*m) 然后我像这样评估我的功能： values = combs(np.arange(0,1,0.1),6) for val in values: print F(val) 这有效，但是太慢了。我知道参数的空间很大，但这不应该太慢。在此示例中，我仅采样了10 6（一百万）个点，仅花费了15秒以上的时间便创建了数组values。 您知道使用numpy进行此操作的更有效的方法吗？ F如果需要，我可以修改函数接受参数的方式。

143 python  arrays  multidimensional-array  numpy 

是什么解释了列表和NumPy数组上布尔运算和按位运算的行为差异？ 我&对and在Python中正确使用vs 感到困惑，如以下示例所示。 mylist1 = [True, True, True, False, True] mylist2 = [False, True, False, True, False] >>> len(mylist1) == len(mylist2) True # ---- Example 1 ---- >>> mylist1 and mylist2 [False, True, False, True, False] # I would have expected [False, True, False, False, False] # ---- Example 2 …

141 python  numpy  bit-manipulation  boolean-expression  ampersand 

说我有一个数组a： a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 我想将其转换为一维数组（即列向量）： b = np.reshape(a, (1,np.product(a.shape))) 但这又回来了 array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) 这与以下内容不同： array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 我可以使用此数组的第一个元素将其手动转换为一维数组： b = np.reshape(a, (1,np.product(a.shape)))[0] 但这需要我知道原始数组有多少个维数（并在使用较大维数时将[0]连接起来） 有没有一种与尺寸无关的方式来从任意ndarray获取列/行向量？

141 python  numpy 

简介：我列出了30,000多个整数值，范围从0到47（含0和47），例如[0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47,...]从某个连续分布中采样。列表中的值不一定按顺序排列，但顺序对于此问题并不重要。 问题：根据我的分布，我想为任何给定值计算p值（看到更大值的概率）。例如，您可以看到0的p值将接近1，数字较大的p值将趋于0。 我不知道我是否正确，但是为了确定概率，我认为我需要使我的数据适合最适合描述我的数据的理论分布。我认为需要某种拟合优度检验来确定最佳模型。 有没有办法在Python（Scipy或Numpy）中实现这种分析？你能举个例子吗？ 谢谢！

139 python  numpy  statistics  scipy  distribution 

我想使用Matplotlib绘制2D热图。我的数据是一个n×n的Numpy数组，每个数组的值都在0到1之间。因此，对于该数组的（i，j）元素，我想在我的（i，j）坐标上绘制一个正方形热图，其颜色与数组中元素的值成比例。 我怎样才能做到这一点？

139 python  numpy  matplotlib 

在使用SciPy的和NumPy的一个项目，我应该使用scipy.pi，numpy.pi或math.pi？

137 python  numpy  scipy  pi 

在对音频或图像阵列进行一些处理之后，需要先在一定范围内对其进行标准化，然后才能将其写回到文件中。可以这样完成： # Normalize audio channels to between -1.0 and +1.0 audio[:,0] = audio[:,0]/abs(audio[:,0]).max() audio[:,1] = audio[:,1]/abs(audio[:,1]).max() # Normalize image to between 0 and 255 image = image/(image.max()/255.0) 有没有那么繁琐，方便的函数方式来做到这一点？matplotlib.colors.Normalize()似乎无关。

136 python  arrays  numpy  scipy  convenience-methods 

有没有那么冗长的替代方案： for x in xrange(array.shape[0]): for y in xrange(array.shape[1]): do_stuff(x, y) 我想出了这个： for x, y in itertools.product(map(xrange, array.shape)): do_stuff(x, y) 这节省了一个缩进，但仍然很丑陋。 我希望看起来像这样的伪代码： for x, y in array.indices: do_stuff(x, y) 有没有类似的东西存在？

135 python  numpy 

我正在尝试运行该程序 import cv2 import time cv.NamedWindow("camera", 1) capture = cv.CaptureFromCAM(0) while True: img = cv.QueryFrame(capture) cv.ShowImage("camera", img) if cv.WaitKey(10) == 27: break cv.DestroyAllWindows() 但是我遇到了numpy的问题，我在将pyschopy和opencv一起使用。我不断收到的问题是此错误报告： RuntimeError：针对API版本7编译的模块，但此版本的numpy为6 追溯（最近一次通话）： 文件“ C：\ Users \ John \ Documents \ EyeTracking \ Programs \ GetImage.py”，第1行，在 import cv2 ImportError：numpy.core.multiarray导入失败 我在psychopy文件夹中有numpy-1.6.1-py2.7，我只是对什么错感到困惑？ 编辑（删除的答案） 以下命令 pip install -U numpy 帮助解决问题： …

135 opencv  python-2.7  numpy 

我试图加快答案在这里使用用Cython。我尝试编译代码（在完成此处cygwinccompiler.py介绍的hack 之后），但出现错误。谁能告诉我我的代码是否有问题，或者Cython有点神秘？fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory...compilation terminated 下面是我的代码。 import numpy as np import scipy as sp cimport numpy as np cimport cython cdef inline np.ndarray[np.int, ndim=1] fbincount(np.ndarray[np.int_t, ndim=1] x): cdef int m = np.amax(x)+1 cdef int n = x.size cdef unsigned int i cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1] c …

133 python  windows-7  numpy  cython 

我在python pandas DataFrame中有一列具有布尔True / False值的列，但是对于进一步的计算，我需要1/0表示形式。有没有一种快速的方法来做到这一点？

133 python  numpy  pandas 

Numpy，scipy，matplotlib和pylab是使用python进行科学计算的常用术语。 我只是学习了一些有关pylab的知识，而感到困惑。每当我要导入numpy时，我都可以执行以下操作： import numpy as np 我只是认为，一旦我这样做 from pylab import * numpy也将被导入（使用np别名）。所以基本上，第二个相比第一个做更多的事情。 我想问的几件事： pylab仅仅是numpy，scipy和matplotlib的包装吗？ 由于NP是pylab中的numpy别名，因此pylab中的scipy和matplotlib别名是什么？（据我所知，plt是matplotlib.pyplot的别名，但我不知道matplotlib本身的别名）

132 python  numpy  matplotlib  scipy