In numpy kann man das 'newaxis'-Objekt in der Slicing-Syntax verwenden, um eine Achse der Länge eins zu erstellen, z. import numpy as np print np.zeros((3,5))[:,np.newaxis,:].shape # shape will be (3,1,5) Die Dokumentation besagt, dass man Nonestattdessen auch verwenden kann newaxis, der Effekt ist genau der gleiche. Gibt es einen Grund, …
Ich verwende numpy.linalg.eig, um eine Liste von Eigenwerten und Eigenvektoren zu erhalten: A = someMatrixArray from numpy.linalg import eig as eigenValuesAndVectors solution = eigenValuesAndVectors(A) eigenValues = solution[0] eigenVectors = solution[1] Ich möchte meine Eigenwerte (z. B. vom niedrigsten zum höchsten) so sortieren, dass ich weiß, was der zugehörige Eigenvektor nach …
Ich war sehr verwirrt darüber, wie Python-Achsen definiert sind und ob sie sich auf die Zeilen oder Spalten eines DataFrames beziehen. Betrachten Sie den folgenden Code: >>> df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], columns=["col1", "col2", "col3", "col4"]) >>> df col1 col2 col3 …
In numpy / scipy habe ich ein Bild in einem Array gespeichert. Ich kann es anzeigen, ich möchte es savefig ohne Ränder, Achsen, Beschriftungen, Titel usw. speichern. Nur reines Bild, sonst nichts. Ich möchte Pakete wie PyPNGoder vermeiden scipy.misc.imsave, sie sind manchmal problematisch (sie lassen sich nicht immer gut installieren, …
Ich habe Probleme, die spezifischen Spalten pro Zeile einer NumPyMatrix auszuwählen . Angenommen, ich habe die folgende Matrix, die ich nennen würde X: [1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9] Ich habe auch einen listSpaltenindex pro Zeile, den ich aufrufen würde Y: [1, 0, 2] Ich muss die …
Angenommen, ich habe einige Eingabedaten: data = np.random.normal(loc=100,scale=10,size=(500,1,32)) hist = np.ones((32,20)) # initialise hist for z in range(32): hist[z],edges = np.histogram(data[:,0,z],bins=np.arange(80,122,2)) Ich kann es zeichnen mit imshow(): plt.imshow(hist,cmap='Reds') bekommen: Die x-Achsenwerte stimmen jedoch nicht mit den Eingabedaten überein (dh Mittelwert von 100, Bereich von 80 bis 122). Daher möchte ich …
Ich habe eine Liste mit Countain-Werten. Einer der Werte, die ich erhalten habe, ist 'nan'. countries= [nan, 'USA', 'UK', 'France'] Ich habe versucht, es zu entfernen, aber ich erhalte jedes Mal eine Fehlermeldung cleanedList = [x for x in countries if (math.isnan(x) == True)] TypeError: a float is required Als …
Ich konnte keine Funktion finden, um ein Array von zufälligen Floats einer bestimmten Länge zwischen einem bestimmten Bereich zu generieren. Ich habe mir Zufallsstichproben angesehen, aber keine Funktion scheint das zu tun, was ich brauche. random.uniform kommt nahe, gibt aber nur ein einzelnes Element zurück, keine bestimmte Zahl. Das ist …
Ich verwende Python und Numpy, um ein Best-Fit-Polynom beliebigen Grades zu berechnen. Ich übergebe eine Liste mit x-Werten, y-Werten und dem Grad des Polynoms, das ich anpassen möchte (linear, quadratisch usw.). So viel funktioniert, aber ich möchte auch r (Korrelationskoeffizient) und r-Quadrat (Bestimmungskoeffizient) berechnen. Ich vergleiche meine Ergebnisse mit der …
Mit import numpy as nphabe ich das bemerkt np.tan(np.pi/2) gibt die Nummer im Titel an und nicht np.inf 16331239353195370.0 Ich bin neugierig auf diese Nummer. Bezieht es sich auf einen Präzisionsparameter der Systemmaschine? Könnte ich es aus etwas berechnet haben? (Ich denke nach dem Vorbild von etwas ähnlichem sys.float_info) BEARBEITEN: …
Ich warte darauf, dass ein anderer Entwickler einen Code fertigstellt, der ein np-Array mit einer Form (100.2000) mit Werten von entweder -1,0 oder 1 zurückgibt. In der Zwischenzeit möchte ich zufällig ein Array mit denselben Merkmalen erstellen, damit ich einen Vorsprung bei meiner Entwicklung und beim Testen habe. Die Sache …
Kann jemand eine einfache Möglichkeit empfehlen, alle negativen Werte in einem Array durch 0 zu ersetzen? Ich habe einen vollständigen Block, wie man es mit einem Numpy-Array macht z.B a = array([1, 2, 3, -4, 5]) Ich muss zurückkehren [1, 2, 3, 0, 5] a < 0 gibt: [False, False, …
Ich habe ein 2D-Numpy-Array. Einige der Werte in diesem Array sind NaN. Ich möchte bestimmte Operationen mit diesem Array ausführen. Betrachten Sie zum Beispiel das Array: [[ 0. 43. 67. 0. 38.] [ 100. 86. 96. 100. 94.] [ 76. 79. 83. 89. 56.] [ 88. NaN 67. 89. 81.] …
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