Als «numpy» getaggte Fragen

NumPy ist eine wissenschaftliche und numerische Erweiterung der Programmiersprache Python.

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Mittelwert, Nanomittel und Warnung: Mittelwert der leeren Scheibe
Angenommen, ich konstruiere zwei Numpy-Arrays: a = np.array([np.NaN, np.NaN]) b = np.array([np.NaN, np.NaN, 3]) Jetzt finde ich, dass np.meandas nanfür beide zurückkehrt aund b: >>> np.mean(a) nan >>> np.mean(b) nan Seit numpy 1.8 (veröffentlicht am 20. April 2016) sind wir mit nanmean gesegnet , das nanWerte ignoriert : >>> np.nanmean(b) …
73 python  numpy  warnings 
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Verketten Sie zwei NumPy-Arrays vertikal
Ich habe folgendes versucht: >>> a = np.array([1,2,3]) >>> b = np.array([4,5,6]) >>> np.concatenate((a,b), axis=0) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> np.concatenate((a,b), axis=1) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) Ich würde jedoch zumindest erwarten, dass ein Ergebnis so aussieht array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) Warum ist es nicht …
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LogisticRegression: Unbekannter Etikettentyp: 'Continuous' mit sklearn in Python
Ich habe den folgenden Code, um einige der beliebtesten ML-Algorithmen der sklearn Python-Bibliothek zu testen: import numpy as np from sklearn import metrics, svm from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.svm …
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NumPy's Convolve verstehen
Bei der Berechnung eines einfachen gleitenden Durchschnitts numpy.convolvescheint dies die Aufgabe zu erfüllen. Frage: Wie erfolgt die Berechnung bei Verwendung np.convolve(values, weights, 'valid')? convolution product is only given for points where the signals overlap completelyWorauf beziehen sich die beiden Signale, wenn in den Dokumenten erwähnt ? Wenn Erklärungen Beispiele und …
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Scikit Lernen Sie die SVC-Entscheidungsfunktion kennen und sagen Sie sie voraus
Ich versuche, die Beziehung zwischen Entscheidungsfunktion und Vorhersage zu verstehen, die Instanzmethoden von SVC sind ( http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html ). Bisher habe ich festgestellt, dass die Entscheidungsfunktion paarweise Bewertungen zwischen Klassen zurückgibt. Ich hatte den Eindruck, dass Predict die Klasse auswählt, die ihre paarweise Punktzahl maximiert, aber ich habe dies getestet und …
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Numpy: Ein komplexes Array aus 2 echten erstellen?
Ich möchte 2 Teile desselben Arrays zu einem komplexen Array kombinieren: Data[:,:,:,0] , Data[:,:,:,1] Diese funktionieren nicht: x = np.complex(Data[:,:,:,0], Data[:,:,:,1]) x = complex(Data[:,:,:,0], Data[:,:,:,1]) Vermisse ich etwas Mag numpy es nicht, Array-Funktionen für komplexe Zahlen auszuführen? Hier ist der Fehler: TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python …
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Seltsame Indizierung mit numpy
Ich habe eine Variable x, die die Form hat (2,2,50,100). Ich habe auch ein Array, y, das np.array ([0,10,20]) entspricht. Eine seltsame Sache passiert, wenn ich x [0,:,:, y] indiziere. x = np.full((2,2,50,100),np.nan) y = np.array([0,10,20]) print(x.shape) (2,2,50,100) print(x[:,:,:,y].shape) (2,2,50,3) print(x[0,:,:,:].shape) (2,50,100) print(x[0,:,:,y].shape) (3,2,50) Warum gibt der letzte (3,2,50) und …
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Seltsamer Fehler in Pandas und Numpy in Bezug auf Multithreading
Die meisten Funktionen des Numpy aktivieren standardmäßig Multithreading. Ich arbeite beispielsweise auf einer Intel-CPU-Workstation mit 8 Kernen, wenn ich ein Skript ausführe import numpy as np x=np.random.random(1000000) for i in range(100000): np.sqrt(x) Das Linux topzeigt 800% CPU-Auslastung während des Betriebs an, was bedeutet, dass numpy automatisch erkennt, dass meine Workstation …
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Änderungen des Python-Ergebnisses während der Berechnung von cv2.Rodrigues
Wenn ich renne: import numpy as np import cv2 def changes(): rmat=np.eye(4) tvec=np.zeros(3) (rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat) print rvec for i in range(2): changes() Ich bekomme: [[6.92798859e-310] [2.19380404e-316] [1.58101007e-322]] [[0.] [0.] [0.]] Also das Ergebnis von changes()Änderungen. Ich verstehe nicht, warum das so ist, und die Tatsache, dass es sich nicht mehr …
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