Programmierung numpy

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Listen in zwei Spalten zeilenweise effizient vergleichen

Wenn Sie einen Pandas DataFrame wie diesen haben: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'today': [['a', 'b', 'c'], ['a', 'b'], ['b']], 'yesterday': [['a', 'b'], ['a'], ['a']]}) today yesterday 0 ['a', 'b', 'c'] ['a', 'b'] 1 ['a', 'b'] ['a'] 2 ['b'] ['a'] ... etc Aber mit ungefähr …

16 python pandas numpy dataframe

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Warum ist np.dot ungenau? (n-dim Arrays)

Angenommen, wir nehmen np.dotzwei 'float32'2D-Arrays: res = np.dot(a, b) # see CASE 1 print(list(res[0])) # list shows more digits [-0.90448684, -1.1708503, 0.907136, 3.5594249, 1.1374011, -1.3826287] Zahlen. Außer, sie können sich ändern: Fall 1 : Scheibea np.random.seed(1) a = np.random.randn(9, 6).astype('float32') b = np.random.randn(6, 6).astype('float32') for i in range(1, len(a)): print(list(np.dot(a[:i], …

15 python c arrays numpy precision

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Finden Sie schnell symmetrische Paare in numpy

from itertools import product import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_records(product(range(10), range(10))) df = df.sample(90) df.columns = "c1 c2".split() df = df.sort_values(df.columns.tolist()).reset_index(drop=True) # c1 c2 # 0 0 0 # 1 0 1 # 2 0 2 # 3 0 3 # 4 0 4 # .. .. .. # …

15 python pandas numpy

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numpy.unique gibt eine falsche Ausgabe für die Liste der Sätze aus

Ich habe eine Liste von Sets gegeben von, sets1 = [{1},{2},{1}] Wenn ich die eindeutigen Elemente in dieser Liste mithilfe von Numpys finde unique, erhalte ich np.unique(sets1) Out[18]: array([{1}, {2}, {1}], dtype=object) Wie zu sehen ist, ist das Ergebnis falsch, wie {1}es in der Ausgabe wiederholt wird. Wenn ich die …

14 python list numpy set

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Überprüfen Sie, ob ein Numpy-Array an allen Rändern 0 hat [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 15 Tagen . Was wäre der schnellste Weg, um zu überprüfen, …

13 python numpy

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Langsame Pandas DataFrame MultiIndex neu indizieren

Ich habe einen Pandas DataFrame des Formulars: 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 …

13 python pandas numpy dataframe

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Finden Sie die Entfernung zum nächsten Nullpunkt im NumPy-Array

Angenommen, ich habe ein NumPy-Array: x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) Bei jedem Index möchte ich den Abstand zum nächsten Nullwert ermitteln. Wenn die Position selbst eine Null ist, geben Sie als Abstand Null zurück. Danach interessieren uns nur noch Entfernungen zur nächsten Null …

12 python numpy

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Schnelle Alternative für numpy.median.reduceat

Gibt es in Bezug auf diese Antwort eine schnelle Möglichkeit, Mediane über ein Array zu berechnen, das Gruppen mit einer ungleichen Anzahl von Elementen enthält? Z.B: 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, …

12 python performance numpy median numpy-ufunc

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Datenadapter konnte nicht gefunden werden, der Eingaben verarbeiten kann: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> enthält Werte vom Typ {“<class 'int'>”})

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1) Das Leitungsproblem war dies Fehler anzeigen: 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

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Erstellen Sie eine NxN-Matrix aus Pandas mit einer Spalte

Ich habe Datenrahmen mit jeder Zeile mit einem Listenwert. id list_of_value 0 ['a','b','c'] 1 ['d','b','c'] 2 ['a','b','c'] 3 ['a','b','c'] Ich muss eine Punktzahl mit einer Zeile und gegen alle anderen Zeilen berechnen Zum Beispiel: Step 1: Take value of id 0: ['a','b','c'], Step 2: find the intersection between id 0 …

11 python pandas numpy

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ModuleNotFoundError: Kein Modul mit dem Namen 'numpy.testing.nosetester'

Ich habe den Entscheidungsbaum verwendet und dieser Fehler wurde ausgelöst. Die gleiche Situation trat auf, als ich Back Propagation verwendete. Wie kann ich das lösen? (Tut mir leid für mein schlechtes Englisch) import pandas as pd import numpy as np a = np.test() f = open('E:/lgdata.csv') data = pd.read_csv(f,index_col = …

11 python numpy machine-learning nose

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Das Importieren der numpy c-Erweiterungen ist fehlgeschlagen

Das Importieren der numpy c-Erweiterungen ist fehlgeschlagen Ich habe Python 3.7 auf meinem Windows-System installiert, um mit Visual Studio-Code zu arbeiten . Alles lief gut, einschließlich der Nutzung der Bibliotheken. Ich habe Python mit dem Deinstallationsprogramm-Tool in der Systemsteuerung deinstalliert . Und Miniconda 3 installiert . Ich habe überprüft, ob …

11 python numpy visual-studio-code miniconda

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So konvertieren Sie Numpy-Arrays mit SWIG in den Vektor <int> & (Referenz)

Mein Ziel: Erstellen 3 numpy Arrays in Python (2 von ihnen werden mit bestimmten Werten initialisiert werden), dann alle drei von ihnen in eine c ++ Funktion als Vektor durch swig senden Referenzen (dies ist , um die Daten zu vermeiden Kopieren über und verlieren Effizienz). Fügen Sie in der …

10 python c++ numpy vector swig

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Numpy: Ruft den Index der Elemente eines 1d-Arrays als 2d-Array ab

Ich habe ein numpy Array wie dieses: [1 2 2 0 0 1 3 5] Ist es möglich, den Index der Elemente als 2D-Array abzurufen? Zum Beispiel wäre die Antwort für die obige Eingabe[[3 4], [0 5], [1 2], [6], [], [7]] Momentan muss ich die verschiedenen Werte schleifen und …

10 python numpy numpy-ndarray

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Was ist der schnellste Weg, um Gruppennamen von Numpy-Arrays Indizes zuzuordnen?

Ich arbeite mit 3D Pointcloud von Lidar. Die Punkte werden durch ein numpy-Array angegeben, das folgendermaßen aussieht: 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, …

9 python numpy hash grouping lidar

Als «numpy» getaggte Fragen