Ich habe eine sehr ähnliche Frage zu dieser Frage , aber immer noch einen Schritt zurück. Ich habe nur eine Version von Python 3 auf meinem Windows 7 ( sorry ) 64-Bit-System installiert. Ich habe numpy über diesen Link installiert - wie in der Frage vorgeschlagen. Die Installation ging gut, …
Geschlossen . Diese Frage basiert auf Meinungen . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage, damit sie mit Fakten und Zitaten beantwortet werden kann, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Verbessere diese Frage Beide scheinen sich außerordentlich ähnlich …
Ich habe folgenden Code: r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9)) Es wird eine width x height x 9Matrix mit Nullen erstellt. Stattdessen möchte ich wissen, ob es eine Funktion oder einen Weg gibt, sie auf NaNeinfache Weise zu s zu initialisieren .
Gibt es eine SciPy-Funktion oder eine NumPy-Funktion oder ein Modul für Python, die den laufenden Mittelwert eines 1D-Arrays in einem bestimmten Fenster berechnet?
Ich benutze Python und NumPy und habe einige Probleme mit "transponieren": import numpy as np a = np.array([5,4]) print(a) print(a.T) Beim Aufrufen a.Twird das Array nicht transponiert. Wenn azum Beispiel, [[],[]]dann transponiert es richtig, aber ich brauche die Transponierung von [...,...,...].
Ich habe Mühe, genau zu verstehen, wie es einsumfunktioniert. Ich habe mir die Dokumentation und einige Beispiele angesehen, aber es scheint nicht zu bleiben. Hier ist ein Beispiel, das wir im Unterricht besprochen haben: C = np.einsum("ij,jk->ki", A, B) für zwei Arrays AundB Ich denke, das würde dauern A^T * …
Das merke ich In [30]: np.mean([1, 2, 3]) Out[30]: 2.0 In [31]: np.average([1, 2, 3]) Out[31]: 2.0 Es sollte jedoch einige Unterschiede geben, da es sich schließlich um zwei verschiedene Funktionen handelt. Was sind die Unterschiede zwischen ihnen?
Ich habe ein 2D-NumPy-Array und möchte alle darin enthaltenen Werte, die größer oder gleich einem Schwellenwert T sind, durch 255,0 ersetzen. Meines Wissens wäre der grundlegendste Weg: shape = arr.shape result = np.zeros(shape) for x in range(0, shape[0]): for y in range(0, shape[1]): if arr[x, y] >= T: result[x, y] …
Wenn ich es versuche numpy.newaxis Das Ergebnis ergibt einen 2D-Plotrahmen mit einer x-Achse von 0 bis 1. Wenn ich jedoch versuche numpy.newaxis, einen Vektor zu schneiden, vector[0:4,] [ 0.04965172 0.04979645 0.04994022 0.05008303] vector[:, np.newaxis][0:4,] [[ 0.04965172] [ 0.04979645] [ 0.04994022] [ 0.05008303]] Ist es dasselbe, außer dass es einen Zeilenvektor …
Wie konvertiere ich eine einfache Liste von Listen in ein Numpy-Array? Die Zeilen sind einzelne Unterlisten und jede Zeile enthält die Elemente in der Unterliste.
Betrachten Sie den folgenden Code: avgDists = np.array([1, 8, 6, 9, 4]) ids = avgDists.argsort()[:n] Dies gibt mir Indizes der nkleinsten Elemente. Ist es möglich, dasselbe argsortin absteigender Reihenfolge zu verwenden, um die Indizes der nhöchsten Elemente zu erhalten?
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