Ich verwende Pandas-Datenrahmen und möchte eine neue Spalte als Funktion vorhandener Spalten erstellen. Ich habe keine gute Diskussion über den Geschwindigkeitsunterschied zwischen df.apply()und gesehen np.vectorize(), also dachte ich, ich würde hier fragen. Die Pandas- apply()Funktion ist...
Ich versuche, numpy unter macOS X zu installieren, aber nach Ausführung des Befehls wird folgende pip install numpyFehlermeldung angezeigt : Umgebungsfehler: [Fehler 13]: Berechtigung verweigert: 'usr / local / bin / f2py Wie behebe ich das?
Gibt es eine einfache Möglichkeit, ein unveränderliches NumPy-Array zu erstellen? Wenn man eine Klasse ableiten muss, um ndarraydies zu tun, was ist die Mindestmenge an Methoden, die man überschreiben muss, um Unveränderlichkeit zu erreichen?
Ich habe eine 2D-Matrix und möchte die Norm jeder Zeile übernehmen. Aber wenn ich numpy.linalg.norm(X)direkt benutze , nimmt es die Norm der gesamten Matrix. Ich kann die Norm jeder Zeile nehmen, indem ich eine for-Schleife verwende und dann die Norm jeder Zeile nehme X[i], aber es dauert sehr...
Ich habe ein Array awie dieses: a = [[40, 10], [50, 11]] Ich muss den Mittelwert für jede Dimension separat berechnen. Das Ergebnis sollte folgendes sein: [45, 10.5] 45der Mittelwert von a[*][0]und 10.5der Mittelwert von a[*][1]. Was ist die eleganteste Art, dies ohne Verwendung einer Schleife zu...
Gibt es in numpy eine Methode zur Berechnung des mittleren quadratischen Fehlers zwischen zwei Matrizen? Ich habe versucht zu suchen, aber keine gefunden. Ist es unter einem anderen Namen? Wenn nicht, wie überwinden Sie das? Schreiben Sie es selbst oder verwenden Sie eine andere Bibliothek?...
Ich möchte eine Liste von 2d NumPy-Arrays (x, y), wobei jedes x in {-5, -4,5, -4, -3,5, ..., 3,5, 4, 4,5, 5} und dasselbe für y steht . ich könnte x = np.arange(-5, 5.1, 0.5) y = np.arange(-5, 5.1, 0.5) und dann alle möglichen Paare durchlaufen, aber ich bin sicher, es gibt einen schöneren Weg ......
Angesichts dieser CSV-Datei: "A","B","C","D","E","F","timestamp" 611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291111964948E12 611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291113113366E12 611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291120650486E12 Ich...
In Numpys Tutorial kann die Achse mit ganzen Zahlen indiziert werden, wie 0für Spalte, 1für Zeile, aber ich verstehe nicht, warum sie auf diese Weise indiziert werden? Und wie finde ich den Index jeder Achse heraus, wenn ich mit mehrdimensionalen Arrays fertig werde?
Aus der Numpy-Dokumentation zu Logarithmen habe ich Funktionen gefunden, um den Logarithmus mit Basis e , 2 und 10 zu übernehmen : import numpy as np np.log(np.e**3) #3.0 np.log2(2**3) #3.0 np.log10(10**3) #3.0 Wie nehme ich jedoch den Logarithmus mit der Basis n (z. B. 42) in numpy?...
Jedes Mal, wenn ich das imdb_lstm.pyBeispiel über das Keras-Framework ( https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py ) ausführe, erhalte ich unterschiedliche Ergebnisse ( Testgenauigkeit ). Der Code enthält np.random.seed(1337)oben vor allen Keras Importe. Es sollte...
Einfache Frage: Was ist der Vorteil jeder dieser Methoden? Es scheint, dass bei den richtigen Parametern (und Ndarray-Formen) alle scheinbar gleichwertig funktionieren. Arbeiten Sie an Ort und Stelle? bessere Leistung haben? Welche Funktionen soll ich wann nutzen?
Soweit ich weiß, bezieht sich die Option Log = True in der Histogrammfunktion nur auf die y-Achse. P.hist(d,bins=50,log=True,alpha=0.5,color='b',histtype='step') Ich muss die Behälter in log10 gleichmäßig verteilen. Gibt es etwas, das das kann?
Ich habe ein kleines Projekt, das wunderbar mit SWIG zusammenarbeitet. Insbesondere geben einige meiner Funktionen std::vectors zurück, die in Python in Tupel übersetzt werden. Jetzt mache ich viele Zahlen, also muss SWIG diese nur in Numpy-Arrays konvertieren, nachdem sie vom C ++ - Code...
Was ist der Unterschied zwischen numpy.random.shuffle(x)und numpy.random.permutation(x)? Ich habe die Dokumentseiten gelesen, konnte aber nicht verstehen, ob es einen Unterschied zwischen den beiden gab, wenn ich nur die Elemente eines Arrays zufällig mischen möchte. Genauer gesagt, ich habe ein...
Ich habe folgendes Skript geschrieben: import numpy d = numpy.array([[1089, 1093]]) e = numpy.array([[1000, 4443]]) answer = numpy.exp(-3 * d) answer1 = numpy.exp(-3 * e) res = answer.sum()/answer1.sum() print res Aber ich habe dieses Ergebnis bekommen und mit dem Fehler aufgetreten: nan...
Ich versuche, ein Programm Zeile für Zeile aufzuschlüsseln. Yist eine Datenmatrix, aber ich kann keine konkreten Daten darüber finden, was .shape[0]genau funktioniert. for i in range(Y.shape[0]): if Y[i] == -1: Dieses Programm verwendet numpy, scipy, matplotlib.pyplot und cvxopt....
Was ist eine einfache und effiziente Möglichkeit, einen Datenrahmen in Pandas nach Zeilen oder Spalten zu mischen? Dh wie man eine Funktion schreibt shuffle(df, n, axis=0), die einen Datenrahmen, eine Anzahl von Mischvorgängen nund eine Achse ( axis=0ist Zeilen, axis=1ist Spalten) verwendet und...
>>> ex=np.arange(30) >>> e=np.reshape(ex,[3,10]) >>> e array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]]) >>> e>15 array([[False, False, False, False, False, False, False, False,...
Ich weiß, dass ich, um die Zufälligkeit von numpy.random zu säen und sie reproduzieren zu können, Folgendes tun sollte: import numpy as np np.random.seed(1234) aber was macht np.random.RandomState() das