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使用随机放置的 NaN 创建示例 numpy 数组
出于测试目的 我想创建一个M by Nnumpy 数组与c随机放置的 NaN import numpy as np M 10 N 5 c 15 A np random randn M N A mask np nan 我在创建时遇到问题mas
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Arrays
NumPy
NaN
Scipy Sparse:SciPy/NumPy 更新后出现奇异矩阵警告
我的问题是由大型电阻器系统的节点分析产生的 我基本上是在设置一个大的稀疏矩阵A 我的解向量b 我正在尝试求解线性方程A x b 为了做到这一点 我正在使用scipy sparse linalg spsolve method 直到最近 一切都
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NumPy
scipy
sparsematrix
linearequation
从 NumPy ndarray 中选择行
我只想从 a 中选择某些行NumPy http en wikipedia org wiki NumPy基于第二列中的值的数组 例如 此测试数组的第二列包含从 1 到 10 的整数 gt gt gt test numpy array nump
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NumPy
Numpy - 根据表示一维的坐标向量的条件替换数组中的值
我有一个data多维数组 最后一个是距离 另一方面 我有距离向量r 例如 Data np ones 20 30 100 r np linspace 10 50 100 最后 我还有一个临界距离值列表 称为r0 使得 r0 shape Dat
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Arrays
NumPy
如何使用 Pandas、Numpy 加速 Python 中的嵌套 for 循环逻辑?
我想检查一下表的字段是否TestProject包含了Client端传入的参数 嵌套for循环很丑陋 有什么高效简单的方法来实现吗 非常感谢您的任何建议 def test parameter a list parameter b list g
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python3x
pandas
NumPy
独立滚动矩阵的行
我有一个矩阵 准确地说 是 2d numpy ndarray A np array 4 0 0 1 2 3 0 0 5 我想滚动每一行A根据另一个数组中的滚动值独立地 r np array 2 0 1 也就是说 我想这样做 print np
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performance
NumPy
Python 中的舍入浮点问题
我遇到了 np round np around 的问题 它没有正确舍入 我无法包含代码 因为当我手动设置值 而不是使用我的数据 时 返回有效 但这是输出 In 177 a Out 177 0 0099999998 In 178 np rou
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NumPy
types
floatingpoint
rounding
将 NumPy 数组按元素映射到更多维度的数组
我想要地图anumpy array从 NxM 到 NxMx3 其中三个元素的向量是原始条目的函数 lambda x f1 x f2 x f3 x 然而 像这样的事情numpy vectorize不允许改变尺寸 当然 我可以创建一个零数组并进
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Arrays
Dictionary
NumPy
计算互相关函数?
In R 我在用ccf or acf计算成对互相关函数 以便我可以找出哪个移位给我带来最大值 从它的外观来看 R给我一个标准化的值序列 Python 的 scipy 中是否有类似的东西 或者我应该使用fft模块 目前 我正在这样做 xcor
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r
statistics
NumPy
scipy
将 numpy 代码点数组与字符串相互转换
我有一个很长的 unicode 字符串 alphabet range 0x0FFF mystr join chr random choice alphabet for in range 100 mystr re sub W mystr 我想
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Arrays
string
NumPy
如何在Python中高效地添加稀疏矩阵
我想知道如何在Python中有效地添加稀疏矩阵 我有一个程序 可以将大任务分解为子任务 并将它们分配到多个 CPU 上 每个子任务都会产生一个结果 一个 scipy 稀疏矩阵 格式为 lil matrix 稀疏矩阵尺寸为 100000x50
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NumPy
scipy
addition
sparsematrix
将二维数组放入 Pandas 系列中
我有一个 2D Numpy 数组 我想将其放入 pandas 系列 而不是 DataFrame 中 gt gt gt import pandas as pd gt gt gt import numpy as np gt gt gt a np
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pandas
NumPy
NumPy linalg.eig
我有这个烦人的问题 但我还没有弄清楚 我有一个矩阵 我想找到特征向量 所以我写 val vec np linalg eig mymatrix 然后我得到了 vec 我的问题是 当我小组中的其他人对相同的矩阵 mymatrix 做同样的事情时
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NumPy
eigenvector
numpy python 中的“AttributeError:'matrix'对象没有属性'strftime'”错误
我有一个维度为 72000 1 的矩阵 该矩阵涉及时间戳 我想使用 strftime 如下所示 strftime d m y 为了得到像这样的输出 11 03 02 我有这样一个矩阵 M np matrix timestamps 我使用了
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NumPy
matrix
strftime
pandas 中的滚动减法
我正在尝试做类似的事情 ff pd DataFrame uid 1 1 1 20 20 20 4 4 4 date 09 06 10 06 11 06 09 06 10 06 11 06 09 06 10 06 11 06 balance
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pandas
NumPy
来自 io.BytesIO 流的 numpy.load
我将 numpy 数组保存在 Azure Blob 存储中 并将它们加载到如下所示的流中 stream io BytesIO store get blob to stream container cat npy stream 我知道从str
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NumPy
azurestorage
Pandas hub_table 更快的替代品
我正在使用熊猫pivot table在大型数据集 1000 万行 6 列 上运行 由于执行时间至关重要 因此我尝试加快流程 目前 处理整个数据集大约需要 8 秒 这太慢了 我希望找到替代方案来提高速度 性能 我当前的 Pandas 数据透视
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pandas
performance
NumPy
Dask
使用步幅沿轴填充每个切片上的对角线
考虑 numpy 数组a a np arange 18 reshape 2 3 3 print a 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 我想沿着每个切片的对角线填充axis 0我使用以下方
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NumPy
使用时间、日期、时间增量
我有一个问题 我的工作时间和时差很多 到目前为止 我已经使用许多 if 语句解决了这个问题 但这些语句很容易出错 在寻找更好的解决方案并且无需重新发明轮子的过程中 我遇到了时间 日期和时间增量 但这些对我来说似乎太不灵活了 所以我正在寻找如
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datetime
NumPy
scipy
如何修复 TypeError: G 必须是 'd' 矩阵?
目标 尝试通过优化过程运行玩具数据集 我遇到以下错误 TypeError Traceback most recent call last
python3x
NumPy
Optimization
cvxopt
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