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查询日期和价格数据的矢量化方式
问题 概述 我正在寻找一种矢量化方法来获取看到特定条件的第一个日期 当价格处于dfDays is gt 中指定的目标价格dfWeeks target 必须在设定目标的日期之后满足此条件 有没有办法进行以下时间序列分析apply或者类似的 在
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pandas
NumPy
如何对 pandas 数据框进行二分搜索以查找列值的组合?
抱歉 如果这是 pandas 文档解释的一个简单问题 但我尝试寻找如何做到这一点 但没有任何运气 我有一个包含几列的 pandas 数据框 并且我希望能够使用二分搜索来搜索特定行 因为我的数据集很大并且我将进行大量搜索 我的数据如下所示 N
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pandas
NumPy
如何使用 numpy 获取所有可能的随机组合
我有一个长度为 NumPy 的数组N含有X那些和N X零 我想生成数组的所有可能的随机组合 例如 当N是 5 并且X是2 我需要以下组合 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0
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NumPy
获取 numpy 矩阵中正方形的坐标
给定以下 numpy 矩阵 import numpy as np np matrix np array 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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NumPy
matrix
Pandas 在 train_test_split 返回的数据上“不再支持将列表之类传递给 .loc 或带有任何缺失标签的 []”
由于某种原因 train test split 尽管长度相同且索引看起来相同 但仍会触发此错误 from sklearn model selection import KFold data col1 30 5 45 1 99 6 5 4 2
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pandas
NumPy
scikitlearn
找到图像中每个像素最接近的 RGB 颜色
我正在使用 NumPy 进行一些图像处理 我将图像加载到数组中并获取每个像素的 最近 颜色 如下所示 rgbValues is a global list with 22 RGB values def getNearestColor rgb
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NumPy
pythonimaginglibrary
为什么 python/numpy 的 += 会改变原始数组?
import numpy as np W np array 0 1 2 W1 W W1 np array 2 3 4 print W W np array 0 1 2 W1 W W1 W1 np array 2 3 4 print W 上面
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NumPy
SciPy 中的指数曲线拟合
我有两个 NumPy 数组x and y 当我尝试使用指数函数拟合数据时curve fit SciPy 用这个简单的代码 usr bin env python from pylab import from scipy optimize im
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NumPy
matplotlib
scipy
curvefitting
python 列表的按位或减少
我有两个 0 和 1 列表 两个列表的长度相同 以下只是一个示例 我正在寻找适用于任何大小且在任何索引处包含零和一的列表的通用解决方案 l1 1 1 0 1 1 1 1 l2 0 0 0 1 0 0 0 目标是使用第一个列表l1 as ma
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list
NumPy
logicaloperators
masking
使用 Scipy curve_fit 和分段函数
我收到优化警告 OptimizeWarning Covariance of the parameters could not be estimated category OptimizeWarning 当尝试使用我的分段函数来拟合我的数据时
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NumPy
scipy
curvefitting
torch 相当于 numpy.r_
numpy 有 r https numpy org doc stable reference generated numpy r html which 将切片对象转换为沿第一个轴的串联 这是快速构建数组的简单方法 有两种用途 案例 如果索引
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NumPy
Pytorch
用最少的内存连接 Numpy 数组
不是我有50GB的数据集保存为h5py 里面是一个字典 字典包含从 0 到 n 的键 值是具有相同形状的 numpy ndarray 3 维 例如 字典 0 np array 我想连接所有这些 np 数组 代码如下 sample np co
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Arrays
NumPy
memory
如何在 numpy 中向量化 linspace [重复]
这个问题在这里已经有答案了 我想对数组进行 linspace 操作 就像下面这样 a np array 2 4 6 b vectorize np array 0 a 5 我想要返回看起来像这样的东西 b 0 0 5 1 1 5 2 0 1
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NumPy
numpy ValueError 形状未对齐
所以我正在尝试改编迈克尔 尼尔森的神经网络http neuralnetworksanddeeplearning com chap1 html http neuralnetworksanddeeplearning com chap1 html
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NumPy
neuralnetwork
numpy:将 argsort 应用于数组
The argsort http docs scipy org doc numpy reference generated numpy argsort html numpy argsort函数返回一个索引矩阵 可用于索引原始数组 以便结果与
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Arrays
NumPy
如何将数据分成 3 组(训练、验证和测试)?
我有一个 pandas 数据框 我希望将其分为 3 个独立的集合 我知道使用训练测试分割 http scikit learn org stable modules generated sklearn cross validation tra
pandas
NumPy
DataFrame
machinelearning
scikitlearn
NumPy 最小/最大就地分配
是否可以使用 NumPy 多维数组执行最小 最大就地赋值 而无需额外的副本 Say a and b是两个 2D numpy 数组 我想要a i j min a i j b i j 对全部i and j 一种方法是 a numpy minim
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NumPy
如何使 numpy 数组列表都具有相同的形状?
所以我的列表中有一堆 2d Numpy 数组 我想确保它们都具有相同的形状 我知道每个数组的第二个维度是相同的 但第一个维度有所不同 假设数组 X 的形状为 n m 数组 Y 的形状为 n 2 m 我想向数组 X 添加两行零 以便 X 和
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NumPy
python中函数的均方根
我想计算Python中函数的均方根 我的函数采用简单的形式 例如 y f x x 和 y 是数组 I tried Numpy 和 Scipy 文档 https docs scipy org doc 但什么也没找到 我假设您想要计算以下伪代码
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Arrays
python3x
NumPy
scipy
有没有办法加快 numpy.where 的循环速度?
想象一下 您有一个分割图 其中每个对象都由唯一索引标识 例如看起来与此类似 对于每个对象 我想保存它覆盖的像素 但我只能提出标准for循环至今 不幸的是 对于包含数千个单独对象的较大图像 这结果非常慢 至少对于我的真实数据来说是这样 我能以
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NumPy
parallelprocessing
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