numpy- все статьи тега ➜ страница 2
Python: замена значений в массиве
У меня есть 1-мерный набор данных с некоторыми значениями no data, которые задаются как 9999. Вот выдержка, поскольку она довольно длинная: this_array = [ 4, 4, 1, 9999, 9999, 9999, -5, -4, ... ] Я хотел бы заменить значения no data средними значениями ближайших значений с обеих сторон, однако, поскольку некоторые значения no data имеют самые близкие значения, а также значения no data, замена их немного сложнее. то есть я хотел бы, чтобы три значения no data были заменены на -2. ...
Треугольник волнообразный массив в Python
Каков наиболее эффективный способ получения массива из 100 чисел, которые образуют форму волны треугольника ниже, с максимальной / минимальной амплитудой 0,5? Треугольная форма сигнала в уме: ...
N мерный массив в python
Новое в Python и Numpy, пытающихся создать 263-мерные массивы. Мне нужно так много измерений для модели машинного обучения. Конечно, один из способов-это использование numpy.нули или numpy.единицы и написание кода, как показано ниже: x=np.zeros((1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)) #and more 1,1,1,1 Существует ли более простой способ создания массивов со многими измерениями? ...
Замена запредельных (комплексных) значений в фрейме данных pandas
(Python 2.7, pandas 0.13.0) Фон: я читаю кучу данных из CSV-файла и загружаю их в фрейм данных pandas. Некоторые данные являются сложными (я преобразую их из строк при загрузке). Некоторые из значений были погрешностями оборудования, отличающимися тем, что они слишком велики. Я хочу заменить все значения, величина которых превышает определенный порог, на np.бабушка. Это легко с массивом numpy (при условии, что вы используете "сложный nan", как показано на рисунке), но было сложно в pandas ...
Умножение каждого элемента одного массива на каждый элемент другого массива
Скажем, у меня есть два массива, import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([5, 6, 7, 8]) Что самое быстрое, самое Питонское и т. д., прием. способ получения нового массива z с числом элементов, равным x.size * y.size, в котором элементы являются произведениями каждой пары элементов (x_i, y_j) из двух входных массивов. Перефразируя, я ищу массив z, в котором z[k] является x[i] * y[j]. Простой, но неэффективный способ получить это выглядит следующим образом: z = np.emp ...
Скользящее окно по списку списков в Python
Я пытаюсь использовать numpy/pandas для построения компаратора стиля скользящего окна. У меня есть список списков, каждый из которых имеет разную длину. Я хочу сравнить каждый список с другим списком, как показано ниже: lists = [[10,15,5],[5,10],[5]] window_diff(l[1],l[0]) = 25 Окно diff для списков [0] и списков[1] дал бы 25, используя следующую технику скольжения окна, показанную на рисунке ниже. Потому что списки[1] это более короткий путь, мы сдвигаем его один раз вправо, в результате ч ...
Python Chunking CSV файл мультипроцессорная обработка
Я использую следующий код для разбиения CSV-файла на несколько блоков (источник: здесь) def worker(chunk): print len(chunk) def keyfunc(row): return row[0] def main(): pool = mp.Pool() largefile = 'Counseling.csv' num_chunks = 10 start_time = time.time() results = [] with open(largefile) as f: reader = csv.reader(f) reader.next() chunks = itertools.groupby(reader, keyfunc) while True: # make a list of num_chunks chun ...
Python-эффективное представление пикселей и связанных с ними значений
Я использую python для работы с большими (приблизительно 2000 x 2000) матрицами, где каждая I, J точка в матрице представляет собой один пиксель. Сами матрицы разрежены (то есть значительная их часть будет иметь нулевые значения), но при их обновлении они, как правило, являются операциями инкремента, для большого числа соседних пикселей в прямоугольном "блоке", а не случайных пикселей здесь или там (свойство, которое я в настоящее время не использую в своих интересах..). Боюсь, немного новеньк ...
Numpy: удаление строк со всеми значениями nan или 0
Я хотел бы удалить все значения из таблицы, если строки = nan или 0. Я знаю, что есть способ сделать это с помощью pandas, то есть pandas.dropna(how = 'all'), но я хотел бы использовать метод numpy для удаления строк со всеми nan или 0. Существует ли эффективная реализация этого? ...
cimport numpy не работает в cython; сообщение об ошибке неясно (для меня)
Я новичок в cython (и python) и пытаюсь импортировать numpy таким образом, чтобы я мог определять типы переменных. Мое понимание заключается в том, что я должен использовать "cimport numpy", который, однако, терпит неудачу, и я ничего не могу получить из сообщения об ошибке. Вот мой код, сводящийся к ключевой части: Мой фактический модуль на данный момент не включает ничего, кроме: cimport numpy as np Это мой setup.py: from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize s ...
Включает в себя: условное сумму
У меня есть следующий массив numpy: import numpy as np arr = np.array([[1,2,3,4,2000], [5,6,7,8,2000], [9,0,1,2,2001], [3,4,5,6,2001], [7,8,9,0,2002], [1,2,3,4,2002], [5,6,7,8,2003], [9,0,1,2,2003] ]) Я понимаю np.sum(arr, axis=0), чтобы обеспечить результат: array([ 40, 28, 36, 34, 16012]) То, что я хотел бы сделать (без цикла for ), - это суммировать ...
исключение элемента из массива numpy
Я хочу получить массив c в качестве результата, но я не знаю, как: import numpy as np a = xrange(10) b = np.array([3,2,1,9]) C состоит из элементов a, которые не находятся в b: c = np.array([0,4,5,6,7,8]) ...
Масштабирование массива numpy
У меня есть двумерный массив numpy, который представляет монохромное изображение с ПЗС-матрицы, которая была привязана 3x3 (то есть каждое значение в массиве представляет 9 пикселей (3x3) на физическом ПЗС-матрице). Я хочу изменить его масштаб, чтобы он соответствовал исходному макету ПЗС (поэтому я могу легко наложить его на изображение без биннов с того же ПЗС). Я видел пересчет массива numpy, представляющего изображение, но это, похоже, не делает того, что я хочу. Предположим, что у меня ...
numpy polyfit проходя через 0
Предположим, что у меня есть векторы x и y с вектором веса wgt. Я могу вписать кубическую кривую (y = a x^3 + b x^2 + c x + d), используя np.polyfit следующим образом: y_fit = np.polyfit(x, y, deg=3, w=wgt) Теперь предположим, что я хочу сделать еще одну подгонку, но на этот раз я хочу, чтобы подгонка прошла через 0 (т. е. y = a x^3 + b x^2 + c x, d = 0), как я могу указать, что конкретный коэффициент (т. е. d в этом случае) равен нулю? Спасибо ...
Быстрый способ построить дерево, используя Networkx в Python?
Есть ли более быстрый и приятный способ построения дерева Networkx? В настоящее время мой код for numb in range(0,len(previous)): nodos = list(chunks(current,3)) for i in range(0,3): G.add_edge(previous[numb],nodos[numb][i]) Это работает следующим образом: 1. Дерево имеет 3 ветви (или края). У меня есть два массива: previous = [x,y,z] #These nodes have already been added to the graph current = [xx,xy,xz, xy,yy,yz, xz,yz,zz] #This nodes need to be added. В идеале я ...
Интерполировать значения NaN в массиве numpy
Есть ли быстрый способ заменить все значения NaN в массиве numpy (скажем) линейно интерполированными значениями? Например, [1 1 1 nan nan 2 2 nan 0] Будет преобразовано в [1 1 1 1.3 1.6 2 2 1 0] ...
Построить Кусочную функцию в Python
Я хотел бы построить следующую кусочную функцию в Python, используя Matplotlib, от 0 до 5. f(x) = 1, x != 2; f(x) = 0, x = 2 На Языке Python... def f(x): if(x == 2): return 0 else: return 1 Используя NumPy я создаю массив x = np.arange(0., 5., 0.2) array([ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. , 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 3. , 3.2, 3.4, 3.6, 3.8, 4. , 4.2, 4.4, 4.6, 4.8]) Я пробовал такие вещи, как... import matplotlib.pyplot as plt ...
Самый быстрый способ создать разреженную матрицу вида A. T * diag(b) * A + C?
Я пытаюсь оптимизировать фрагмент кода, который решает большую разреженную нелинейную систему, используя метод внутренней точки. На этапе обновления это включает вычисление матрицы Гессена H, градиента g, а затем решение для d в H * d = -g, чтобы получить новое направление поиска. Матрица Гессена имеет симметричную трехдиагональную структуру вида: A. T * diag (b) * A + C Я убежал.line_profiler о конкретной функции в вопросе: Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents ======== ...
Как найти максимальный индекс конкретного числа и минимальный индекс столбца мудрый numpy
У меня есть массив numpy, такой как m = np.array([[0,0,0,0,0], [0,0,0,1,1], [0,1,0,1,0], [0,1,0,1,0], [0,0,1,1,1],]) (m == 1).argmax(0) дадут array([0, 2, 4, 1, 1]). Существует ли какая-либо аналогичная функция для получения минимального индекса 1 и максимального индекса по каждому столбцу. то есть array([[ nan, 2., 4., 1., 1.], [ nan, 3., 4., 4., 4.]]) ...
Генерация симметричных матриц в пакете numpy
Я пытаюсь генерировать симметричные матрицы в numpy. В частности, эти матрицы должны иметь случайные места записей, и в каждой записи содержимое может быть случайным. Вдоль главной диагонали нас не интересует, какие энты там находятся, поэтому я произвел рандомизацию и их. Подход, который я использовал, заключается в том, чтобы сначала сгенерировать матрицу NxN all zero и просто замкнуть цикл над индексами матриц. Однако, учитывая, что циклирование относительно дорого в python, мне интересно ес ...