numpy- все статьи тега ➜ страница 6
Как нормализовать 2-мерный массив numpy в python менее подробно?
учитывая 3 раза 3 numpy массив a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3) # array([[ 0, 3, 6], # [ 9, 12, 15], # [18, 21, 24]]) чтобы нормализовать строки 2-мерного массива, о котором я думал row_sums = a.sum(axis=1) # array([ 9, 36, 63]) new_matrix = numpy.zeros((3,3)) for i, (row, row_sum) in enumerate(zip(a, row_sums)): new_matrix[i,:] = row / row_sum там должен быть лучший способ, не так ли? возможно, чтобы прояснить: под нормализацией я имею в виду, что сумма записей ...
включает в себя замену отрицательных значений в массиве
может ли кто-нибудь посоветовать простой способ замены всех отрицательных значений в массиве на 0? у меня есть полный блок о том, как это сделать с помощью массива numpy например a = array([1, 2, 3, -4, 5]) мне нужно вернуть [1, 2, 3, 0, 5] a < 0 выдает: [False, False, False, True, False] вот где я застрял - как использовать этот массив для изменения исходного массива ...
Как установить SciPy на 64 бит Windows?
Как установить SciPy в моей системе? для части NumPy (от которой зависит SciPy) на самом деле есть установщик для 64-битных окон: numpy-1.3.0.победа-для amd64-py2.6.msi (URL прямой загрузки, 2310144 байт). запуск установщика scipy superpack приводит к этому сообщение в диалоговом окне: не удается установить. Python версии 2.6, который не был найден в реестре. Я уже у Вас установлен Python 2.6.2 (и рабочая установка Django в нем), но я не знаю ни о какой истории реестра. записи реестра, ...
numpy: функция для одновременного max () и min()
numpy.amax () найти максимальное значение в массиве, и numpy.Амин() делает то же самое минимальное значение. Если я хочу найти как max, так и min, мне нужно вызвать обе функции, что требует прохождения через (очень большой) массив дважды, что кажется медленным. есть ли функция в API numpy, которая находит как max, так и min только с одним проходом через данные? ...
Сеточные функции сетки в Python (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)
Я ищу четкое сравнение meshgrid функции. К сожалению, я не нахожу его! включает в себя http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ предоставляет mgrid ogrid meshgrid Scitools http://hplgit.github.io/scitools/doc/api/html/index.html обеспечивает ndgrid boxgrid в идеале-таблица, суммирующая все это было бы прекрасно! ...
Есть ли преимущество в скорости анализа или использовании памяти для использования HDF5 для хранения больших массивов (вместо плоских двоичных файлов)?
я обрабатываю большие 3D массивы, которые мне часто нужно нарезать различными способами для выполнения различных анализов данных. Типичный "куб" может быть ~100 ГБ (и, вероятно, станет больше в будущем) похоже, что типичным рекомендуемым форматом файлов для больших наборов данных в python является использование HDF5 (либо h5py, либо pytables). Мой вопрос: есть ли какая-либо скорость или использование памяти для использования HDF5 для хранения и анализа этих кубов над хранением их в простых плос ...
Разница между НП.значит и ТФ.уменьшить среднее значение в Numpy и Tensorflow?
на MNIST beginner tutorial, есть accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast в основном изменяет тип тензора объекта, но в чем разница между tf.reduce_mean и np.mean? вот док на tf.reduce_mean: reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. reduction_indices: The dimensions to reduce. If `None` (the defaut), reduces all dimensions. # 'x' is [[1., 1. ]] # [2., ...
Как преобразовать массив Numpy в изображение PIL, применяя цветовую карту matplotlib
у меня есть простая проблема, но я не могу найти хорошее решение. Я хочу взять массив NumPy 2D, который представляет собой изображение в оттенках серого, и преобразовать его в изображение RGB PIL при применении некоторых цветовых карт matplotlib. Я могу получить разумный выход PNG с помощью : dpi = 100.0 w, h = myarray.shape[1]/dpi, myarray.shape[0]/dpi fig = plt.figure(figsize=(w,h), dpi=dpi) fig.figimage(sub, cmap=cm.gist_earth) plt.savefig('out.png') хотя я мог бы адаптировать это, чтобы ...
Ранжирование элементов в массиве с помощью Python/NumPy
у меня есть массив чисел, и я хотел бы создать другой массив, который представляет ранг каждого элемента в первом массиве. Я использую Python и NumPy. например: array = [4,2,7,1] ranks = [2,1,3,0] вот лучший метод, который я придумал: array = numpy.array([4,2,7,1]) temp = array.argsort() ranks = numpy.arange(len(array))[temp.argsort()] есть ли какие-либо лучшие/более быстрые методы, которые избегают сортировки массива дважды? ...
построение гистограмм, высота баров которых равна 1 в matplotlib
Я хотел бы построить нормализованную гистограмму из вектора с помощью matplotlib. Я попробовал следующее: plt.hist(myarray, normed=True) а также: plt.hist(myarray, normed=1) но ни один из вариантов не создает ось y из [0, 1] такой, что высоты баров гистограммы суммируются до 1. Я хотел бы создать такую гистограмму - как я могу это сделать? спасибо! ...
Эффективный пороговый фильтр массива с numpy
мне нужно отфильтровать массив, чтобы удалить элементы, которые ниже определенного порога. Мой текущий код выглядит так: threshold = 5 a = numpy.array(range(10)) # testing data b = numpy.array(filter(lambda x: x >= threshold, a)) проблема в том, что это создает временный список, используя фильтр с функцией Lambda (медленно). поскольку это довольно простая операция, возможно, есть функция numpy, которая делает это эффективным способом, но я не смог ее найти. Я думал, что другой способ дос ...
Как сделать составляющей.интерполировать дать экстраполированный результат за пределами входного диапазона?
Я пытаюсь перенести программу, которая использует ручной интерполятор (разработанный коллегой математика), чтобы использовать интерполяторы, предоставляемые scipy. Я хотел бы использовать или обернуть scipy интерполятор так, чтобы он имел как можно более близкое поведение к старому интерполятору. ValueError. Рассмотрим эту программу в качестве примера: import numpy as np from scipy import interpolate x = np.arange(0,10) y = np.exp(-x/3.0) f = interpolate.interp1d(x, y) print f(9) print f(11) ...
Как вычислить производную с помощью Numpy?
Как вычислить производную функции, например y = x2+1 С помощью numpy? допустим, я хочу значение производной при x = 5... ...
Эффективная сортировка массива numpy в порядке убывания?
Я удивлен, что этот конкретный вопрос не был задан раньше, но я действительно не нашел его ни на SO, ни на документации np.sort. скажем, у меня есть случайный массив numpy, содержащий целые числа, например: > temp = np.random.randint(1,10, 10) > temp array([2, 4, 7, 4, 2, 2, 7, 6, 4, 4]) если я сортирую его, я получаю порядок возрастания по умолчанию: > np.sort(temp) array([2, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 6, 7, 7]) но я хочу, чтобы решение было отсортировано в спуск порядок. теперь я з ...
Вычисление доверительного интервала из выборочных данных
У меня есть примеры данных, для которых я хотел бы вычислить доверительный интервал, предполагая нормальное распределение. Я нашел и установил пакеты numpy и scipy и получил numpy для возврата среднего и стандартного отклонения (numpy.среднее (данные) с данными, являющимися списком). Любые советы по получению доверительного интервала выборки будут высоко оценены. ...
включает в себя максимум против ктаху против максимум
numpy имеет три разных функции, которые, похоже, могут быть использованы для одних и тех же вещей --- за исключением того, что numpy.maximum можете только использовать элементарно, в то время как numpy.max и numpy.amax может использоваться на определенных осях или на всех элементах. Почему есть больше, чем просто numpy.max? Есть ли в этом какая-то тонкость в исполнении? (аналогично для min и amin и minimum) ...
Python opencv2 (cv2) обертка получить размер изображения?
Как получить размер изображения в cv2 обертка в Python OpenCV (numpy). Есть ли правильный способ сделать это, чем numpy.shape(). Как получить его в формате размеры: (ширина, высота) список? спасибо ...
перетасовка / перестановка фрейма данных в панд
какой простой и эффективный способ перетасовать фрейм данных в панд, по строкам или по столбцам? Т. е. как написать функцию shuffle(df, n, axis=0) это занимает фрейм данных, ряд перетасовок n, и ось (axis=0 это строки axis=1 is columns) и возвращает копию кадра данных, который был перетасован n раза. Edit: ключ должен сделать это, не разрушая метки строк / столбцов фрейма данных. Если вы просто перемешать df.index что теряет все, что информация. Я хочу, чтобы в результате df быть таким же, как ...
И NumPy, как для перебора столбцов массива?
предположим, что у меня есть и M x N массив. Я хочу передать каждый столбец этого массива в функцию для выполнения некоторой операции над всем столбцом. Как выполнить итерацию по столбцам массива? например, у меня есть массив 4 x 3, как 1 99 2 2 14 5 3 12 7 4 43 1 for column in array: some_function(column) где столбец будет " 1,2,3,4 "в первой итерации," 99,14,12,43 "во второй и" 2,5,7,1 " в третьей. ...
загрузите csv в 2D матрицу с помощью numpy для построения графика
учитывая этот CSV-файл: "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 Я просто хочу загрузить его в виде матрицы / ndarray с 3 строками и 7 столбцами. Однако по какой-то причине все, что я могу получить из numpy, - это ndarray с 3 строками (по одной на строку) и без столбцов. ...