Вопросы с тегом «numpy»

Каков наиболее эффективный способ отобразить функцию на массиве? В моем текущем проекте я делал это следующим образом: import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Obtain array of square of each element in x squarer = lambda t: t ** 2 squares = np.array([squarer(xi) for xi …

338 python  performance  numpy 

Как я могу отсортировать массив в NumPy по n-му столбцу? Например, a = array([[9, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 0, 5]]) Я хотел бы отсортировать строки по второму столбцу, чтобы я вернулся: array([[7, 0, 5], [9, 2, 3], [4, 5, 6]])

336 python  arrays  sorting  numpy  scipy 

Есть ли простой способ, например, функция, чтобы найти ближайшее значение в массиве? Пример: np.find_nearest( array, value )

336 python  search  numpy 

Мне любопытно, есть ли способ печати в формате numpy.arrays, например, так: x = 1.23456 print '%.3f' % x Если я хочу напечатать число numpy.arrayс плавающей точкой, он печатает несколько десятичных знаков, часто в «научном» формате, что довольно сложно прочитать даже для низкоразмерных массивов. Тем не менее, по- numpy.arrayвидимому, должен быть …

333 python  numpy  python-2.x  pretty-print 

В numpyнекоторые операции возврата в форме , (R, 1)но некоторые возвращения (R,). Это сделает умножение матриц более утомительным, поскольку reshapeтребуется явное . Например, с учетом матрицы M, если мы хотим определить, numpy.dot(M[:,0], numpy.ones((1, R)))где Rнаходится число строк (конечно, такая же проблема возникает и по столбцам). Мы получим matrices are not …

321 python  numpy  matrix  multidimensional-array 

При звонке df = pd.read_csv('somefile.csv') Я получил: /Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py:1130: DtypeWarning: столбцы (4,5,7,16) имеют смешанные типы. Укажите опцию dtype при импорте или установите low_memory = False. Почему этот dtypeвариант связан с этим low_memoryи почему он Falseпоможет решить эту проблему?

320 python  parsing  numpy  pandas  dataframe 

Я хочу , чтобы применить свою пользовательскую функцию (она использует если-иначе лестница) в этих шести колонн ( ERI_Hispanic, ERI_AmerInd_AKNatv, ERI_Asian, ERI_Black_Afr.Amer, ERI_HI_PacIsl, ERI_White) в каждой строке моего dataframe. Я пробовал разные методы из других вопросов, но все еще не могу найти правильный ответ для моей проблемы. Критическим моментом является то, …

316 python  pandas  numpy  apply 

У меня есть датафрейм по линии ниже: Type Set 1 A Z 2 B Z 3 B X 4 C Y Я хочу добавить еще один столбец к фрейму данных (или сгенерировать серию) той же длины, что и фрейм данных (= равное количество записей / строк), который устанавливает зеленый цвет, …

314 python  pandas  numpy  dataframe 

Я не могу понять, как использовать массив или матрицу так, как я бы обычно использовал список. Я хочу создать пустой массив (или матрицу), а затем добавить к нему один столбец (или строку) за раз. На данный момент я могу найти единственный способ сделать это: mat = None for col in …

311 python  arrays  numpy 

Как преобразовать настоящий массив NumPy в массив INT NUMPY? Пробовал использовать карту напрямую в массив, но это не сработало.

303 python  numpy 

Может кто-нибудь объяснить мне, какова цель meshgridфункции в Numpy? Я знаю, что это создает какую-то сетку координат для построения графиков, но я не вижу прямой выгоды от этого. Я изучаю «Машинное обучение Python» у Себастьяна Рашки, и он использует его для построения границ решения. Смотрите ввод 11 здесь . Я …

303 python  numpy  multidimensional-array  mesh  numpy-ndarray 

В чем разница между Numpy array()и asarray()функциями? Когда вы должны использовать один, а не другой? Кажется, они генерируют идентичный вывод для всех входов, которые я могу придумать.

298 python  arrays  numpy 

Как мне преобразовать массив NumPy в список Python (например [[1,2,3],[4,5,6]]) и сделать это достаточно быстро?

297 python  numpy 

import numpy as np y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9))) OUTPUT: print(y.flatten()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] print(y.ravel()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] Обе функции возвращают один и тот же список. Тогда зачем нужны две разные функции, выполняющие одну и ту же работу.

292 python  numpy  multidimensional-array  flatten  numpy-ndarray 

Допустим, у меня есть массив NumPy a: a = np.array([ [1, 2, 3], [2, 3, 4] ]) И я хотел бы добавить столбец нулей, чтобы получить массив b: b = np.array([ [1, 2, 3, 0], [2, 3, 4, 0] ]) Как я могу сделать это легко в NumPy?

292 python  numpy