numpy-ndarray पर टैग किए गए जवाब

NumPy एक सरणी के माध्यम से अधिकतम मान के सूचकांक को प्राप्त करने का एक तरीका प्रस्तावित करता है np.argmax। मैं एक समान बात करना चाहता हूं, लेकिन Nअधिकतम मूल्यों के सूचकांक को वापस करना। उदाहरण के लिए, अगर मैं एक सरणी है, [1, 3, 2, 4, 5], function(array, n=3)सूचकांक …

482 python  numpy  max  numpy-ndarray 

नियमित पायथन सूचियों पर NumPy के क्या फायदे हैं ? मेरे पास लगभग 100 वित्तीय बाजार श्रृंखलाएं हैं, और मैं 100x100x100 = 1 मिलियन कोशिकाओं का घन सरणी बनाने जा रहा हूं। मैं मानक त्रुटियों के साथ सरणी को भरने के लिए प्रत्येक y और z के साथ प्रत्येक x …

466 python  arrays  list  numpy  numpy-ndarray 

पैरामीटर -1 के साथ रेज़ैप फ़ंक्शन का उपयोग करके एक खस्ता मैट्रिक्स को वेक्टर में फिर से आकार दिया जा सकता है। लेकिन मुझे नहीं पता कि यहां -1 का क्या मतलब है। उदाहरण के लिए: a = numpy.matrix([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) b = numpy.reshape(a, -1) …

419 python  numpy  reshape  numpy-ndarray 

क्या कोई मुझे समझा सकता है कि meshgridनम्पी में कार्य का उद्देश्य क्या है ? मुझे पता है कि यह साजिश रचने के लिए कुछ प्रकार के निर्देशांक बनाता है, लेकिन मैं इसका सीधा लाभ नहीं देख सकता। मैं सेबेस्टियन रास्का से "पायथन मशीन लर्निंग" का अध्ययन कर रहा हूं, …

302 python  numpy  multidimensional-array  mesh  numpy-ndarray 

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] दोनों फ़ंक्शन समान सूची को लौटाते हैं। फिर एक ही काम करने वाले दो अलग-अलग कार्यों की आवश्यकता क्या है।

292 python  numpy  multidimensional-array  flatten  numpy-ndarray 

मैं NumPy में दो सरल एक आयामी सरणियाँ है । मैं उन्हें numpy.concatenate का उपयोग करके समवर्ती करने में सक्षम होना चाहिए । लेकिन मुझे नीचे दिए गए कोड के लिए यह त्रुटि मिली: TypeError: केवल लंबाई -1 सरणियों को पायथन स्केलर में परिवर्तित किया जा सकता है कोड import …

266 python  arrays  numpy  concatenation  numpy-ndarray 

ठीक है, मैं एक पीआईएल छवि ऑब्जेक्ट को आगे और पीछे एक संख्यात्मक सरणी में परिवर्तित करने के साथ कर रहा हूं ताकि मैं पीआईएल की PixelAccessवस्तु की तुलना में पिक्सेल परिवर्तनों द्वारा कुछ तेज पिक्सेल कर सकूं । मुझे लगा है कि कैसे पिक्सेल जानकारी को एक उपयोगी 3 …

257 python  image  numpy  python-imaging-library  numpy-ndarray 

ndarrayऔर arrayNumpy में क्या अंतर है ? और मुझे संख्यात्मक स्रोत कोड में क्रियान्वयन कहां मिल सकता है?

240 python  arrays  numpy  multidimensional-array  numpy-ndarray 

मेरे पास अलग-अलग आकृतियों के दो सुन्न सरणियां हैं, लेकिन एक ही लंबाई (अग्रणी आयाम) के साथ। मैं उनमें से प्रत्येक को फेरबदल करना चाहता हूं, जैसे कि संबंधित तत्व पत्र-व्यवहार करते रहते हैं - अर्थात उन्हें अपने प्रमुख मसलों के संबंध में एकजुट करना चाहिए। यह कोड काम करता …

239 python  numpy  random  shuffle  numpy-ndarray 

मान लीजिए कि मेरे पास 1d अंक है a = array([1,0,3]) मैं इसे 2d 1-हॉट एरे के रूप में एनकोड करना चाहूंगा b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) क्या ऐसा करने का कोई त्वरित तरीका है? के aतत्वों को सेट करने के लिए सिर्फ लूपिंग की तुलना में तेज b, जो …

227 python  numpy  machine-learning  numpy-ndarray  one-hot-encoding 

क्या अनुक्रम या एकल-आयामी सुपीरियर सरणी के लिए प्रतिशतक की गणना करने का एक सुविधाजनक तरीका है? मैं एक्सेल के पर्सेंटाइल फ़ंक्शन के समान कुछ खोज रहा हूं। मैंने NumPy के आंकड़ों के संदर्भ में देखा, और यह नहीं पाया। सभी मुझे मिल सकता है माध्यिका (50 वाँ प्रतिशत) है, …

214 python  numpy  statistics  numpy-ndarray  percentile 

पायथन में, मैं सभी सच्चे या सभी गलत लोगों से भरे मनमाने आकार का एक सुव्यवस्थित सरणी कैसे बना सकता हूं?

194 python  arrays  numpy  boolean  numpy-ndarray 

जब मैं कोशिश करता हूं numpy.newaxis परिणाम मुझे 0 से 1. एक्स-अक्ष के साथ 2-डी प्लॉट फ्रेम देता है। हालांकि, जब मैं numpy.newaxisएक सदिश का उपयोग करने की कोशिश करता हूं, तो वेक्टर vector[0:4,] [ 0.04965172 0.04979645 0.04994022 0.05008303] vector[:, np.newaxis][0:4,] [[ 0.04965172] [ 0.04979645] [ 0.04994022] [ 0.05008303]] क्या …

185 python  numpy  multidimensional-array  array-broadcasting  numpy-ndarray 

मेरे पास इस तरह एक संख्यात्मक सरणी है: [1 2 2 0 0 1 3 5] क्या तत्वों का सूचकांक 2d सरणी के रूप में प्राप्त करना संभव है? उदाहरण के लिए उपरोक्त इनपुट के लिए उत्तर होगा[[3 4], [0 5], [1 2], [6], [], [7]] वर्तमान में मुझे अलग-अलग …

10 python  numpy  numpy-ndarray