numpy पर टैग किए गए जवाब

मैं एक निश्चित सीमा के बीच दिए गए लम्बाई की यादृच्छिक फ़्लोट्स की एक सरणी उत्पन्न करने के लिए एक फ़ंक्शन खोजने में सक्षम नहीं हुआ हूं। मैंने रैंडम सैंपलिंग को देखा है, लेकिन कोई फ़ंक्शन ऐसा नहीं लगता है जो मुझे चाहिए। random.uniform करीब आती है लेकिन यह केवल …

90 python  arrays  random  numpy 

का उपयोग करते हुए import numpy as npमैंने देखा है कि np.tan(np.pi/2) शीर्षक में संख्या देता है और नहीं np.inf 16331239353195370.0 मैं इस नंबर को लेकर उत्सुक हूं। क्या यह कुछ सिस्टम मशीन सटीक पैरामीटर से संबंधित है? क्या मैं किसी चीज़ से इसकी गणना कर सकता था? (मैं कुछ …

89 python  numpy  numerical-methods 

मैं कोड के एक टुकड़े को समाप्त करने के लिए किसी अन्य डेवलपर की प्रतीक्षा कर रहा हूं जो -1,0, या 1 के मूल्यों के साथ आकार (100,2000) की एक एनपी सरणी लौटाएगा। इस बीच, मैं बेतरतीब ढंग से उन्हीं विशेषताओं की एक सरणी बनाना चाहता हूं ताकि मुझे अपने …

89 python  random  numpy 

मेरे पास एक 2 डी सरणी है जिसमें पूर्णांक (सकारात्मक या नकारात्मक दोनों) हैं। प्रत्येक पंक्ति एक विशेष स्थानिक साइट के लिए समय के साथ मूल्यों का प्रतिनिधित्व करती है, जबकि प्रत्येक कॉलम एक निश्चित समय के लिए विभिन्न स्थानिक साइटों के लिए मूल्यों का प्रतिनिधित्व करता है। तो अगर …

89 python  numpy  2d  mode 

मैं 1d सरणी में संबंधित शर्तों द्वारा 2 डी सरणी में प्रत्येक शब्द को गुणा करने की कोशिश कर रहा हूं। यह बहुत आसान है अगर मैं हर कॉलम को 1D सरणी से गुणा करना चाहता हूं, जैसा कि numpy.multiply फ़ंक्शन में दिखाया गया है । लेकिन मैं इसके विपरीत …

89 python  arrays  numpy 

मेरे पास एक सरणी है जो इस तरह दिख सकती है: ANOVAInputMatrixValuesArray = [[ 0.96488889, 0.73641667, 0.67521429, 0.592875, 0.53172222], [ 0.78008333, 0.5938125, 0.481, 0.39883333, 0.]] ध्यान दें कि एक पंक्ति में अंत में एक शून्य मान है। मैं किसी भी पंक्ति को हटाना चाहता हूं जिसमें एक शून्य है, जबकि …

88 python  numpy  delete-row 

मेरे पास एक 60GB SciPy Array (मैट्रिक्स) है जिसे मुझे 5+ multiprocessing Processवस्तुओं के बीच साझा करना चाहिए । मैंने सुन्न-साझा देखा और SciPy सूची पर इस चर्चा को पढ़ा । वहाँ दो दृष्टिकोण लग रहे हैं - numpy-sharedmemऔर एक multiprocessing.RawArray()और मैपिंग करने के लिए NumPy dtypes का उपयोग करना …

88 python  numpy  multiprocessing  shared-memory 

3 गुना 3 अंक की सरणी दी a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3) # array([[ 0, 3, 6], # [ 9, 12, 15], # [18, 21, 24]]) मैंने सोचा 2-आयामी सरणी की पंक्तियों को सामान्य करने के लिए row_sums = a.sum(axis=1) # array([ 9, 36, 63]) new_matrix = numpy.zeros((3,3)) for i, (row, row_sum) …

87 python  arrays  syntax  numpy  normalization 

मैं matlab कोड को numpy में बदलने की कोशिश करता हूं और यह पता लगाता हूं कि stpy का std फ़ंक्शन के साथ एक अलग परिणाम है। matlab में std([1,3,4,6]) ans = 2.0817 सुन्न में np.std([1,3,4,6]) 1.8027756377319946 क्या यह सामान्य है? और मुझे इसे कैसे संभालना चाहिए?

87 python  matlab  numpy  standard-deviation 

मैं एक बिखरे हुए भूखंड पर एक रेखीय प्रतिगमन उत्पन्न करने की कोशिश कर रहा हूं जो मैंने उत्पन्न किया है, हालांकि मेरा डेटा सूची प्रारूप में है, और उन सभी उदाहरणों का उपयोग कर सकता हूं polyfitजिनके उपयोग की आवश्यकता है arange। arangeहालांकि सूचियों को स्वीकार नहीं करता है। …

87 python  numpy  matplotlib  linear-regression  curve-fitting 

groupby("x").countऔर groupby("x").sizeपंडों में क्या अंतर है ? क्या आकार सिर्फ नील को बाहर करता है?

87 python  pandas  numpy  nan  difference 

मुझे गैर-एनएन तत्वों की संख्या की गणना एक सुस्पष्ट ndarray मैट्रिक्स में करने की आवश्यकता है। पायथन में यह कैसे कुशलतापूर्वक होगा? इसे प्राप्त करने के लिए यहां मेरा सरल कोड है: import numpy as np def numberOfNonNans(data): count = 0 for i in data: if not np.isnan(i): count += …

87 python  numpy  matrix  nan 

मैं पांडा / अजगर का उपयोग कर रहा हूं और मेरे पास दो दिनांक समय श्रृंखला s1 और s2 है, जो दिनांक / समय वाले df के क्षेत्र पर 'to_datetime' फ़ंक्शन का उपयोग करके उत्पन्न किए गए हैं। जब मैं s1 को s2 से घटाता हूं s3 = s2 - …

87 python  numpy  pandas 

x[...]नीचे का अर्थ क्या है ? a = np.arange(6).reshape(2,3) for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']): x[...] = 2 * x

87 python  numpy  iterator 

NumPy एक अत्यंत उपयोगी पुस्तकालय है, और इसका उपयोग करने से मैंने पाया है कि यह उन मैट्रिसेस को संभालने में सक्षम है जो काफी बड़े (10000 x 10000) आसानी से हैं, लेकिन कुछ भी बड़े से संघर्ष करना शुरू कर देता है (50000 x 50000 का एक मैट्रिक्स बनाने …

86 python  matrix  numpy