numpy पर टैग किए गए जवाब

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 

अगर मेरे पास एक सुस्पष्ट dtype है, तो मैं इसे अपने निकटतम अजगर डेटा प्रकार में स्वचालित रूप से कैसे परिवर्तित करूं? उदाहरण के लिए, numpy.float32 -> "python float" numpy.float64 -> "python float" numpy.uint32 -> "python int" numpy.int16 -> "python int" मैं इन सभी मामलों की मैपिंग के साथ आने …

238 python  numpy 

मुझे लंबाई का एक नुमाइंदा सरणी बनाने की आवश्यकता है n, जिसमें से प्रत्येक तत्व है v। क्या इससे बेहतर कुछ है: a = empty(n) for i in range(n): a[i] = v मैं जानता हूँ कि zerosऔर onesv = 0, 1. मैं इस्तेमाल कर सकते हैं के लिए काम करेगा …

237 python  arrays  numpy 

मैंने इस प्रकार एक सरणी बनाई है: import numpy as np data = np.zeros( (512,512,3), dtype=np.uint8) data[256,256] = [255,0,0] मैं जो करना चाहता हूं, वह 512x512 छवि के केंद्र में एक एकल लाल बिंदु प्रदर्शित करता है। (कम से कम शुरू करने के लिए ... मुझे लगता है कि मैं …

227 python  arrays  image  numpy  data-visualization 

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 

मैं यह जानना चाहता हूं कि मेरे सरणी से नैन मूल्यों को कैसे हटाया जाए। मेरी सरणी कुछ इस तरह दिखती है: x = [1400, 1500, 1600, nan, nan, nan ,1700] #Not in this exact configuration मैं nanमूल्यों को कैसे हटा सकता हूं x?

223 python  arrays  numpy  nan 

मैंने अपने कोड में एक तार्किक बग की खोज की जो सभी प्रकार की समस्याओं का कारण बन रहा था। मैं अनजाने एक कर रहा था बिटवाइज़ और एक के बजाय तार्किक और । मैंने से कोड बदल दिया है: r = mlab.csv2rec(datafile, delimiter=',', names=COL_HEADERS) mask = ((r["dt"] >= startdate) …

221 python  numpy 

मैं कुछ विश्वविद्यालय कक्षाएं ले रहा हूं और मुझे एक 'निर्देशात्मक खाता' दिया गया है, जो एक स्कूल खाता है जिसे मैं काम करने के लिए तैयार कर सकता हूं। मैं अपने कम्प्यूटेशनल रूप से गहन Numpy, matplotlib, scipy कोड को उस मशीन पर चलाना चाहता हूं, लेकिन मैं इन …

220 python  numpy  pip 

रीसेट के बिना एक पांडा डेटा फ़्रेम से नैन और inf / -inf मानों को छोड़ने का सबसे तेज़ / सरल तरीका क्या है mode.use_inf_as_null? मैं उपयोग करने में सक्षम होना चाहते हैं subsetऔर howके तर्कों dropna, साथ सिवाय infमाना मान अनुपलब्ध है, जैसे: df.dropna(subset=["col1", "col2"], how="all", with_inf=True) क्या यह …

219 python  numpy  scipy  pandas 

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 

मैं एक विशिष्ट सरणी से कुछ विशिष्ट तत्वों को कैसे निकाल सकता हूं? बोलो मेरे पास है import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) मैं तो निकालना चाहते 3,4,7से a। मुझे पता है कि सभी मूल्यों का सूचकांक है ( index=[2,3,6])।

212 python  arrays  numpy 

मैं एक NumPy सरणी का मानदंड बनाना चाहूंगा। विशेष रूप से, मैं इस फ़ंक्शन के बराबर संस्करण की तलाश कर रहा हूं def normalize(v): norm = np.linalg.norm(v) if norm == 0: return v return v / norm क्या ऐसा कुछ है skearnया numpy? यह फ़ंक्शन ऐसी स्थिति में काम करता …

203 python  numpy  scikit-learn  statistics  normalization 

मेरे पास एक pandas dataframeपाठ स्ट्रिंग के एक कॉलम में अल्पविराम से अलग किए गए मान हैं। मैं प्रत्येक CSV फ़ील्ड को विभाजित करना चाहता हूं और प्रति प्रविष्टि एक नई पंक्ति बनाना चाहता हूं (मान लें कि CSV स्वच्छ हैं और केवल ',') पर विभाजित होने की आवश्यकता है। …

200 python  pandas  numpy  dataframe 

मान लें कि हमारे पास एक डेटासेट है, जिसे लगभग दिया जा सकता है import numpy as np x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2 इसलिए हमारे पास 20% डेटासेट की विविधता है। मेरा पहला विचार यह था कि यूनीवेरटेस्पलाइन फ़ंक्शन का उपयोग स्कैपी के लिए किया …

200 python  numpy  scipy  signal-processing  data-processing