Tag: numpy
NumPy ist eine wissenschaftliche und numerische computing-Erweiterung der Python-Programmiersprache.
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Habe ich eine Funktion returnValuesAtTime dass gibt drei Listen-x_vals,y_vals und swe_vals. Alle drei Listen sind von gleicher Länge und jedes element in swe_vals entspricht einer x-value aus x_vals und ein y-value aus y_vals. Ich möchte erzeugen eine
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Habe ich die Daten für Längen-und Breitengrad, und ich brauche, um zu berechnen, Distanz-matrix zwischen zwei arrays, die Standorte. Ich habe dieses Diese um die Entfernung zwischen zwei Orten angegebenen Längen-und Breitengrade. Hier ein Beispiel von meinem
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Ich versuche, das laden der Daten mit numpy.loadtxt... die Datei, Die ich versuche zu Lesen ist über die cp1252-Kodierung. Gibt es eine Möglichkeit zum ändern der Codierung cp1252 mit numpy? Den folgenden import numpy as np n
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Ich habe zwei Zeitreihen von 3D-Beschleunigungssensor Daten, die unterschiedliche Zeitbasis (Uhren begann, zu verschiedenen Zeiten, mit einigen sehr leichte kriechen, während die sampling-Zeit), sowie mit vielen Lücken von unterschiedlicher Größe (aufgrund von Verzögerungen im Zusammenhang mit dem
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Wie kann ich ein leeres array erzeugen, welches kann ich dann hstack mit einem anderen array zu füllen mit Werten? Beispielsweise in Matlab, kann ich Folgendes tun: a = ; b = [10 20]; a = [a
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Ich versuche, um die Größe einer charge von Graustufen-Bildern mit 256 x N Pixel (N variiert, ist aber immer ≤256). Meine Absicht ist es, eine Verkleinerung der Bilder. Die Größe ändern müsste-Ausgang ein Quadrat (1:1) Bild, mit:
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Was sind die Vorteile und Nachteile der Speicherung von Python-Objekten in einer numpy.array mit dtype='o' im Vergleich list (oder list von list usw., in höheren Dimensionen)? Sind numpy-arrays in diesem Fall effizienter? (Es scheint, dass Sie nicht
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Habe ich eine Reihe von png-Bildern, die ich Bearbeiten möchten, mit Python und den damit verbundenen Anwendungen. Jedes Bild repräsentiert ein physikalisches Objekt mit bekannten Abmessungen. In jedem Bild gibt es eine spezielle Funktion des Objekts auf
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Ich habe einen Flaschenhals in meinem Programm, die durch Folgendes verursacht: A = numpy.array([10,4,6,7,1,5,3,4,24,1,1,9,10,10,18]) B = numpy.array([1,4,5,6,7,8,9]) C = numpy.array([i for i in A if i in B]) Das erwartete Ergebnis für C ist folgende: C =
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wie kann ich einen hierarchischen clustering (in diesem Fall für die gen-expression-Daten) in Python in einer Weise, die zeigt, dass die matrix der gene-expression-Werte zusammen mit der das dendrogramm? Was ich meine ist, wie das Beispiel hier:
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Ich brauche, um zu überprüfen, ob ein bestimmter float ist zu schließen, innerhalb einer gegebenen Toleranz zu jeder float - in ein array von floats. import numpy as np # My float a = 0.27 # The
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Ich habe gerade einen neuen Rechner (osx lion), und ich bin in den Prozess der versucht, neu installieren, alle meine Werkzeuge. Ich versuche, installieren Sie NumPy und SciPy. Ich weiß, dass die version, die Apple ausgeliefert wird
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Im folgenden Beispiel In [8]: import numpy as np In [9]: strings = np.array(['hello ', 'world '], dtype='|S10') In [10]: strings == 'hello' Out[10]: array([False, False], dtype=bool) Der Vergleich schlägt fehl, da der whitespace. Ist es ein
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ich bin neu in diesem, aber kann mir jemand sagen, was falsch ist es? Ich bin wirklich versucht zu tun, eine vorausschauende Analyse(lineare regression graph) auf der Grundlage der Daten habe ich im excel . Aber mein
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Ich Schreibe ein Skript, dass Parzellen einige Daten mit den Daten auf der x-Achse (in matplotlib). Ich brauche zum erstellen einer numpy.linspace aus diesen Daten um erstellen Sie einen spline danach. Ist es möglich das zu tun?
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Kann ich mehrere Spalten (fields) auf einmal in einem numpy strukturierten Arrays durch Indizierung mit einer Liste der Feldnamen, beispielsweise import numpy as np a = np.array([(1.5, 2.5, (1.0,2.0)), (3.,4.,(4.,5.)), (1.,3.,(2.,6.))], dtype=[('x',float), ('y',float), ('value',float,(2,2))]) print a[['x','y']] #[(1.5,
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Ich bin versucht, eine Funktion in ein pandas dataframe, eine solche Funktion benötigt zwei np.array als Eingabe und passen Sie Sie mit einem gut definierten Modell. Der Punkt ist, dass ich nicht in der Lage, um die
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Möchte ich berechnen, auto-Kovarianz-3-arrays X1, X2 und Y, die sind alle stationären zufällige Prozess. Gibt es irgendeine Funktion in sciPy oder eine andere Bibliothek kann dieses problem lösen? InformationsquelleAutor Rdou | 2013-11-21
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Ich habe folgende 2D-array: a = array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]) und anderen 1D-array: b = array([ 1, 2, 3, 4, 5]) dann möchte
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So, ich bin mir bewusst, dass eine Faltung durch FFT hat eine geringere Komplexität als eine Faltung im realen Raum. Aber was sind die Nachteile der Fourier-Transformation? Übernimmt der kernel die Größe immer übereinstimmen, die Größe des
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Hey ich bin neu auf kaggle und arbeiten auf Haus Vorhersage dataset. Ich kam gerade über eine dieser Kernel und konnte nicht verstehen, was tut numpy.log1p() ich in die Dritte pipeline dieser code Ich es gegoogelt und
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So, ich möchte erstellen Sie eine 1.95 Khz-signal, das ist einfach. N=1024 signal=[np.sin(2*np.pi*i/512)*20000+30000 for i in np.arange(0,N,1)] mindestens 2 Perioden. Wie kann ich simulieren, dass ich lese es wieder, mit einer sample-Frequenz von 96 KHz. Ich möchte
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Ich bin momentan dabei, einen code zum ausführen eines perceptron-Algorithmus, und ich kann nicht erstellen Sie eine zufällige matrix die Art, wie ich es brauche: from random import choice from numpy import array, dot, random unit_step =
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Habe ich einige code, der korrekt lädt die Daten aus einer csv-Datei in eine PyBrain Dataset: def old_get_dataset(): reader = csv.reader(open('test.csv', 'rb')) header = reader.next() fields = dict(zip(header, range(len(header)))) print header # assume last field in csv
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Habe ich versucht für eine Weile, aber nicht finden können, eine einfache Weise zu verbinden 2 Listen oder arrays nur auf gemeinsamen Werten. Ähnlich einer SQL inner join aber mit arrays/Listen und nicht dict, oder einen anderen
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Ich war versuchen zu testen, ein Netzwerk, aber es scheinen, um eine lästige Fehlermeldung, die ich bin mir nicht ganz sicher, ob ich verstehe. import keras from keras.models import Sequential from keras.optimizers import SGD from keras.layers.core import
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with file("features.txt", "w") as outfile: # temp_array is an array of shape (500L,) np.savetxt(outfile, X=np.array(temp_array, dtype='uint8'), delimiter=",") Ich den oben genannten syntax zum speichern von rund 10.000 arrays in eine text-Datei, aber ich merke, dass alle Elemente,
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Ich habe den folgenden code: import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def func(x, p): return p[0] + p[1] + x popt, pcov = curve_fit(func, np.arange(10), np.arange(10), p0=(0, 0)) Wird es erhöhen TypeError: func() takes exactly
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Ich habe einen dataframe df df = pd.DataFrame({'A':['-a',1,'a'], 'B':['a',np.nan,'c'], 'ID':[1,2,2], 't':[pd.tslib.Timestamp.now(),pd.tslib.Timestamp.now(), np.nan]}) Hinzugefügt eine neue Spalte df['YearMonth'] = df['t'].map(lambda x: 100*x.year + x.month) Möchte ich nun schreiben Sie eine Funktion oder ein makro, die das Datum comparasion,
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Ich bin auf der Suche für eine schnelle Formulierung zu tun, eine numerische Klasseneinteilung der 2D-numpy array. Durch binning ich meine, berechnen submatrix Durchschnitte oder kumulierte Werte. Für die ex. x = numpy.arange(16).reshape(4, 4) gewesen wäre, aufgeteilt
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Ich habe Daten, die wie folgt aussieht, aber ich habe auch die Kontrolle, wie es formatiert ist. Im Grunde genommen, will ich mit Python mit Numpy oder Pandas zu interpolieren, das dataset zu erreichen per Sekunde interpolierten
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Ich bin mit pandas und einer der Spalte ist vom Typ <m8[ns]. Ich gespeichert 'Tage', wie 5 Tage, 3 Tage, etc. Ich konvertieren wollen diese 'Tage' - Spalte aus <m8[ns] zu float64, wie kann ich das tun?
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Habe ich ein kleines python-Skript, und ich Laufe immer in einen Fehler: ValueError: cannot resize an array references or is referenced by another array in this way. Use the resize function Code: points = comp.findall('Points') # comp
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Suchen, um zu konvertieren eine CvMat zu numpy array. InformationsquelleAutor jmnwong | 2011-08-19
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Sagen wir, ich habe ein 2d-ndarray NumPy, etwa so: [[ 0, 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6, 7 ], [ 8, 9, 10, 11 ]] Konzeptionell zu sprechen, was ich tun will, ist dies: For
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Ich im Grunde wollen initialisieren eine leere 6-tensor, so wie hier: a = np.array([[[[[) Gibt es einen besseren Weg, als das schreiben der Klammern explizit? Auch ich bin nicht ganz sicher, ob es eine gute Möglichkeit ist
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Bin ich mit Python für meine Forschung. Ich habe sowohl die version von Python auf meinem system: 3.3.2 und 2.7.6. Aber aufgrund der Kompatibilität mit den erforderlichen Pakete (openCV, Numpy, Scipy, etc.) und die legacy-code, ich arbeite
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Ich bin auf der Suche nach einem Weg, Parzelle eine Kurve durch einige experimentelle Daten. Die Daten zeigen einen kleinen linearen regime mit einem flachen Gradienten, gefolgt von einem steilen linearen regime, nachdem ein Schwellenwert. Meine Daten
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Ich habe einen dataframe, die zwei integer-Spalten mit dem Jahr und Woche des Jahres: import pandas as pd import numpy as np L1 = [43,44,51,2,5,12] L2 = [2016,2016,2016,2017,2017,2017] df = pd.DataFrame({"Week":L1,"Year":L2}) df Out[72]: Week Year 0 43
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Ich versuche zu laufen, die tutorial auf Linux. Ich installierte gcc, cython, numpy, six. Kann ich die Daten importieren, aber es scheint eine Art von problem entpacken. Kann jemand helfen? Python 2.7.3 (default, Jun 22 2015, 19:43:34)
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Habe ich einen siamese-Netzwerk in tensorflow. Ich bin Berechnung der Entfernung zwischen zwei Tensoren über den untenstehenden code: distance = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(question1_predictions, question2_predictions)), reduction_indices=1)) Ich bin in der Lage, um das Modell zu trainieren, ohne Fehler. In der
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Kein problem: >>> t = np.array([[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2],[3,3,3,3,3],[4,4,4,4,4],[5,5,5,5,5]]) >>> x = np.arange(5).reshape((-1,1)); y = np.arange(5) >>> print (t[[x]],t[[y]]) Großes problem: >>> s = scipy.sparse.csr_matrix(t) >>> print (s[[x]].toarray(),s[[y]].toarray()) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#22>", line 1, in <module> :
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Update: habe ich geändert, die Optimierung und Eigen und Lösen Methoden, um auf änderungen. Alle ab jetzt wieder die "gleichen" Vektor, so dass für die Maschine Präzision. Ich bin immer noch ratlos auf dem Eigen Methode. Speziell,
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Ich versuche zu finden, eine effiziente Methode zum konvertieren eines Tupels (wo alle 4 Einträge entsprechen R, G, B, alpha-pixel), um ein NumPy-array (für den Einsatz in OpenCV). Genauer gesagt, ich bin mit pywin32 zu dem client-Bereich
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Ich bin mit Mac OS X 10.6.8 und bin mit dem Enthought Python-Distribution. Ich möchte für den numpy-Funktionen zu nutzen, meine beiden Kerne. Ich habe ein problem ähnlich diesem post: Multithread-blas in python/numpy aber nachdem Sie durch
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Ich soll zum Lesen der Datei unter format in ein numpy-array in python. ADIDGoogle#8a65c466-****-4a7e-****-0836c8884dae 2016-06-01 17:55:53 ADIDGoogle#8a65c466-****-4a7e-****-0836c8884dae 2016-06-01 17:55:53 ADIDGoogle#8a65c466-****-4a7e-****-0836c8884dae 2016-06-01 17:55:53 ADIDGoogle#8a664a70-****-4103-****-4f7e6cb9a33a 2016-06-01 13:20:02 ADIDGoogle#8a664a70-****-4103-****-4f7e6cb9a33a 2016-06-01 13:35:48 ADIDGoogle#8a664a70-****-4103-****-4f7e6cb9a33a 2016-06-01 13:26:20 ADIDGoogle#8a664a70-****-4103-****-4f7e6cb9a33a 2016-06-01 13:31:12 ADIDGoogle#8a664a70-****-4103-****-4f7e6cb9a33a 2016-06-01 13:19:17
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Wie konvertiere ich ein numpy-array in einen dataframe Spalte. Sagen wir, ich habe erstellt eine leere dataframe, df, und ich Schleife durch code zu erstellen 5 numpy-arrays. In jeder iteration von meiner for-Schleife, die ich konvertieren wollen
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Ich versuche, die Handlung einer Oberfläche in 3D aus einem Satz von Daten, die angibt, die z-Werte. Ich bekomme einige seltsame Transparenz Artefakt, obwohl, wo kann ich sehen, durch die Oberfläche, auch wenn ich alpha=1.0. Dem Artefakt
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Bin ich beim Lesen über die Pandas Dokumentation, und der Begriff "Rundfunk" ist ausgiebig, aber nie wirklich definiert oder erklärt. Was bedeutet es? Es ist angenommen von numpy: docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html. Im Grunde erklärt es das Verhalten beim ausführen
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Ich würde gerne eine Dichte Verteilung plot wie diesem Dichte http://www.nicolacarlon.it/out.png mit dem alpha-Kanal statt des blau-Kanals, wie dies Dichte http://www.nicolacarlon.it/out2.png Fand ich diesen code, aber es funktioniert nicht 🙁 theCM = cm.get_cmap() theCM._init() alphas = np.abs(np.linspace(-1.0,