Tag: numpy

NumPy ist eine wissenschaftliche und numerische computing-Erweiterung der Python-Programmiersprache.

Die Generierung einer heat-map mit 3D-Daten in matplotlib

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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

Eine effiziente Möglichkeit zum berechnen der Distanz-matrix gegeben werden Längen-und Breitengrad-Daten in Python

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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

Numpy loadtxt Codierung

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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

Wie korrelieren zwei Datenreihen mit Lücken und anderen Zeitbasis?

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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

Identity-element für `numpy.hstack`

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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

Größe rechteckige Bild zu quadratisch, zu halten-Verhältnis und füllt den hintergrund mit schwarz

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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:

Python: Unterschiede zwischen Listen und numpy array von Objekten

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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

Bild Informationen entlang einer polar-Koordinatensystem

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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

Effiziente Verfahren zur Berechnung überschneidende Werte zwischen zwei numpy arrays

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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 =

hierarchische clustering mit der gen-expression matrix in python

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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:

Überprüfen Sie, ob Schwimmer ist in der Nähe float gespeichert in array

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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

OSX - "NumPy/SciPy benötigt Python 2.6 zu Installieren"

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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

String-Vergleich in Numpy

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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

NameError: name 'x_train' ist nicht definiert

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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

Erstellen von numpy linspace aus datetime

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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?

Wie, um wieder eine Ansicht von mehreren Spalten in numpy strukturierte array

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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,

Pandas konvertieren, Spalten-Typ aus der Liste um np.array

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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

So berechnen Sie die auto-Kovarianz-in Python

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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

numpy subtrahieren/hinzufügen, 1d-Arrays aus 2d-Arrays

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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

Was sind die Nachteile der Faltung durch FFT im Vergleich zu realspace convolution?

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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

Was ist der Zweck von numpy.log1p( )?

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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

Erstellen, Sinus und sample es in python

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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

Python - Liste mit arrays der Form Fragen

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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 =

PyBrain: Laden von Daten mit numpy.loadtxt?

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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

python - einfache Weise zu verbinden 2 arrays/Listen auf der Grundlage gemeinsamer Werte

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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

keras - TypeError: 'int' - Objekt ist nicht durchsuchbar

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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

numpy.savetxt speichern jedes element auf neuer Linie?

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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,

Pass-Tupel als Eingabe-argument für scipy.optimieren.curve_fit

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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

Erstellen neuer dataframe in pandas mit dynamische Namen auch neue Spalte hinzufügen

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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,

Numpy rebinning ein 2D-array

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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

Python-Numpy oder Pandas Lineare Interpolation Für die Datetime-bezogene Werte

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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

Convert <m8[ns] int

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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?

ValueError ändern der Größe eines ndarray

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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

Wie konvertiert CvMat zu Numpy-array?

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Suchen, um zu konvertieren eine CvMat zu numpy array. InformationsquelleAutor jmnwong | 2011-08-19

Wie kann ich eine matrix-Transformation auf jede Zeile ein NumPy-array effizient?

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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

Wie kann ich die initialisieren eine leere Numpy-array mit einer bestimmten Anzahl von Dimensionen?

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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

Installieren Sie Python 2.7.9 über 2.7.6

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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

Passen Sie eine Kurve für die Daten aus zwei unterschiedlichen Regimen

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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

Pandas: so erstellen Sie ein datetime-Objekt von Woche und Jahr?

Anzahl der Antworten 2 Antworten
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

tensorflow Anfänger-tutorial - read_data_sets ausfällt

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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)

"Kann nicht konvertieren ein ndarray in einem Tensor oder dem Betrieb." Fehlermeldung, wenn Sie versuchen zu Holen einen Wert von session.führen Sie in tensorflow

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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

Scipy: Tun sparse-Matrizen support erweiterte Indizierung?

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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> :

Fit-Punkte auf einer Ebene-algorithmen, wie iterpret Ergebnisse?

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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,

NumPy - Effiziente Umwandlung von Tupel array?

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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

Soll automatisch eingezogen scipy und numpy-Funktionen nicht nutzen von mehreren Kernen

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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

Lesen von Daten aus text-Datei, in numpy-array in python

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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

Konvertieren von numpy-array in dataframe Spalte?

Anzahl der Antworten 3 Antworten
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

Matplotlib plot_surface Transparenz Artefakt

Anzahl der Antworten 2 Antworten
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

Was bedeutet der Begriff "Rundfunk" bedeutet in Pandas Dokumentation?

Anzahl der Antworten 1 Antworten
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

Transparente Farbpalette

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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,