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Kann jemand erklären, was genau die axis parameter in NumPy hat? Ich bin schrecklich verwirrt. Ich versuche, verwenden Sie die Funktion myArray.sum(axis=num) Zuerst dachte ich, wenn das array sich 3 Dimensionen axis=0 zurückkehren wird, drei Elemente, bestehend
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Wenn ich zwei numpy 1D-arrays, zum Beispiel x=np.array([1,2,3]) y=np.array([11,22,33]) Wie kann ich diese zip-in Numpy 2D-Koordinaten-arrays? Wenn ich das mache: x1,x2,x3=zip(*(x,y)) Sind die Ergebnisse der Typ-Liste, nicht Numpy-arrays. Also muss ich tun, x1=np.asarray(x1) usw.. Gibt es eine
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Was sind die Vorteile von NumPy in regelmäßigen Python-Listen? Habe ich etwa 100 Finanzmärkte Serie, und ich werde erstellen Sie einen cube-array von 100x100x100 = 1 million Zellen. Ich werde abnimmt (3-variable) jedes x mit jedem y-und
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NumPy schlägt vor, eine Möglichkeit, um den index der maximale Wert eines array über np.argmax. Möchte ich eine ähnliche Sache, aber wieder werden die Indizes der N maximale Werte. Wenn ich beispielsweise ein array, [1, 3, 2,
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Sagen wir, ich habe ein 1d-numpy-array a = array([1,0,3]) Möchte ich zum codieren dieses als 2d-1-hot-array b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) Gibt es einen schnellen Weg, dies zu tun? Schneller als einfach nur Durchlaufen a zu legen
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Habe ich eine einfache Frage über die .Form-Funktion, die verwirrt mich sehr. a = np.array([1, 2, 3]) # Create a rank 1 array print(type(a)) # Prints "<class 'numpy.ndarray'>" print(a.shape) # Prints "(3,)" b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # Create
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Sagen wir, ich habe ein Zeile-Vektor der Form (1, 256). Ich möchte die verwandeln es in ein Spalten-Vektor der Form (256, 1), statt. Wie würden Sie tun es in Numpy? array.T funktionieren sollte InformationsquelleAutor MY_G | 2016-04-03
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Kann mir jemand erklären, was ist der Zweck der meshgrid Funktion Numpy? Ich weiß, es erstellt eine Art von raster-Koordinaten für das zeichnen, aber ich kann nicht wirklich sehen, die direkte Vorteile. Studiere ich "Python für maschinelles
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Wenn ich versuche numpy.newaxis das Ergebnis gibt mir eine 2-d-plot-Rahmen mit x-Achse von 0 bis 1. Jedoch, wenn ich versuche über numpy.newaxis schneiden, Vektor, vector[0:4,] [ 0.04965172 0.04979645 0.04994022 0.05008303] vector[:, np.newaxis][0:4,] [[ 0.04965172] [ 0.04979645] [