Tag: numpy

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

Parallelisieren einer Numpy-Vektoroperation

Anzahl der Antworten 3 Antworten
Let ' s verwenden, zum Beispiel numpy.sin() Dem folgenden code wird der Wert des Sinus für jeden Wert des Arrays a: import numpy a = numpy.arange( 1000000 ) result = numpy.sin( a ) Aber meine Maschine hat

Python Pandas - Einige Spaltentypen in Kategorien ändern

Anzahl der Antworten 3 Antworten
Habe ich gefüttert, die folgende CSV-Datei in iPython Notebook: public = pd.read_csv("categories.csv") public Habe ich auch importiert pandas as pd, numpy as np und matplotlib.pyplot as plt. Die folgenden Arten von Daten vorhanden sind (das unten ist

Berechne ein Konfidenzintervall aus Probendaten

Anzahl der Antworten 3 Antworten
Habe ich die sample-Daten die ich möchte berechnen Sie ein Konfidenzintervall für die, unter der Annahme einer Normalverteilung. Habe ich gefunden und installiert, der numpy und scipy-Pakete und bekommen haben numpy zurückgeben Mittelwert und Standardabweichung (numpy.Mittelwert(Daten) mit

Wie installiere ich Matplotlib mit Python3.2?

Anzahl der Antworten 6 Antworten
Installierte ich die Python ist3.2 in ubuntu (die Standard-edition wird nicht gelöscht), und ich befolgen Sie die Schritte in hier Aber wenn ich python3.2 setup.py install Bekam ich: "error: command 'gcc' failed with exit status 1", "src/ft2font.cpp:2224:29:

Wie erkenne ich numpy Typen in Python?

Anzahl der Antworten 5 Antworten
Wie kann man zuverlässig ermitteln, ob ein Objekt ein numpy-Typ? Merke ich, dass diese Frage geht gegen die Philosophie, duck-typing, aber die Idee ist, um sicherzustellen, dass eine Funktion (mit scipy und numpy) nie wieder ein numpy

Verwende a.any () oder a.all ()

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x = np.arange(0,2,0.5) valeur = 2*x if valeur <= 0.6: print ("this works") else: print ("valeur is too high") hier ist die Fehlermeldung die ich bekomme: if valeur <= 0.6: ValueError: The truth value of an array

Warum zeigt die Form eines 1D-Arrays nicht die Anzahl der Zeilen als 1?

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Ich weiß, dass numpy-array hat eine Methode namens shape, gibt [Keine.Reihen-Keine.der Spalten] und shape[0] gibt die Anzahl der Zeilen, Form[1] gibt die Anzahl der Spalten. a = numpy.array([[1,2,3,4], [2,3,4,5]]) a.shape >> [2,4] a.shape[0] >> 2 a.shape[1] >>

Extrahieren bestimmter Spalten in einem numply-Array

Anzahl der Antworten 7 Antworten
Dies ist eine einfache Frage, aber sagen, ich habe eine MxN-matrix. Alles was ich will zu tun ist, extrahieren bestimmter Spalten und speichern Sie Sie in einem anderen numpy-array, aber ich bekomme ungültige syntax Fehler. Hier ist

Wie konvertiert man ein Bild von np.uint16 in np.uint8?

Anzahl der Antworten 2 Antworten
Bin ich, ein Bild zu schaffen, so: image = np.empty(shape=(height, width, 1), dtype = np.uint16) Nach, dass ich konvertieren Sie das Bild in der BGR Modell: image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) Ich würde gerne konvertieren Sie das Bild

Elegante Art, Tupelarithmetik durchzuführen

Anzahl der Antworten 5 Antworten
Was ist die elegante und präzise Art und Weise (ohne meine eigene Klasse mit operator overloading), um Tupel Arithmetik in Python 2.7? Können sagen, ich habe zwei Tupel: a = (10, 10) b = (4, 4) Meine

Windows + virtualenv + pip + NumPy (Probleme bei der Installation von NumPy)

Anzahl der Antworten 3 Antworten
Unter Windows, habe ich normalerweise nur mit dem binary-installer, aber ich möchte installieren NumPy nur in einem virtualenv dieser Zeit, so habe ich eine virtuelle env: virtualenv --no-site-packages --distribute summary_python cd summary_python/Scripts activate.bat Dann habe ich versucht

Unterschied zwischen np.random.seed () und np.random.RandomState ()

Anzahl der Antworten 3 Antworten
Ich weiß, dass die Samen, die Zufälligkeit von numpy.zufällig, und in der Lage sein, um es zu reproduzieren, sollte ich uns: import numpy as np np.random.seed(1234) aber was tut np.random.RandomState() tun? InformationsquelleAutor der Frage eran | 2014-04-10

Syntax in Python (.T)

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In der Hilfe für die multivariate normal-sampling-Funktion SciPy, geben Sie das folgende Beispiel: x,y = np.random.multivariate_normal(mean,cov,5000).T Meine Frage ist Recht einfach: was bedeutet der Letzte .T tatsächlich tun? Vielen Dank, ich weiß, es ist ziemlich einfach, aber

Finde in einem NumPy-Array Indizes von Elementen, die gleich Null sind

Anzahl der Antworten 7 Antworten
NumPy ist die effiziente Funktion/Methode ungleich null() zu identifizieren, die die Indizes der nicht-null Elemente in einem ndarray Objekt. Was ist der effizienteste Weg, um die Indizes der Elemente, die tun haben einen Wert von null? InformationsquelleAutor

Wie wird numpy.genfromtxt verwendet, wenn die erste Spalte eine Zeichenfolge ist und die restlichen Spalten Zahlen sind?

Anzahl der Antworten 5 Antworten
Grundsätzlich, ich habe eine Reihe von Daten, wo die erste Spalte ist ein string (label) und die restlichen Spalten sind numerische Werte. Ich führen Sie den folgenden: data = numpy.genfromtxt('data.txt', delimiter = ',') Dieser liest die meisten

Die Struktur der Eingaben zu scipy minimieren die Funktion

Anzahl der Antworten 1 Antworten
Ich geerbt habe einige code, der versucht, Sie zu minimieren einer Funktion mit scipy.optimize.minimize. Ich habe Schwierigkeiten zu verstehen, einige der Eingänge zu den fun und jac Argumente Den Anruf zu minimieren, sieht ungefähr so aus: result

Python, numpig; Wie man ein Element am Anfang eines Arrays einfügt

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Habe ich ein numpy-array von komplexen zahlen. So möchte ich zum einfügen von null an starten des array, und verschieben Sie den rest des Arrays einen Platz nach vorne. Beispiel: a = [1 + 2j, 5 +

ValueError: numpy.dtype hat die falsche Größe, versuche es neu zu kompilieren

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Ich gerade installiert pandas und statsmodels Paket auf mein python 2.7 Wenn ich versuchte, Sie "import pandas as pd", diese Fehlermeldung kommt. Kann jemand helfen? Danke!!! numpy.dtype has the wrong size, try recompiling Traceback (most recent call

Ändern Sie ein Array in NumPy

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Sollten Sie ein array der folgenden form (nur ein Beispiel): [[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5] [ 6 7] [ 8 9] [10 11] [12 13] [14 15] [16 17]] Seine Form ist [9,2].

Schnelle Überprüfung auf NaN in NumPy

Anzahl der Antworten 7 Antworten
Ich bin auf der Suche nach der Schnellste Weg, um zu überprüfen, die für das auftreten von NaN (np.nan) in ein NumPy-array X. np.isnan(X) ist aus der Frage, seit es erstellt ein boolean-array der Form X.shapedie potenziell

Lassen Sie distutils nach numpy Header-Dateien an der richtigen Stelle suchen

Anzahl der Antworten 2 Antworten
In meiner installation, numpy ist arrayobject.h befindet sich bei …/site-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h. Ich schrieb eine triviale Cython-Skript, dass verwendet numpy: cimport numpy as np def say_hello_to(name): print("Hello %s!" % name) Ich habe auch die folgenden distutils setup.py (kopiert aus

Entferne den Mittelwert aus der numpigen Matrix

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Habe ich ein numpy matrix A wo die Daten organisiert, Spalte-Vektor-vise ich.e A[:,0] ist der erste Daten-Vektor - A[:,1] ist die zweite, und so weiter. Ich wollte wissen, ob es eine elegantere Art und Weise zu null,

Verketten Sie dünn besetzte Matrizen in Python mit SciPy / Numpy

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Was wäre der effizienteste Weg zum verketten von sparse-Matrizen in Python mit SciPy/Numpy? Hier habe ich noch die folgenden: >>> np.hstack((X, X2)) array([ <49998x70000 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>' with 1135520 stored elements in Compressed Sparse

Sind NumPys mathematische Funktionen schneller als Pythons?

Anzahl der Antworten 4 Antworten
Ich habe eine Funktion definiert, die durch eine Kombination von grundlegenden mathematischen Funktionen (abs, cosh, sinh, exp, ...). Ich Frage mich, ob es einen Unterschied macht (in der Geschwindigkeit) zu verwenden, zum Beispiel numpy.abs() statt abs()? InformationsquelleAutor

Der effizienteste Weg, den Modus in einem numply-Array zu finden

Anzahl der Antworten 4 Antworten
Ich habe ein 2D-array mit Ganzzahlen (beide positiv oder negativ). Jede Zeile repräsentiert die Werte über die Zeit für einen bestimmten räumlichen Ort, in der Erwägung, dass jede Spalte stellt die Werte für die verschiedenen räumlichen Standorten

Matplotlib-Yaxis-Bereichsanzeige mit absoluten Werten anstelle von Offset-Werten?

Anzahl der Antworten 3 Antworten
Habe ich die folgende Reihe von numpy Daten (deltas von usec Zeitstempel): array([ 4.312, 4.317, 4.316, 4.32 , 4.316, 4.316, 4.319, 4.317, 4.317, 4.316, 4.318, 4.316, 4.318, 4.316, 4.318, 4.317, 4.317, 4.317, 4.316, 4.317, 4.318, 4.316, 4.318,

Wie erstelle ich ein numpy Array von einem Generator?

Anzahl der Antworten 4 Antworten
Wie kann ich ein numpy-array aus einem generator-Objekt? Lassen Sie mich das problem veranschaulichen: >>> import numpy >>> def gimme(): ... for x in xrange(10): ... yield x ... >>> gimme() <generator object at 0x28a1758> >>> list(gimme())

Numerische Dtypes in native Python-Typen konvertieren

Anzahl der Antworten 7 Antworten
Wenn ich ein numpy dtype, wie kann ich automatisch konvertieren Sie es in den nächsten python-Datentyp? Zum Beispiel, numpy.float32 -> "python float" numpy.float64 -> "python float" numpy.uint32 -> "python int" numpy.int16 -> "python int" Könnte ich versuchen

Numpy `ValueError: Operanden konnten nicht zusammen mit Shape übertragen werden ...`

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Im mit python 2.7 und bin, der versucht, eine forcasting auf einige zufällige Daten aus 1.00000000 zu 3.0000000008. Es sind ca 196 Elemente in meinem array und ich bekomme die Fehlermeldung ValueError: operands could not be broadcast

Erstellen Sie konsistent dasselbe zufälliges numpy Array

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Ich warte für andere Entwickler zu beenden, ein Stück code, das wird eine np-array der Form (100,2000) mit Werten von entweder -1,0 oder 1. In der Zwischenzeit, ich möchte nach dem Zufallsprinzip erstellen Sie ein array mit

Wie finde ich die Gruppen aufeinanderfolgender Elemente aus einem Array in numpy?

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Ich habe zum cluster, die aufeinander folgenden Elemente aus dem numpy-array. unter Berücksichtigung der folgenden Beispiel a = [ 0, 47, 48, 49, 50, 97, 98, 99] Die Ausgabe soll eine Liste von Tupeln wie folgt [(0),(47,

"Isnotnan" -Funktionalität in numpy, kann dies mehr Python sein?

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Ich brauche eine Funktion zurückgibt, die nicht-NaN-Werte aus einem array. Momentan mache ich es so: >>> a = np.array([np.nan, 1, 2]) >>> a array([ NaN, 1., 2.]) >>> np.invert(np.isnan(a)) array([False, True, True], dtype=bool) >>> a[np.invert(np.isnan(a))] array([ 1.,

Größe des NumPy-Arrays

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Gibt es ein äquivalent zu den MATLAB - size() Befehl in Numpy? In MATLAB, >>> a = zeros(2,5) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 >>> size(a) 2 5 In Python, >>> a =

Wie man ein Numpy-Array in ein PIL-Bild konvertiert, indem man matplotlib colormap anwendet

Anzahl der Antworten 1 Antworten
Ich habe ein einfaches problem, aber kann nicht eine gute Lösung zu finden. Möchte ich numpy 2D-array zurück, das entspricht einem Graustufen-Bild und konvertieren Sie es in ein RGB-PIL-image während der Anwendung einiger der matplotlib Farbverläufen. Bekomme

Effizient prüfen, ob ein beliebiges Objekt NaN in Python / numpy / pandas ist?

Anzahl der Antworten 2 Antworten
Meine numpy-arrays verwenden np.nan zu bezeichnen fehlende Werte. Als ich die Iteration über die Daten, die ich brauche, um zu erkennen, wie fehlende Werte und verarbeiten Sie in besonderer Weise. Naiv ich verwendet numpy.isnan(val)die gut funktioniert, es

In Python NumPy was ist eine Dimension und Achse?

Anzahl der Antworten 5 Antworten
Ich bin eine Codierung mit Pythons NumPy Modul. Wenn die Koordinaten eines Punktes im 3D-Raum beschrieben werden als [1, 2, 1]wäre das nicht die drei Dimensionen, drei Achsen, eine Reihe der drei? Oder wenn, dass ist eine

in Numpy, wie zwei 2-D-Arrays zip?

Anzahl der Antworten 2 Antworten
Zum Beispiel habe ich 2 arrays a = array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) b = array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) Wie kann ich zip a und b so bekomme ich c

Plotten einer schnellen Fourier-Transformation in Python

Anzahl der Antworten 4 Antworten
Habe ich Zugriff auf numpy und scipy und möchten, erstellen Sie eine einfache FFT des Datensatzes. Ich habe zwei Listen, eine, die y-Werte und der andere ist der Zeitstempel für diejenigen y-Werte. Was ist der einfachste Weg,

Speichern eines Numpy-Arrays als Bild

Anzahl der Antworten 14 Antworten
Ich habe eine matrix in der Art von ein Numpy-array. Wie würde ich das schreiben auf die Festplatte zu speichern es als Bild? Jedes format (png, jpeg, bmp...). Eine wichtige Einschränkung ist, dass PIL ist nicht vorhanden.

Wie man eine Liste von numply Arrays in ein einzelnes numpy Array konvertiert?

Anzahl der Antworten 2 Antworten
Angenommen ich habe ; LIST = [[array([1, 2, 3, 4, 5]), array([1, 2, 3, 4, 5],[1,2,3,4,5])] # inner lists are numpy arrays Ich versuche zu konvertieren; array([[1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [1,

Verketten Sie zwei numplige Arrays in der 4. Dimension

Anzahl der Antworten 6 Antworten
Habe ich zwei numpy-arrays mit drei Dimensionen (3 x 4 x 5) und ich wollen zu verketten, so hat das Ergebnis vier Dimensionen (3 x 4 x 5 x 2). In Matlab kann dies mit cat(4, a,

Numpy `logical_or` für mehr als zwei Argumente

Anzahl der Antworten 5 Antworten
Numpy ist logical_or - Funktion nimmt nicht mehr als zwei arrays zu vergleichen. Wie finde ich die Vereinigung von mehr als zwei arrays? (Die gleiche Frage könnte gestellt werden mit Bezug auf Numpy ist logical_and ist und

Berechnen Sie den Mittelwert über die Dimension in einem 2D-Array

Anzahl der Antworten 3 Antworten
Ich habe ein array a wie diese: a = [[40, 10], [50, 11]] Ich muss berechnet den Mittelwert für jede dimension separat, das Ergebnis sollte so sein: [45,10.5] 45 wird der Mittelwert von a[*][0] und 10.5 bedeutet

Wie bekomme ich alle Werte aus einem Array ohne einen bestimmten Index?

Anzahl der Antworten 5 Antworten
Habe ich ein numpy-array und ich möchte zum abrufen aller Elemente, mit Ausnahme von einem bestimmten index. Betrachten Sie beispielsweise das folgende array a = [0,1,2,3,4,5,5,6,7,8,9] wenn ich geben Sie index 3, dann ist die resultierende sollte

Python: Was ist der Unterschied zwischen math.exp und numpy.exp und warum wählen numpy-Ersteller erneut exp aus?

Anzahl der Antworten 2 Antworten
exp heißt Exponentialfunktion exp im math module: https://docs.python.org/2/library/math.html exp im numpy module: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.exp.html Warum numpy Schöpfer vorstellen, diese Funktion wieder? InformationsquelleAutor der Frage kyle | 2015-06-08

FFT-basierte 2D-Faltung und -Korrelation in Python

Anzahl der Antworten 5 Antworten
Gibt es eine FFT-basierte 2D-Kreuz-Korrelation oder Faltung Funktion gebaut in scipy (oder eine andere populäre Bibliothek)? Es sind Funktionen wie diese: scipy.signal.correlate2d - "nach der direkten Methode implementiert convolveND werden zu langsam für große Datenmengen" scipy.ndimage.correlate -

Wie schattiere ich Punkte in Scatter basierend auf Colormap in Matplotlib?

Anzahl der Antworten 3 Antworten
Ich versuche, die Schatten der Punkte in einem Streudiagramm basiert auf einer Reihe von Werten (von 0 bis 1) ausgewählt aus einer der bereits definierten Farbe Karten, wie Blues oder Reds. Ich versuchte dies: import matplotlib import

Werden nummerische Arrays als Referenz übergeben?

Anzahl der Antworten 2 Antworten
Stieß ich auf die Tatsache, dass numpy arrays by reference übergeben, die Sie an mehreren Orten, aber wenn ich dann auf führen Sie den folgenden code, warum gibt es einen Unterschied zwischen dem Verhalten von foo und

Wie vermeide ich "RuntimeWarning: ungültiger Wert in Divide" in NumPy?

Anzahl der Antworten 1 Antworten
Ich versuche zu vermeiden, die Warnung RuntimeWarning: invalid value encountered in divide im NumPy. Ich dachte, ich könnte tun: import numpy as np A=np.array([0.0]) print A.dtype with np.errstate(divide='ignore'): B=A/A print B aber das gibt: float64 ./t.py:9: RuntimeWarning:

Effiziente Methode zur Berechnung der Dichte von unregelmäßig verteilten Punkten

Anzahl der Antworten 6 Antworten
Ich bin versucht zu generieren, map overlay-Bilder helfen bei der Identifizierung von hot-spots", Gebiete auf der Karte, die haben eine hohe Dichte von Datenpunkten. Keiner der Ansätze, die ich versucht habe, schnell genug für meine Bedürfnisse. Hinweis: