Tag: numpy
NumPy ist eine wissenschaftliche und numerische computing-Erweiterung der Python-Programmiersprache.
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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
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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
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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
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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:
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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
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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
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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] >>
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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 +
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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
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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].
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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
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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
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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,
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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
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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
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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
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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,
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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())
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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
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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
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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
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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,
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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.,
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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 =
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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
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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
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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
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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
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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,
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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.
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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,
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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,
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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
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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
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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
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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
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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 -
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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
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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
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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:
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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: