Tag: numpy

Habe ich die folgende Tabelle. Ich möchte zur Berechnung einer gewichteten Durchschnitt zusammengefasst, die von jedem Datum basierend auf der folgenden Formel. Ich kann dies tun, indem Sie einige herkömmliche code, aber unter der Annahme, dass diese

Beim Aufruf df = pd.read_csv('somefile.csv') Bekomme ich: /Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/Parser.py:1130: DtypeWarning: Spalten (4,5,7,16) mit gemischten Typen. Geben Sie "dtype" option für den import oder set low_memory=False. Warum ist die dtype option im Zusammenhang mit low_memory, und warum macht es

Gibt es einen schnellen Weg, um "sub-flatten" oder glätten Sie nur die ersten Dimensionen in ein numpy-array? Angenommen, Sie haben ein numpy-array der Dimensionen (50,100,25) die daraus resultierenden Dimensionen, wären (5000,25) Kommentar zu dem Problem Dies könnte

Ich versuche zu finden, eine Funktion, die zurückgibt alle vorkommen der maximal in einer bestimmten Liste. numpy.argmax jedoch gibt nur das erste vorkommen, die es findet. Zum Beispiel: from numpy import argmax list = [7, 6, 5,

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,

Ich versuche zu sparen, numpy matrix (Nx3, float64) in eine txt-Datei mithilfe von numpy.savetxt: np.savetxt(f, mat, fmt='%.5f', delimiter=' ') Diese Linie war in python 2.7, aber in python 3.5, ich bin immer die folgende Fehlermeldung: TypeError: Mismatch

Frage Ist es möglich, an eine float-Präzision, die speziell für jede Spalte gedruckt werden soll, indem Sie das Python - pandas Paket-Methode pandas.DataFrame.to_csv? Hintergrund Wenn ich eine pandas dataframe, angeordnet ist, wie dies: In [53]: df_data[:5] Out[53]:

Gibt es eine Methode in numpy für die Berechnung der mittleren Quadrierten Fehler zwischen den beiden Matrizen? Ich habe versucht zu suchen aber keine gefunden. Ist es unter einen anderen Namen? Wenn es nicht, wie überwinden Sie

Ich habe eine NumPy matrix, enthält überwiegend nicht-null-Werte, aber gelegentlich wird enthalten den Wert null. Ich muss in der Lage sein: Anzahl der nicht-null-Werte in jeder Zeile und legen Sie, dass count in eine variable, die ich

Ich habe eine Liste in python und ich möchte konvertieren es in ein array nutzen zu können ravel() Funktion. Kommentar zu dem Problem was haben Sie bisher ausprobiert? Können Sie teilen Sie diese mit uns? [Ich habe

Gibt es eine einfache Möglichkeit, um index alle Elemente einer Liste (oder ein array oder was auch immer) außer für einen bestimmten index? E. g., mylist[3] wird wieder das Element in position 3 milist[~3] wird wieder die

Ich habe ein array a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] , und ich will zu finden, die Indizes der element s, die zwei Bedingungen erfüllen, d.h. a>3 and a<8 ans=[3,4,5,6] a[ans]=[4,5,6,7] Kann ich verwenden numpy.nonzero(a>3) oder numpy.nonzero(a<8) aber nicht numpy.nonzero(a>3 and a<8)

Ich möchte in der Lage sein, zu 'bauen' ein numpy-array on the fly, ich weiß nicht, die Größe des Arrays im Voraus. Zum Beispiel ich will etwas wie das hier tun: a= np.array() for x in y: