Biorąc pod uwagę tablicę NumPy A , jaki jest najszybszy / najbardziej efektywny sposób zastosowania tej samej funkcji f do każdej komórki? Załóżmy, że będziemy przypisać do A (i, j) do f (A (i, j)) . Funkcja f nie ma wyjścia binarnego, więc operacje maskowania nie pomogą. Czy „oczywista” iteracja …
Szukam szybkiego sposobu na zachowanie dużych, zdrętwiałych tablic. Chcę je zapisać na dysku w formacie binarnym, a następnie stosunkowo szybko wczytać z powrotem do pamięci. Niestety, cPickle nie jest wystarczająco szybki. Znalazłem numpy.savez i numpy.load . Ale dziwne jest to, że numpy.load ładuje plik npy do "mapy pamięci". Oznacza to, …
Załóżmy, że mam dużą tablicę numpy w pamięci, mam funkcję, funcktóra przyjmuje tę gigantyczną tablicę jako dane wejściowe (wraz z kilkoma innymi parametrami). funcz różnymi parametrami mogą działać równolegle. Na przykład: def func(arr, param): # do stuff to arr, param # build array arr pool = Pool(processes = 6) results …
Dlaczego numpy podaje ten wynik: x = numpy.array([1.48,1.41,0.0,0.1]) print x.argsort() >[2 3 1 0] kiedy spodziewałbym się, że to zrobi: [3 2 0 1] Najwyraźniej brakuje mi zrozumienia tej funkcji.
Mam tablicę numpy zawierającą: [1, 2, 3] Chcę utworzyć tablicę zawierającą: [1, 2, 3, 1] Oznacza to, że chcę dodać pierwszy element na końcu tablicy. Spróbowałem oczywistego: np.concatenate((a, a[0])) Ale pojawia się błąd mówiąc ValueError: arrays must have same number of dimensions Nie rozumiem tego - tablice są tylko tablicami …
Dziwię się, że to konkretne pytanie nie zostało wcześniej zadane, ale tak naprawdę nie znalazłem go w SO ani w dokumentacji np.sort. Powiedzmy, że mam losową tablicę numpy zawierającą liczby całkowite, np: > temp = np.random.randint(1,10, 10) > temp array([2, 4, 7, 4, 2, 2, 7, 6, 4, 4]) Jeśli …
Piszę import numpy as npprawie za każdym razem, gdy uruchamiam interpreter Pythona. Jak skonfigurować interpreter języka Python lub ipython, aby numpy był automatycznie importowany?
Szukam najszybszego sposobu, aby sprawdzić wystąpienie NaN ( np.nan) w tablicy NumPy X. np.isnan(X)nie wchodzi w rachubę, ponieważ buduje boolowską tablicę kształtów X.shape, która jest potencjalnie gigantyczna. Próbowałem np.nan in X, ale to nie działa, ponieważ np.nan != np.nan. Czy w ogóle istnieje szybki i oszczędzający pamięć sposób, aby to …
Czytając numpy, napotkałem funkcję numpy.histogram(). Do czego służy i jak działa? W dokumentach wspominają o pojemnikach : Co to jest? Niektóre wyszukiwania w Google doprowadziły mnie do ogólnej definicji histogramów . Rozumiem. Ale niestety nie mogę powiązać tej wiedzy z przykładami podanymi w dokumentach.
Załóżmy, że mam tablicę numpy: data = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]) i mam odpowiedni „wektor”: vector = np.array([1,2,3]) Jak operować datawzdłuż każdego wiersza, aby odjąć lub podzielić, aby wynik był następujący: sub_result = [[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]] div_result = [[1,1,1], [1,1,1], [1,1,1]] Krótko mówiąc: jak wykonać operację na każdym wierszu tablicy 2D z tablicą …
Muszę zmieścić RandomForestRegressorod sklearn.ensemble. forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) Ten kod zawsze działał, dopóki nie wykonałem wstępnego przetwarzania danych ( train_y). Komunikat o błędzie mówi: DataConversionWarning: przekazano wektor-kolumnę y, gdy oczekiwano tablicy 1d. Zmień kształt y na (n_samples,), na przykład za pomocą ravel (). model …
Niedawno przeniosłem się do Pythona 3.5 i zauważyłem, że nowy operator mnożenia macierzy (@) czasami zachowuje się inaczej niż operator kropki numpy . Na przykład dla tablic 3D: import numpy as np a = np.random.rand(8,13,13) b = np.random.rand(8,13,13) c = a @ b # Python 3.5+ d = np.dot(a, b) …
Mam dwuwymiarową tablicę NumPy. Wiem, jak uzyskać maksymalne wartości na osiach: >>> a = array([[1,2,3],[4,3,1]]) >>> amax(a,axis=0) array([4, 3, 3]) Jak mogę uzyskać wskaźniki maksymalnych elementów? Więc chciałbym jako wyjściearray([1,1,0])
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.