Jak mogę znaleźć indeks pierwszego wystąpienia liczby w tablicy Numpy? Szybkość jest dla mnie ważna. Nie interesują mnie następujące odpowiedzi, ponieważ skanują całą tablicę i nie zatrzymują się, gdy znajdą pierwsze wystąpienie: itemindex = numpy.where(array==item)[0][0] nonzero(array == item)[0][0] Uwaga 1: żadna z odpowiedzi z tego pytania nie wydaje się trafna. …
Mam listę 3-krotek reprezentujących zbiór punktów w przestrzeni 3D. Chcę wykreślić powierzchnię obejmującą wszystkie te punkty. plot_surfaceFunkcji w mplot3dopakowaniu wymaga jako argumenty X, Y i Z może być 2d tablice. Czy plot_surfaceodpowiednia funkcja do kreślenia powierzchni i jak przekształcić moje dane do wymaganego formatu? data = [(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),.....,(xn,yn,zn)]
Chciałbym sprawdzić, czy zmienna to None lub numpy.array. Zaimplementowałem check_afunkcję, aby to zrobić. def check_a(a): if not a: print "please initialize a" a = None check_a(a) a = np.array([1,2]) check_a(a) Ale ten kod wywołuje ValueError. Jaka jest prosta droga? ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-0201c81c185e> in <module>() 6 check_a(a) …
Mam kolumnę Data Frame z wartościami liczbowymi: df['percentage'].head() 46.5 44.2 100.0 42.12 Chcę zobaczyć kolumnę jako liczbę pojemników: bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100] Jak mogę uzyskać wynik jako kosze z ich value counts? [0, 1] bin amount [1, 5] etc [5, 10] etc ......
Używając Numpy, jak mogę wykonać następujące czynności: ln(x) Czy jest to równoważne z: np.log(x) Przepraszam za tak pozornie banalne pytanie, ale moje rozumienie różnicy między logi lnczy to lnjest logspace e?
Mam dwie matryce a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) i chcę uzyskać iloczyn elementarny [[1*5,2*6], [3*7,4*8]]równy [[5,12], [21,32]] próbowałem print(np.dot(a,b)) i print(a*b) ale oba dają wynik [[19 22], [43 50]] który jest iloczynem macierzy, a nie iloczynem elementarnym. Jak mogę uzyskać produkt elementarny (znany również jako produkt Hadamarda) …
Próbuję zrozumieć, czym jest epsilon maszyny. Według Wikipedii można to obliczyć w następujący sposób: def machineEpsilon(func=float): machine_epsilon = func(1) while func(1)+func(machine_epsilon) != func(1): machine_epsilon_last = machine_epsilon machine_epsilon = func(machine_epsilon) / func(2) return machine_epsilon_last Jednak nadaje się tylko do liczb o podwójnej precyzji. Jestem zainteresowany modyfikacją go, aby obsługiwał również liczby …
Chcę wykonać testy jednostkowe dla mojej aplikacji i muszę porównać dwie tablice. Ponieważ array.__eq__zwraca nową tablicę (a więc TestCase.assertEqualzawodzi), jaki jest najlepszy sposób zapewnienia równości? Obecnie używam self.assertTrue((arr1 == arr2).all()) ale mi się to nie podoba
Muszę napisać funkcję, która będzie wykrywać, czy dane wejściowe zawierają co najmniej jedną wartość nienumeryczną. Jeśli zostanie znaleziona wartość nieliczbowa, zgłoszę błąd (ponieważ obliczenia powinny zwracać tylko wartość liczbową). Liczba wymiarów tablicy wejściowej nie jest z góry znana - funkcja powinna podawać poprawną wartość niezależnie od ndim. Dodatkową komplikacją może …
Na przykład, jeśli mamy numpytablicę Ai chcemy numpytablicy Bz takimi samymi elementami. Jaka jest różnica między następującymi (patrz poniżej) metodami? Kiedy przydzielana jest dodatkowa pamięć, a kiedy nie? B = A B[:] = A(tak samo jak B[:]=A[:]?) numpy.copy(B, A)
Mam tu jakiś problem, w moim pakiecie Pythona zainstalowałem numpy, ale nadal mam ten błąd Obiekt „DataFrame” nie ma atrybutu „sort” Każdy może dać mi jakiś pomysł .. To jest mój kod: final.loc[-1] =['', 'P','Actual'] final.index = final.index + 1 # shifting index final = final.sort() final.columns=[final.columns,final.iloc[0]] final = final.iloc[1:].reset_index(drop=True) …
Czy jest wbudowana funkcja numpy, która wykonuje coś podobnego do następującego? Oznacza to, że weź listę di zwróć listę filtered_dz usuniętymi elementami zewnętrznymi na podstawie pewnego zakładanego rozkładu punktów w d. import numpy as np def reject_outliers(data): m = 2 u = np.mean(data) s = np.std(data) filtered = [e for …
Moje tablice numpy używają np.nando oznaczania brakujących wartości. Podczas iteracji zestawu danych muszę wykrywać takie brakujące wartości i traktować je w specjalny sposób. Naiwnie użyłem numpy.isnan(val), co działa dobrze, chyba że valnie jest wśród podzbioru typów obsługiwanych przez numpy.isnan(). Na przykład brakujące dane mogą wystąpić w polach ciągów, w takim …
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.