Eu tenho uma variedade de distâncias chamadas dists. Quero selecionar dists que estão entre dois valores. Eu escrevi a seguinte linha de código para fazer isso: dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <= r + dr))] No entanto, isso seleciona apenas para a condição...
numpy tem três funções diferentes, que parece que eles podem ser usados para as mesmas coisas --- exceto que numpy.maximumpode unicamente ser utilizado elemento-wise, enquanto numpy.maxe numpy.amaxpode ser usado em eixos específicos, ou todos os elementos. Por que há mais do que apenas numpy.max?...
Numpy, scipy, matplotlib e pylab são termos comuns entre os que usam python para computação científica. Eu apenas aprendi um pouco sobre o pylab e fiquei confuso. Sempre que eu quiser importar numpy, sempre posso: import numpy as np Eu apenas considero que uma vez que eu faço from pylab import...
Suponha que eu tenha um quadro de dados do pandas df: Quero calcular a média da coluna de um quadro de dados. Isso é facil: df.apply(average) então o intervalo sábio da coluna max (col) - min (col). Isso é fácil novamente: df.apply(max) - df.apply(min) Agora, para cada elemento, quero...
Os documentos numpy recomendam o uso de matriz em vez de matriz para trabalhar com matrizes. No entanto, diferentemente da oitava (que eu estava usando até recentemente), * não realiza multiplicação de matrizes, você precisa usar a função matrixmultipy (). Eu sinto que isso torna o código muito...
Existe uma maneira de inicializar uma matriz numpy de uma forma e adicionar a ela? Vou explicar o que preciso com um exemplo de lista. Se eu quiser criar uma lista de objetos gerados em um loop, eu posso fazer: a = [] for i in range(5): a.append(i) Eu quero fazer algo semelhante com uma matriz...
Não consigo encontrar nenhuma biblioteca python que faça regressão múltipla. As únicas coisas que acho apenas fazem uma regressão simples. Eu preciso regredir minha variável dependente (y) contra várias variáveis independentes (x1, x2, x3, etc.). Por exemplo, com esses dados: print 'y x1 x2 x3...
Eu preciso saber se é possível salvar uma lista python como uma matriz
Em numpy, eu tenho dois "arrays", Xé (m,n)e yé um vetor(n,1) usando X*y Estou recebendo o erro ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (97,2) (2,1) Quando (97,2)x(2,1)é claramente uma operação de matriz legal e deve me dar um (97,1)vetor EDITAR: Eu corrigi isso...
Existe uma maneira rápida de "subplainar" ou nivelar apenas algumas das primeiras dimensões de uma matriz numpy? Por exemplo, dada uma matriz numpy de dimensões (50,100,25), as dimensões resultantes
Eu estou tentando escrever um quadro de dados do Pandas (ou pode usar uma matriz numpy) em um banco de dados mysql usando o MysqlDB. O MysqlDB não parece entender 'nan' e meu banco de dados gera um erro dizendo que nan não está na lista de campos. Preciso encontrar uma maneira de converter o 'nan'...
Não tenho certeza se isso conta mais como um problema do sistema operacional, mas pensei em perguntar aqui, caso alguém tenha alguma ideia do final das coisas em Python. Eu tenho tentado paralelizar um forloop pesado de CPU usando joblib, mas acho que, em vez de cada processo de trabalho ser...
Dada uma matriz NumPy de int32, como eu a converto float32 no local ? Então, basicamente, eu gostaria de fazer a = a.astype(numpy.float32) sem copiar a matriz. É grande. A razão para fazer isso é que eu tenho dois algoritmos para o cálculo de a. Um deles retorna uma matriz de int32, o outro...
Eu tenho uma lista de valores que eu preciso filtrar dados os valores em uma lista de booleanos: list_a = [1, 2, 4, 6] filter = [True, False, True, False] Eu gero uma nova lista filtrada com a seguinte linha: filtered_list = [i for indx,i in enumerate(list_a) if filter[indx] == True] o que...
Estou construindo meu ambiente numpy / scipy com base em blas e lapack mais ou menos com base nessa caminhada. Quando termino, como posso verificar se minhas funções numpy / scipy realmente usam as funcionalidades blas / lapack criadas
Dada uma matriz NumPy A , qual é a maneira mais rápida / eficiente de aplicar a mesma função, f , a todas as células? Suponha que vamos atribuir a A (i, j) a f (A (i, j)) . A função, f , não possui uma saída binária, portanto as operações de máscara (ing) não ajudarão. A iteração "óbvia" de...
Estou procurando uma maneira rápida de preservar grandes matrizes numpy. Quero salvá-los no disco em um formato binário e depois lê-los de volta na memória de forma relativamente rápida. Infelizmente, o cPickle não é rápido o suficiente. Encontrei numpy.savez e numpy.load . Mas o mais estranho é...
Por que o numpy está dando esse resultado: x = numpy.array([1.48,1.41,0.0,0.1]) print x.argsort() >[2 3 1 0] quando eu esperava fazer isso: [3 2 0 1] Claramente, falta minha compreensão da
Suponha que eu tenha a seguinte lista em python: a = [1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1] Como encontrar o número mais frequente nesta lista de maneira
Suponha que eu tenha uma matriz numpy grande de memória, que tenha uma função funcque aceite essa matriz gigante como entrada (junto com alguns outros parâmetros). funccom parâmetros diferentes pode ser executado em paralelo. Por exemplo: def func(arr, param): # do stuff to arr, param # build...