NumPy - это расширение языка Python, которое добавляет поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также большую библиотеку высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.
| Date | Time | SGN
-----------------------
20201111 | 10:44 | CB
20201111 | 10:45 | FF
20201111 | 10:46 | VW
20201111 | 10:47 | GG
20201111 | 10:48 | RR
20201111 | 10:56 | BB
20201111 | 10:59 | CB
20201111 | 11:04 | VW
20201111 | 11:04 | BB
20201111 | 11:04....
Предположим, у меня есть следующая матрица: pandas или numpy:
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
Я ищу способ изменить этот массив на 1D и сохранить индекс этой ячейки в качестве имени столбца, чтобы, если бы вышеперечисленное б....
Из массива numpy
a=np.arange(100).reshape(10,10)
Я хочу получить массив
[[99, 90, 91],
[9, 0, 1],
[19, 10, 11]]
Я старался
a[[-1,0,1],[-1,0,1]]
Но вместо этого дает array([99, 0, 11]). Как я могу решить эту проблему?....
2 Июл 2021 в 14:18
У меня есть фрейм данных с 2 столбцами, один - это группа, а второй - векторные вложения. Данные уже такие, поэтому я не хочу спорить о встраиваемых столбцах. Все столбцы внедрения имеют одинаковое количество измерений.
В основном я хочу рассчитать среднее значение встраивания для каждой группы. ....
У меня есть фрейм данных с разными доходами, которые выглядят примерно так:
0.2 -0.1 0.03 0.01
0.02 0.1 -0.1 -0.2
0.05 0.06 0.07 -0.07
0.03 -0.04 -0.04 -0.03
И у меня есть отдельный фрейм данных с индексом, возвращаемым только в одном столбце:
0.01
0.015
-0.01
-0.02
Я хочу просто добавить ....
У меня есть отсортированный список точек пересечения (x, y), как показано в списке ниже, названный как coordinates
coordinates =[(66, 66), (132, 66), (199, 66), (266, 66), (333, 66), (399, 66), (466, 66), (533, 66)]
У меня также есть массив с ошибками, определенными как Error = [10, 32, 12, 43, 56,....
Предположим, у нас есть следующий многомерный список:
import numpy as np
lst = [[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]]
Ожидаемый выход :
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
Моя проблема в том, что список lst различается по размеру, иначе я бы добился желаемого результата с помощью одного цикла for. Я попытался ....
У меня есть двумерный массив, и я пытаюсь создать трехмерный массив, в котором каждая строка представляет собой повторяющийся элемент, в данном случае 9 раз, исходного массива. Я думаю, это связано с переносом на какой-то кусок np .... мои навыки numpy немного грубоваты ...
Вот пример:
Ввод:
an_arr....
29 Июн 2021 в 23:54
Я пытаюсь создать словарь для каждой строки, столбца и поля для массива numpy размером 9x9. (Как в игре судоку) Чтобы увидеть, нет ли дубликатов. Все работает нормально, но мне интересно, если .......
У меня есть фрейм данных Pandas, подобный приведенному ниже, где столбец A представляет собой серию строк, а значения в столбце B являются истинными / ложными в зависимости от того, совпадает ли значение столбца A со значением столбца A в предыдущей строке.
A B
1 False
1 Tr....
Пожалуйста, рассмотрите import pandas как pd import numpy как np nan = np.nan df = pd.DataFrame ({'a': [3, nan, 5, nan, 1, nan], 'b': [nan, 2, nan , 6, nan, 4], 'c': ['v1', 'v2', 'v3', 'v4', 'v5', '.......
Я новичок в numpy и пытаюсь векторизовать простой цикл for из соображений производительности, но, похоже, не могу придумать решения. У меня есть массив numpy с уникальными словами, и для каждого из этих слов мне нужно, сколько раз они встречаются в другом массиве numpy, называемом array_to_comp....
28 Июн 2021 в 17:47
Я хочу сохранить массу слабака только из текстового файла ниже в другой текстовый файл для целей построения графика. У меня есть много других файлов .txt для чтения WIMP_Mass. Я пытаюсь использовать np.loadtxt, но не могу, так как там есть строка. Не могли бы вы предложить код для извлечения Wimp....
Я храню трехмерные координаты в трех массивах. Ниже следует пример всего четырех записей координатных точек, координат (1,2,3), (2,3,4) and (3,4,5), где первая координатная точка дублируется.
x = [1, 2, 3, 1]
y = [2, 3, 4, 2]
z = [3, 4, 5, 3]
Теперь я хотел бы как можно более эффективно удалить по....
27 Июн 2021 в 21:13
У меня есть входной массив 1 2 2 3 2 1 1 2 2 1 2 3 1 1 3 Мой вывод должен быть 3 2 1 1 2 3 Это означает, что все элементы, повторяющиеся в строках, должны быть удалены. Это возможно .......
У меня есть большой фрейм данных со значениями с плавающей запятой. Я хочу выполнить две логические операции.
Мой код:
df =
A
0 78.5
1 54
2 48
3 21.1
# I want to compare 'A' data with predefined limits and assign a rank.
# Give rank 1 if > 70, 2 if 70< > 40, 3 if < 40
# create a ne....
Есть два многомерных логических массива с разным количеством строк. Я хочу быстро найти индексы истинных значений в общих строках. Я написал следующий код, но он слишком медленный. Есть ли более быстрый способ сделать это?
a=np.random.choice(a=[False, True], size=(100,100))
b=np.random.choice(a=[....
Я узнал об указании оси массива numpy из как индексируется ось в массиве numpy < / а>
В статье говорится, что для двумерного массива axis=0 обозначает каждый столбец в массиве, а axis=1 - каждую строку в массиве. Это работает, когда я использую np.mean, что означает значения по столбцу, но np.del....
У меня есть данные типа pandas.core.series.Series следующим образом:
print(x)
0 'School'
1 'Boy'
Моя цель - преобразовать его во что-то вроде (преобразованное в 2d):
s1 = [ ['S']['c']['h']['o']['o']['l'],
['B']['o']['y']]
Я пробовал разные вещи, например np.reshape(), но с их помощью мог....
Я пытаюсь изменить все красные и синие пиксели изображения на черные, чтобы в них были только зеленые пиксели (в зависимости от определенных условий).
Чтобы сделать это прямо сейчас, я использую несколько циклов for, и этот процесс, хотя и работает, очень медленный.
Код, который у меня есть до сих п....
23 Июн 2021 в 14:54
Я хочу суммировать многие столбцы со многими столбцами во фрейме данных.
Мой код:
df =
A1 B1 A2 B2
0 15 30 50 70
1 25 40 60 80
# I have many columns like this. I want to do something like this A1-A2, B1-B2, etc
# My approach is
first_cols = [A1,B1]
sec_cols = [A2,B2]
# New column na....
У меня есть фрейм данных pandas, который выглядит так: col1 col2 0 1 A 1 10 A, B 2 20 B 3 5 C 4 70 A, B, C Теперь я хочу искать col2 по заданному .......
У меня есть фрейм данных, и я хочу изменить какой-то элемент столбца в зависимости от условия. В частности, с учетом этого столбца: ... ЗНАЧЕНИЕ .... 0 "1076A" 12 9 .......
22 Июн 2021 в 11:08
Я хочу импортировать некоторые данные опроса, просмотреть все поля и выполнить подсчеты и проценты. Я изо всех сил пытаюсь заставить это работать как для количества, так и для процента каждого значения в вопросе. Например, .......
У меня есть следующие фреймы данных df1 и df2:
df1 = pd.DataFrame({'ISIN': ['A1kT23', '4523', 'B333', '49O33'],
'Name': ['Example A', 'Name Xy', 'Example B', 'Test123'],
'Debt_Equity': [-65.56, 0.55, 0, 37],
'EV_Sales': [9.28, 0.53, 11.3, 45]})
df2 = pd.DataFrame({'ISIN': ['123', '4523', 'B333', '....
En Español