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.

Подробнее про numpy...

У меня есть датафрейм, как показано ниже: import pandas as pd # intialise data of lists. data = {'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'], 'Book1':[20, 21, 19, 18], 'Book2':[20,'', 12, 20], 'Book3':[31, 21, 17, 16], 'Book4':[31, 19, 18, 16]} # Create DataFrame df = pd....
27 Ноя 2021 в 16:48
У меня есть большой образец (M) логических массивов длины «N». Таким образом, возможны 2 ^ N уникальных логических массивов. Хотелось бы узнать, сколько массивов дублируют друг друга и создать гистограмму. Одна из возможностей - создать уникальное целое число (a [0] + a [1] * 2 + a [3] * 4 + ... +....
27 Ноя 2021 в 09:32
Ниже приведен мой код, в котором я пытаюсь добавить 2 массива 1D к массиву 1 1D: import numpy as np import random arr = np.random.randint(10, size=(1,)) arr1 = np.random.randint(20, size=(1,)) arr2 = np.random.randint(30, size=(1,)) print(arr) print(arr1) print(arr2) aparr = np.append(arr, arr1, ....
27 Ноя 2021 в 00:37
У меня есть большая матрица N = 10000 трехмерных векторов. Для упрощения я буду использовать здесь в качестве примера матрицу 10 x 3: import numpy as np A = np.array([[1.2, 2.3, 0.8], [3.2, 2.1, 0.5], [0.8, 4.4, 4.4], [-0.2, -1.1, -1.1], [2.4,....
26 Ноя 2021 в 14:34
У меня есть 2-мерный фрейм данных pandas, который имеет в качестве индекса значения «1, 2, 'NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN'» и данные [10, 20, 30, 40, 50, 60 ]. Теперь я хотел бы построить массив numpy с размерностью (3,2). В первой записи первого измерения массива должны быть назначены первые два знач....
26 Ноя 2021 в 12:07
import pandas as pd import numpy as np data_A=pd.read_csv('D:/data_A.csv') data_A имеет столбец с именем power. Столбец power имеет только 0 и 1, а dtype - int64. Я хочу убедиться, что в столбце power только 0 и 1. Итак, если в столбце power есть другие числа, кроме 0 и 1, я хочу сделать значен....
26 Ноя 2021 в 11:57
Я пытаюсь создать график с k_b в качестве значения x и delta_P в качестве значения y. Я хочу построить график k_b против delta_P, но S = 3 для одной кривой и S = ​​0,1 для другой кривой. Однако я хочу, чтобы две линии были на одном графике. Есть ли у кого-нибудь совет, как это сделать? Ниже то, ....
26 Ноя 2021 в 05:22
Из следующего массива формы (6, 3): >>> arr [ [1, 0, 1], [0, 0, 2], [1, 2, 0], [0, 1, 3], [2, 2, 1], [2, 0, 2] ] Я хотел бы повторить значения согласно скользящему окну n=4, давая новый массив формы (6-n-1, n, 3): >>> new_arr [ [ [1, 0, 1], [0, 0, 2], ....
25 Ноя 2021 в 17:51
Я пытаюсь визуализировать случайный массив квадратной формы (10, 10) в Python, используя matplotlib (версия 3.5). Я также включаю тики xaxis и yaxis, но тики для 10 показывают пустые данные. Кто-нибудь знает, как в этом разобраться? Вот мой код: import numpy as np from matplotlib import pyplot as....
25 Ноя 2021 в 17:34
Я унаследовал некоторый код, и есть одна конкретная операция, которая требует чрезмерно много времени. Операция определяется как: cutoff = 0.2 # X has shape (76187, 247, 20) X_flat = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1] * X.shape[2])) weightfun = lambda x: 1.0 / np.sum(np.dot(X_flat, x) / np.dot(x, x) ....
25 Ноя 2021 в 12:30
У меня есть начальное и конечное значение, и есть n пропущенных значений. Логика для заполнения пропущенного значения - найти среднее между начальным и конечным значением. Псевдокод: start_index = 0 end_index = len(l) while l[mid] = (l[start_index]+l[end_index])/2 update start_index and en....
25 Ноя 2021 в 12:13
Добрый день, Я новичок в C и ctypes в Python. Я пытаюсь передать функцию C в код Python. Я продолжаю получать следующую ошибку: "нарушение прав доступа чтение 0x0 ..." при чтении 2D-массивов ("St" формы 10 000 x 521 и "dZ" формы 10 000 x 520) в следующей функции C: #include <math.h> #include <stdio.....
25 Ноя 2021 в 11:56
TL; DR; Я выполняю операцию с массивом (без математики) и обнаружил, что Cython работает значительно быстрее. Есть ли способ ускорить это в NumPy; или Cython? Контекст Я пишу функцию, которая предназначена для взятия подмножества массива NxN из index в обоих направлениях (верхний угол которого....
25 Ноя 2021 в 08:41
Используя образец данных и код ниже, я пытаюсь сгруппировать по годам и месяцам и найти верхних K столбцов с наименьшими значениями std внутри всех столбцов, оканчивающихся на _values: import pandas as pd import numpy as np from statistics import stdev np.random.seed(2021) dates = pd.date_range('....
25 Ноя 2021 в 07:32
Используя pandas, я превратил свой CSV-файл в фрейм данных и назвал его data_A data_A = pd.read_csv("D:/power.csv") data_A имеет столбец time Я хочу преобразовать его в целочисленный тип. Например, с 2020-01-01 00:00:00 на 20200101000000 Тип данных data_A['time'] - объект. Как я могу изменить в....
25 Ноя 2021 в 05:49
Я использую xgboost, и мне нужно воспроизвести его вывод, используя оператор if и дополнения. Однако я не получаю правильного результата. Создадим случайные данные: import numpy as np import xgboost as xgb import os np.random.seed(42) data = np.random.rand(100, 5) label = np.random.randint(2, size....
24 Ноя 2021 в 23:55
У меня есть DataFrame ниже, в котором есть некоторые недостающие значения. df = pd.DataFrame(data=[['A', 1, None], ['B', 2, 5]], columns=['X', 'Y', 'Z']) Поскольку df['Z'] должен быть целочисленным столбцом, я изменил его тип данных на pandas новый экспериментальный тип целое числ....
24 Ноя 2021 в 22:21
У меня есть данные 4D во фрейме данных. Мне нужно преобразовать его в массив 3D Numpy. Я могу сделать это с помощью циклов for, но есть ли более эффективный способ? # Data: df = pd.DataFrame() df['variable'] = ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D', 'D', 'D', 'A', 'A', 'A', 'B', ....
24 Ноя 2021 в 19:09
Итак, у меня есть массив numpy, array ([[- 1.228, 0.709, 0.], [0., 2.836, 0.], [1.228, 0.709, 0.]]). Каков мой план - выполнить добавление ко всем строкам этого массива вектором (скажем, [1,2,3]), а затем добавить результат в его конец, то есть добавить еще три строки? Я хочу выполнить один и тот ....
24 Ноя 2021 в 17:56
Используя Python, я перебираю большую коллекцию наборов корней (по сути, представленных как двумерный массив numpy) и каждый раз формирую монический многочлен, имеющий набор корней (называемых корнями) в качестве корней, как таковой: poly = np.polynomial.polynomial.polyfromroots(roots) Однако мой к....
24 Ноя 2021 в 17:13
Например, у меня есть два массива: «x» для фактических значений, «I» для их индекса в массиве. x = [1, 2, 3, 3, 2, 4] I = [0, 1, 2, 3, 4, 5] В 'x' 4-е значение дублирует одно из 3-го значения, а 5-е значение дублирует одно из 2-го значения Поэтому я хочу создать y = [0, 1, 2, 2, 1, 5] (содержащий ....
24 Ноя 2021 в 16:41
Я следую ответу на этот вопрос < / а> У меня есть df вот так: score_1 score_2 1.11 NaN 2.22 3.33 NaN 3.33 NaN NaN ........ Правило для вычисления final_score состоит в том, что мы требуем, чтобы хотя бы одна из оценок была non-null, если ....
24 Ноя 2021 в 16:39
У меня есть три массива numpy: Arr1 = [9,7,3,1] (1 x 4 array) Arr2 = [[14,6],[13,2]] (2 x 2 array) Arr3 = [0,2] (1 x 2 array) Мне нужно заменить элементы в Arr1 элементами в Arr2 с соответствующими индексами, указанными в Arr3, так, чтобы результат был: Output_Arr = [[14,6],[7],[13,....
24 Ноя 2021 в 15:53
Опция по умолчанию для степеней свободы ddof в np.std - ddof=0. При использовании np.std в pd.DataFrame.transform это поведение меняется: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({"col1": [1, 2, 3, 4, 5, 9], "group": ["a", "a", "a", "b", "b", "b"]}) std = df.group....
24 Ноя 2021 в 14:56
Интересно, о логике в питоне. При использовании any () или all () в массиве numpy и использовании false / True я всегда получаю False, но при использовании "==" я получаю ожидаемый ответ. Так import numpy as np a = np.array([True,False,True]) a.any() is False >False a.any() is True >False Но эта....
24 Ноя 2021 в 13:20