我在numpy中有一个浮点值的ndarray,我想找到这个数组的唯一值.当然,这有问题,因为浮点精度……所以我希望能够在确定哪些元素是唯一的时候设置一个delta值用于比较. 有没有办法做到这一点？目前我只是在做：unique(array)这给了我类似的东西：array([ -Inf, 0.62962963, 0.62962963, 0.62962963, 0.62962963,0.62962963])其中看起来相同的值(显示的小数位数)显然略有不同.解决方法:在某些情况下,地板和圆形是否都不符合OP...
我在Numpy中理解阵列广播的规则时遇到了一些麻烦. 显然,如果你在两个相同尺寸和形状的数组上执行逐元素乘法,一切都很好.此外,如果您将多维数组乘以标量,它就可以工作.我明白了. 但是如果你有两个不同形状的N维阵列,我不清楚我究竟是什么广播规则. documentation/tutorial解释说：为了进行广播,操作中两个数组的尾轴大小必须相同,或者其中一个必须为1. 好吧,所以我假设它是尾随轴,它们指的是M x N阵列中的N.那么,这意味着如果我尝试...
我的dataFrame有以下结构：Index: 1008 entries, Trial1.0 to Trial3.84 Data columns (total 5 columns): CHUNK_NAME 1008 non-null values LAMBDA 1008 non-null values BETA 1008 non-null values HIT_RATE 1008 non-null values AVERAGE_RECIPROCAL_HITRATE 1008 non-null valueschunks=['300_321','322_343','344_365','36...
是否有一种简单/干净的方法来迭代由子图返回的轴数组nrow = ncol = 2 a = [] fig, axs = plt.subplots(nrows=nrow, ncols=ncol) for i, row in enumerate(axs):for j, ax in enumerate(row):a.append(ax)for i, ax in enumerate(a):ax.set_ylabel(str(i))甚至适用于nrow或ncol == 1. 我尝试了列表理解,如：[element for tupl in tupleOfTuples for element in tupl]但如果nrows或ncols == 1则失败解决方法:ax返回值是一个numpy数组...
我有数据存储在一个字节数组中.如何将此数据转换为十六进制字符串？ 我的字节数组示例：array_alpha = [ 133, 53, 234, 241 ]解决方法:使用str.format：>>> array_alpha = [ 133, 53, 234, 241 ] >>> print ''.join('{:02x}'.format(x) for x in array_alpha) 8535eaf1或使用format>>> print ''.join(format(x, '02x') for x in array_alpha) 8535eaf1Note: In the format statements, the 02 means it will pad with up to 2 lead...
我基本上想在C中使用python等效的py：int a[x];但是在python中我声明了一个数组：a = []问题是我想为随机插槽分配如下值：a[4] = 1但我无法用python做到这一点,因为数组是空的.解决方法:如果通过“数组”你实际上是指一个Python列表,你可以使用a = [0] * 10要么a = [None] * 10
我需要从sklearn.ensemble中调整RandomForestRegressor.forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold)这段代码一直有效,直到我对数据进行了一些预处理(train_y).错误消息说：DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples,), for example using r...
从Numpy’s tutorial开始,轴可以用整数索引,例如0表示列,1表示行,但我不明白为什么它们以这种方式索引？在处理多维数组时,如何计算每个轴的索引？解决方法:根据定义,维度的轴号是数组形状中该维度的索引.它也是在索引期间用于访问该维度的位置. 例如,如果2D阵列a具有形状(5,6),那么您可以访问[0,0]直到[4,5].因此,轴0是第一维(“行”),轴1是第二维(“列”).在更高的维度中,“行”和“列”停止真正有意义,尝试根据所涉及的形状和指数...
我有一个二维矩阵.出于这个例子的目的,让我们说它是一个随机矩阵>>> a = np.random.randn(5, 7) >>> a array([[-0.37279322, 0.28619523, -0.05309901, 0.26010327, 0.1846693 , 0.33112176, 0.75814911],[ 1.57001151, -0.86831693, -0.20576395, 1.46450855, -0.01631132, 3.02790403, -0.65313017],[ 0.2362675 , -1.52190536, 0.04687194, 2.01618876, 0.03780218, -0.53041096, -0.30104844],[-0.5504834 , 1.042861...
我试图预分配一个空数组,同时使用以下代码定义大小为195的数据类型：import numpy as np arr=np.empty((19,5),dtype=[('a','|S1'),('b', 'f4'),('c', 'i'),('d', 'f4'),('e', 'f4')])结果有些出乎意料,产生了一个19 * 5 * 5阵列.但是,尝试：arr=np.empty((19,1),dtype=[('a','|S1'),('b', 'f4'),('c', 'i'),('d', 'f4'),('e', 'f4')])给出每行适当的长度(5个字段),显然看起来像一维数组. 当我尝试写这个时,只允许这种格式：np.save...
假设我有一堆数组,包括x和y,我想检查它们是否相等.一般来说,我可以使用np.all(x == y)(除非我现在忽略了一些愚蠢的角落情况). 但是,这会计算整个数组(x == y),这通常是不需要的.我的数组非常大,我有很多,两个数组相等的概率很小,所以很可能,我真的只需要在全部之前评估一小部分(x == y)函数可以返回False,所以这对我来说不是最佳解决方案. 我尝试使用内置的all函数,结合itertools.izip：all(val1 = val2为val1,val2为itertools.izi...
我在2d中有一个(w,h)np数组.我想制作一个值大于1的3d维度,并将其值沿第三维复制.我希望广播会这样做,但事实并非如此.这就是我在做的方式arr = np.expand_dims(arr, axis=2) arr = np.concatenate((arr,arr,arr), axis=2)有更快的方法吗？解决方法:你可以向前推动所有的dims,引入一个单独的暗/新轴作为最后一个dim来创建一个3D阵列,然后沿着那个用np.repeat重复三次,就像这样 – arr3D = np.repeat(arr[...,None],3,axis=2)这是使用...
如果我有一个函数,f(x)以一个1d数组作为参数并产生1d数组作为输出,我可以使用numpy.apply_along_axis将函数应用于行有效的2d数组X的每一行f的论据. 现在我想用一个带两个参数的函数做类似的事情.例如.我有一个函数f(x,y),它将两个1d数组作为参数,我还有两个2d数组X,Y都有n行.我想对每对行应用f,产生一个又有n行的数组. 如何以有效的方式实现这一目标？ 我也对变体感兴趣,其中f需要更多参数或涉及更高维数组： 例如,f可以取3个形状为...
我想了解这个ndarray.sum(axis =)是如何工作的.我知道axis = 0用于列,axis = 1用于行.但是在3维(3轴)的情况下,难以解释下面的结果.arr = np.arange(0,30).reshape(2,3,5)arr Out[1]: array([[[ 0, 1, 2, 3, 4],[ 5, 6, 7, 8, 9],[10, 11, 12, 13, 14]],[[15, 16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23, 24],[25, 26, 27, 28, 29]]])arr.sum(axis=0) Out[2]: array([[15, 17, 19, 21, 23],[25, 27, 29, 31, 33],[35, 37, 39, 41, ...
这给出了预期的结果x = random.rand(1) + random.rand(1)*1j print x.dtype print x, x.real, x.imag这很有效C = zeros((2,2),dtype=complex) C[0,0] = 1+1j print C但如果我们改变它C[0,0] = 1+1j + x我得到“TypeError：无法将复数转换为浮点数”. 如果我们现在省略显式dtype = complex,我得到“ValueError：设置一个带序列的数组元素”. 有人可以解释发生了什么,以及如何做到这一点没有错误？我迷路了.解决方法:要将复杂的x或x内...