通过执行以下操作,我可以创建一个从0到30的100个均匀间隔的数字数组-theta = linspace(0,30,100)是否有可能得到一个100个数字的数组,范围从0到30,它们不是均匀分布的,而是由它们的正弦函数加权的？ 说明：这是一张让您对我想要的东西含糊不清的图片.我定义的theta均匀地选择了点(如第一张图片).我想用它们的正弦函数来权衡数组.当数字从0增加到30时,它们的正弦(值)增加,因此在我的数组中,我想更频繁地选择较高的数字(例如第二张图片...
我有一个很大的一维数据数组.在发生重要事件的地方,我有一个指向数据的索引的开始数组.我想得到一个范围数组,以便得到长度为L的窗口,开始时每个起点都一个.伪造的样本数据：data = np.linspace(0,10,50) starts = np.array([0,10,21]) length = 5我想本能地做类似的事情data[starts:starts+length]但是,实际上,我需要将范围“窗口”的二维数组开始.来自功能语言,我认为它是从列表到列表列表的映射,例如：np.apply_along_axis(lambd...
我是python的新手,正在尝试实现一种遗传算法,但需要其中一项操作的代码方面的帮助. 我是这样提出问题的： >每个人我都由一串M个整数表示> I中的每个元素e取值从0到N> 0到N之间的每个数字都必须在I中至少出现一次> e的值并不重要,只要每个唯一值元素采用相同的唯一值(将它们视为类标签)即可> e小于或等于N>每个I的N可以不同 应用交叉操作后,我可能会生成违反这些约束中一个或多个约束的子对象,因此我需要找到一种方法来对元素进行重...
我有一个熊猫数据框df,其中包含列,其中每一行包含一个大小可变的numpy数组,例如column A 0 np.array([1,2,3]) 1 np.array([1,2,3,4]) 2 np.array([1,2])我有一个内置的pandas函数,它将返回整个列的每个数组(即行)的平均值吗？就像是 ：df.A.mean()但是,这对每一行都起作用.谢谢你的帮助.解决方法:您可以使用df.< column> .map将函数应用于列中的每个元素：df = pd.DataFrame({'a': [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6, ...
我正在尝试做一些我认为应该很简单的事情,但是我似乎无法使其正常工作. 我正在尝试绘制随时间变化而测量的16个字节的值,以查看它们如何变化.我正在尝试使用散点图来执行以下操作：x轴为测量指标y轴是字节的索引颜色表示字节的值. 我将数据存储在numpy数组中,其中data [2] [14]将为我提供第二次测量中第14个字节的值. 每当我尝试绘制此图时,我都会得到：ValueError: x and y must be the same size IndexError: index 10 is out of ...
我是python的新手,我对numpy.reshape有疑问.我目前有2个这样的值列表：x = [0,1,2,3] y = [4,5,6,7]我希望它们位于单独的2D数组中,其中每一项都重复原始列表的长度,如下所示：xx = [[0,0,0,0][1,1,1,1][2,2,2,2][3,3,3,3]]yy = [[4,5,6,7][4,5,6,7][4,5,6,7][4,5,6,7]]有没有办法用numpy.reshape做到这一点,还是有我可以使用的更好的方法？我非常感谢详细的解释.谢谢！解决方法:numpy.meshgrid将为您完成此操作. N.B.从您请求的输出...
我正在编写一个程序,该程序将追加从二维numpy数组中提取的单个元素的列表.到目前为止,我有：# For loop to get correlation data of selected (x,y) pixel for all bands zdata = [] for n in d.bands:cor_xy = np.array(d.bands[n])zdata.append(cor_xy[y,x])每次运行程序时,都会出现以下错误：Traceback (most recent call last):File "/home/sdelgadi/scr/plot_pixel_data.py", line 36, in <module>cor_xy = np.array(d.bands[...
说我有一个numpy数组A = numpy.array([-1, 1, 2, -2, 3, -3])我想获取所有平方等于1或9的数字(因此预期结果为[1,-1、3,-3]).我尝试了[[1,9]中的A [A ** 2],但收到错误.是否有任何内置函数无需循环即可处理此简单任务？谢谢.解决方法:numpy的功能可以完成in1d的功能：import numpyA = numpy.array([-1, 1, 2, -2, 3, -3]) mask = numpy.in1d(A**2, [1, 9]) print(mask) # [ True True False False True True] print(A[mask]) # [...
我有一个numpy数组的列表.我想将数组列表转换为字符串.这样就可以得到一长串的数组,例如[stuff],[stuff2]’.每个数组有192个元素.如果列表具有5个或更少的数组,则在执行str(myList)时可以进行转换.如果它有6个数组,我会返回带有省略号的截断数组.为什么是这样？我该如何阻止它？ 我已经检查了数组本身,实际上它们不包含椭圆,它们包含正确的值. 我进一步研究了它,如果我做类似str(myList [0：5])的操作,它可以在前5个数组上工作,但是...
我有一个numpy的一维结构化数组,我只想获取一条记录的一部分.我试图弄清楚如何分割这种类型的请求.这是我的代码：summary_stat_list = ['mean', 'variance', 'median', 'kurtosis', 'skewness'] model_summary_stats = np.zeros(5,dtype=[('statistic','object'),('f1', 'float'),('f2', 'float'),('f3', 'float'),('m1', 'float'),('m2', 'float'),('m3', 'float'),('t3', 'float'),('t2', 'float'),('t1', 'float'),('prom1', 'f...
因此,我有一个numpy数组,其中包含许多numpy数组,其中一些数组的掩码值如下所示：[[1 2 3][-- -- --][7 8 9]]在较大的numpy数组(在本例中为1)中,获取掩码的numpy数组(例如[—]之类)的数量的最有效方法是什么. 谢谢！解决方法:Masked arrays have a .mask attribute由布尔数组组成,该布尔数组在屏蔽任何值的位置为True.如果要知道多少行包含至少一个掩码值,可以使用：x.mask.any(axis=1).sum()其中x是您的掩码数组.如果您只对屏蔽所有...
我有一个很大的数组artist_topic_probs(112,312个项目行,约100个特征列),我想计算该数组中的随机行对(大样本)之间的成对余弦相似度.这是我当前代码的相关部分# the number of random pairs to check (10 million here) random_sample_size=10000000# I want to make sure they're unique, and that I'm never comparing a row to itself # so I generate my set of comparisons like so: np.random.seed(99) comps = set() while l...
该问题是先前一个问题的扩展：rebuild python array based on common elements -但又有所不同,足以提出一个新问题： 我已经为此苦了一段时间.我的数据是来自sql查询的字典数组.数组中的每个元素都代表一个货件,并且基于键具有共同的值.data = [{"CustName":"customer1", "PartNum":"part1", "delKey":"0001", "qty":"10", "memo":"blah1"},{"CustName":"customer1", "PartNum":"part1", "delKey":"0002", "qty":"10", "memo":"blah...
当我使用np.savetxt(file.txt,(arr1,arr2,arr3))时,将多个numpy数组保存到文件中的最佳方法是什么？数组是按列而不是按行保存的,因此很难导入excel.如何以更标准的方式保存阵列？ 谢谢解决方法:我对此有几乎直接的答案是这里概述http://rinocloud.github.io/rinocloud-tutorials/saving-data-with-numpy 使用vstack 使用vstack从numpy保存多个数组 假设我们有一个要保存到文件的numpy数组x = np.random.random_integers(0, 10, siz...
有没有办法使用“轴= 1”应用bincount？所需的结果将与列表理解相同：import numpy as np A = np.array([[1,0],[0,0]]) np.array([np.bincount(r,minlength = np.max(A) + 1) for r in A])#array([[1,1] # [2,0]])解决方法:np.bincount不适用于沿着特定轴的2D阵列.为了通过对np.bincount的单个矢量化调用获得理想的效果,可以创建一维ID数组,以便即使元素相同,不同的行也将具有不同的ID.当使用一次具有这些ID的np.bincount调用...