我想知道如何使用公式ay2 bxy cx dy e = x2绘制椭圆轨道？ 我首先确定了a,b,c,d,e常数,现在我假设通过给出x值我将获得y,这将给出我想要的图形,但我不能通过使用matplotlib来做到这一点. 如果你能帮助我,我真的很感激！ 编辑：我在这里添加了代码.from numpy import linalg from numpy import linspace import numpy as np from numpy import meshgrid import random import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimizex ...
我在Numpy中有以下3D数组：a = np.array([[[1,2],[3,4]], [[5,6],[7,8]], [[9,10],[11,12]],[[13,14],[15,16]]])我写的时候b = np.reshape(a, [4,4])2D结果数组看起来像[[ 1 2 3 4][ 5 6 7 8][ 9 10 11 12][13 14 15 16]]但是,我希望它是这样的形状：[[ 1 2 5 6][ 3 4 7 8][ 9 10 13 14][11 12 15 16]]我怎样才能在Python / Numpy中有效地完成这项工作？解决方法:重塑以将第一轴分成两个,置换轴和另一个重塑 – a.resh...
我在尝试弄清楚如何在列表中提取多个值时遇到一些困难.例如,给定一个列表l = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],我想只提取值[1,2,3]和[6, 7,8,9].我能做到[1：4] l [6：-1],但有没有办法写l [1：4,6：-1]？ 对于我在pandas数据帧中遇到的实际问题,这实际上是一个鬼问题.我有一个数据帧,df,列[‘A’,’B’,’C’,’I1′,’D’,’E’,’F’,’I2′,’I3′],我只有想要保留重要的列[‘I1′,’I2′,’I3’].现在,我正在做的当前方法是 df.drop...
问题： 给定一个字符串数据数组dataSet = np.array(['kevin', 'greg', 'george', 'kevin'], dtype='U21'), 我想要一个返回索引数据集的函数indexed_dataSet = np.array([0, 1, 2, 0], dtype='int')和查找表lookupTable = np.array(['kevin', 'greg', 'george'], dtype='U21')这样的(lookupTable[indexed_dataSet] == dataSet).all()是真的.注意,indexed_dataSet和lookupTable都可以被置换,使得上面保持并且没有问题(即,lookupTable...
我正在创建一个与opencv共享视频的系统,但我遇到了问题.我有一个服务器和一个客户端但是当我向服务器发送信息时,必须是字节.我送了2件东西：ret, frame = cap.read()ret是一个booland框架是数据视频,一个numpy.ndarrayret不是问题而是框架：我将其转换为字符串,然后以字节为单位：frame = str(frame).encode() connexion_avec_serveur.send(frame)我现在想要在numpy.ndarray中再次转换帧.解决方法:你的str(frame).encode()是错误的...
我想在numpy数组中将特定值设置为NaN(从行方式平均计算中排除它们). 我试过了import numpyx = numpy.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0]]) cutoff = [5, 7] for i in range(len(x)):x[i][0:cutoff[i]:1] = numpy.nan看x,我只看到-9223372036854775808,我期待NaN. 我想过另一种选择：for i in range(len(x)):for k in range(cutoff[i]):x[i][k] = numpy.nan什么都没发生.我究竟做错了什么？解决...
试图让我的代码更有效和可读,我被困住了.假设我想构建类似棋盘的东西,在88网格上交替使用黑白颜色.所以,使用numpy,我做到了这一点：import numpy as np board = np.zeros((8,8), np.int32) for ri in range(8):for ci in range(8):if (ci + ri) % 2 == 0:board[ri,ci] = 1哪个输出很好：array([[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],[0...
我有2个点列表为numpy.ndarray,每行是一个点的坐标,如：a = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]) b = np.array([[1,1,0],[0,1,1],[1,0,1]])在这里,我想计算2个列表中所有点对之间的欧氏距离,对于a中的每个点p_a,我想计算它与b中每个点p_b之间的距离.结果是d = np.array([[1,sqrt(3),1],[1,1,sqrt(3)],[sqrt(3),1,1]])如何在numpy中使用矩阵乘法来计算距离矩阵？解决方法:使用直接numpy广播,你可以这样做：dist = np.sqrt(((a[:, N...
我试图从平均值中减去列中的每个元素并除以标准偏差.我以两种不同的方式(numeric_data1和numeric_data2)完成了它：import pandas as pd data = pd.read_csv("https://s3.amazonaws.com/demo-datasets/wine.csv") numeric_data = data.drop("color", 1) numeric_data1 = ((numeric_data - numeric_data.mean()) /numeric_data.std()) numeric_data2 = ((numeric_data - np.mean(numeric_data, axis=0)) /np.std(numeric_data, axis=...
我试图使用数组切片来反转NumPy阵列的一部分.例如,如果我的数组是a = np.array([1,2,3,4,5,6])然后我可以得到一个切片bb = a[::-1]这是原始数组的视图.我想要的是一个部分逆转的观点,例如1,4,3,2,5,6我遇到了NumPy的性能问题,如果你没有完全按照它的设计方式进行游戏,那么我想避免“花式”索引,如果可能的话.解决方法:如果你不喜欢一个指数>>> a = np.array([1,2,3,4,5,6]) >>> a[1:4] = a[1:4][::-1] >>> a array([1, 4, 3, 2, 5,...
假设我有以下数组：array([2, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0])如何获得我出现值序列的索引：[0,0]？因此,这种情况的预期输出将是：[1,2,6,7]. 编辑： 1)请注意[0,0]只是一个序列.它可能是[0,0,0]或[4,6,8,9]或[5,2,0],只是任何东西. 2)如果我的数组被修改为：array([2,0,0,0,0,1,0,1,0,0]),具有相同序列[0,0]的预期结果将是[ 1,2,3,4,8,9. 我正在寻找一些NumPy快捷方式.解决方法:嗯,这基本上是图像处理中出现的template-matching problem.在...
numpy在模块结构中的某处有gcd函数吗？ 我知道fractions.gcd,但认为numpy等效可能更快,并且使用numpy数据类型可以更好地工作. 除了这个看似过时的link之外,我一直无法在google上发现任何内容,我不知道如何访问它建议存在的_gcd函数. 天真的尝试：np.gcd np.euclid对我不起作用……解决方法:你可以自己写：def numpy_gcd(a, b):a, b = np.broadcast_arrays(a, b)a = a.copy()b = b.copy()pos = np.nonzero(b)[0]while len(pos) > 0:...
我有一个二维numpy数组. 每行长三个元素,整数为0-3.这表示6位整数,每个单元按顺序表示两位. 我正在尝试将它们转换为完整的整数. 例如.for i in range(len(myarray)):myarray[i] = myarray[i][0] * 16 + myarray[i][1] * 4 + myarray[i][2]例如.我试图对每一行求和,但是根据[16,4,1]的某个权重向量. 这样做最优雅的方法是什么？我想我必须做一些点积然后加一个总和,但我不是百分之百有信心在哪里做点.解决方法:点积倾角是正确的,包括...
我想对两个pandas系列的布尔值进行逐元素的OR运算. np.nans也包括在内. 我尝试了三种方法,并意识到表达式“np.nan或False”可以根据方法计算为True,False和np.nan. 这些是我的例子系列：series_1 = pd.Series([True, False, np.nan]) series_2 = pd.Series([False, False, False])方法#1 使用|大熊猫的经营者：In [5]: series_1 | series_2 Out[5]: 0 True 1 False 2 False dtype: bool方法#2 使用numpy中的logical_or函...
参见英文答案 > Pandas Merging 101 2个我有两个matricies,对应于数据点(x,y1)和(x,y2)：x | y1 ------------0 | 01 | 12 | 23 | 34 | 45 | 5x | y2 ----------------0.5 | 0.51.5 | 1.52.5 | 2.53.5 | 3.54.5 | 4.55.5 | 5.5我想创建一个新的矩阵,将x值组合成一个列,并在相应的y1,y2列中包含NaN：x | y1 | y2 -----------------------------0 | ...