我已经存储了一个numpy pickle格式的大字典文件.我可以在旧的jupyter笔记本应用程序中打开它.但是,在我运行此行的较新版本中,我看到IOPub错误.big_dict = np.load('a_large_dictionary.npy').all()错误：IOPub data rate exceeded. The notebook server will temporarily stop sending output to the client in order to avoid crashing it. To change this limit, set the config variable `--NotebookApp.iopub_data_rate_limit`...
我有字符串my_string = "My name is Aman Raparia"我使用该语句转换为numpy数组的序数值my_string_numpy_array = np.fromstring(my_string, dtype=np.uint8)有没有办法从my_string_numpy_array中取回原始字符串？解决方法:使用ndarray.tostring – my_string_numpy_array.tostring()样品输出 – In [176]: my_string_numpy_array.tostring() Out[176]: 'My name is Aman Raparia'
我正在寻找确定2(垂直或水平)相邻元素是否具有相同值的最快方法. 假设我有一个大小为44的numpy数组.array([ [8, 7, 4, 3], [8, 4, 0, 4], [3, 2, 2, 1], [9, 8, 7, 6]])我希望能够识别出第一列中有两个相邻的8,并且第三行中有两个相邻的2.我可以硬编码支票,但那会很难看,我想知道是否有更快的方法. 所有指导表示赞赏.谢谢.解决方法:我们将在行和列中寻找区分值,以便在那里用零来表示重复...
我有一个numpy数组,其形状为(72,671).通常我会在第一维中选择所有内容,如下所示：new_var = old_var[0:72]但是,对于一个文件,我需要在第一维上跳过#18.换句话说,我想选择0:17然后选择19:72(或者你可以根据/不包括的内容正确地写出来).我试过了：new_var=old_var[0:18,19:72]但这只在第一维中选择0:18,然后在第二维中选择19:72.至少这是我认为它正在做的,因为结果变量的长度是18.我找不到如何纠正语法,所以任何帮助将不胜感激.解决方...
假设我有一个数组a = np.array([1,2,3])我想把它与一些标量进行比较;这很好用a == 2 # [False, True, False]有没有办法可以做这样的比较,但同时有多个标量？比较两个数组时的默认行为是进行元素比较,但我希望将一个数组的每个元素与其他整个数组进行元素比较,如下所示：scalars = np.array([1, 2]) some_function(a, scalars) [[True, False, False],[False, True, False]]显然我可以这样做,例如,使用for循环然后堆叠,但是有没有任...
输入数据： 我有以下distance_matrix：[[1. , 0.14285714, 0.25 , 0.83333333, 0.63636364],[0.14285714, 1. , 0.33333333, 0.84615385, 0.66666667],[0.25 , 0.33333333, 1. , 0.76923077, 0.58333333],[0.83333333, 0.84615385, 0.76923077, 1. , 0.69230769],[0.63636364, 0.66666667, 0.58333333, 0.69230769, 1. ]]目前的结果： np.where(distane_matrix< = 0.25)返回以下输出：...
我试图通过10倍交叉验证找到加性平滑的最佳平滑参数.我写了以下代码：alphas = list(np.arange(0.0001, 1.5000, 0.0001))#empty list that stores cv scores cv_scores = []#perform k fold cross validation for alpha in alphas:naive_bayes = MultinomialNB(alpha=alpha)scores = cross_val_score(naive_bayes, x_train_counts, y_train, cv=10, scoring='accuracy')cv_scores.append(scores.mean())#changing to misclassifica...
我尝试过以下方法：>>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> df = pd.read_csv("training.csv") >>> data_raw = df.values >>> data = [] >>> seq_len = 5 >>> for index in range(len(data_raw) - seq_len): ... data.append(data_raw[index: index + seq_len]) ... >>> len(data) 1994 >>> len(data_raw) 1999 >>> del data[0]数据可在此处获得：training.csv我已经看到del删除了数组中的第一个元素.并重新排列值...
我一直试图找到一种好的,灵活的方法来解析Python中的CSV文件,但没有一个标准选项似乎符合要求.我很想写自己的,但我认为numpy / scipy和csv模块中存在的一些组合可以做我需要的,所以我不想重新发明轮子. 我想要能够指定分隔符的标准功能,指定是否有标题,要跳过的行数,注释分隔符,要忽略的列等等.我缺少的核心功能是能够解析CSV文件以一种优雅地处理字符串数据和数字数据的方式.我的许多CSV文件都包含包含字符串(必须具有相同长度)和...
我正在尝试打印两个10011数组的完整内容,但Python只给出截断输出,如下所示：array([[5,45],[1,23],......,[1,24],[2,31]]) 而不是完整的数组. 任何人都可以给我解决方案如何获得完整的10011阵列？解决方法:我猜你试过一个简单的声明,如：print myarray…而不是更明确的东西：for each_item in myarray:print each_item… 甚至：print ', '.join([str(x) for x in myarray])您看到elided输出的原因可能是因为numpy在其数组类中实现...
我有三个阵列import numpy as np value = np.array ([1, 3, 3, 5, 5, 7, 3]) index = np.array ([1, 1, 3, 3, 6, 6, 6]) data = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6])数组“索引”& “值”具有相同的大小,我想通过取平均值将项目分组为“值”.例如：对于前两个项目[1,3,… in“value”,在“index”中具有相同的键1,因此对于最终数组,该值是第一个和第一个的平均值.第2项价值：(1 3)/ 2等于2 最后一个数组是：[2, nan, 4, nan, nan, 5]第...
我正在寻找一个基于numpy的普通最小二乘实现,它可以让更多的观察更新拟合.类似于Applied Statistics algorithm AS 274或R的biglm. 如果不这样做,用新行更新QR分解的例程也会引起关注. 有什么指针吗？解决方法:scikits.statsmodels有一个递归OLS,可以更新沙箱中可用于此的反X’X. (仅用于计算递归OLS残差.) 当数据太大而无法在scipy-user邮件列表的内存中时,Nathaniel Smith发布了他的OLS代码.主代码更新X’X. 我认为econpy也有这个...
我是一名工科学生,我习惯于在Fortran中编写代码,但现在我正在尝试使用Numpy为Python编写更多的数据. 如果我需要使用来自多个数组的元素重复执行计算,那么我在Fortran中编写的内容将立即进行翻译k = np.zeros(N, dtype=np.float) u = ... M = ... r = ... for i in xrange(N):k[i] = ... # Something with u[i], M[i], r[i] and r[i - 1], for example但我想知道这种方式是否更加pythonic,或以任何方式优先：for i, (k_i, u_i, M_i,...
我有一个总和,我正在尝试计算,我很难并行化代码.我试图并行化的计算有点复杂(它使用numpy数组和scipy稀疏矩阵).它吐出一个numpy数组,我想从大约1000个计算中求和输出数组.理想情况下,我会在所有迭代中保持运行总和.但是,我还没弄清楚如何做到这一点. 到目前为止,我已经尝试使用joblib的Parallel函数和pool.map函数与python的多处理包.对于这两个,我使用一个返回numpy数组的内部函数.这些函数返回一个列表,我将其转换为numpy数组,然...
我正在尝试模拟某个物理系统.为了传播解决方案,我需要能够将行列式= 1的矩阵乘以描述系统的每个部分.在下面的代码中,T(变量)是一个二维矩阵,其det(T)= 1,我只是表示区域编号,其余部分是无关紧要的. 当我为具有超过30个区域的系统运行此代码时,最终的Msys不再具有determinant = 1.我在整个计算过程中检查了Msys的行列式的值,并且在前几次迭代中它是1,但随后它开始偏离.我在创建数组T时尝试放入dtype = float64,看看这是否会提高精度...