问题内容: 基本上,我正在做一些数据分析。我以numpy.ndarray的形式读取数据集,但缺少了某些值(要么只是不在那里,要么就是被写为“ ”的字符串)。 我想清除包含这样任何条目的所有行。我该如何用一个numpy的ndarray? 问题答案: 并将其重新分配给。 说明:返回一个相似的阵列,其中,在其他地方。降低了阵列与逻辑对整个行,操作反相并从原始数组只选择行,其具有括号内。
问题内容: 这是我目前的方式。有什么办法可以使用矩阵运算吗?X是数据点。 问题答案: 您是否要使用高斯核进行图像平滑?如果是这样,则scipy中有一个函数: 更新的答案 这应该可以工作- 尽管仍不能100%准确,但它会尝试考虑网格每个像元内的概率质量。我认为在每个像元的中点使用概率密度的准确性稍差,尤其是对于小内核。有关示例,请参见https://homepages.inf.ed.ac.uk/rb
问题内容: 有没有简单的方法来创建不可变的NumPy数组? 如果必须从中派生一个类来执行此操作,那么为实现不变性而必须重写的最少方法集是什么? 问题答案: 您可以使numpy数组不可写: 另请参见此线程中的讨论: http://mail.scipy.org/pipermail/numpy- discussion/2008-December/039274.html 和文档: http://docs.
问题内容: 有没有一种好方法可以在不使用磁盘的情况下在两个python子进程之间传递大量数据?这是我希望完成的动画片示例: 这将创建一个子进程,该子进程生成一个numpy数组并将该数组保存到磁盘。然后,父进程从磁盘加载阵列。有用! 问题是,我们的硬件生成数据的速度比磁盘读写速度快10倍。有没有一种方法可以将数据从一个python进程传输到另一个纯粹的内存中,甚至可能不复制数据?我可以做类似参考传递
问题内容: 鉴于此CSV文件: 我只是想将其加载为3行7列的矩阵/ ndarray。但是,由于某种原因,我能从numpy中脱颖而出的是一个具有3行(每行一个)且没有列的ndarray。 我可以手动迭代并将其修改为所需的形状,但这似乎很愚蠢。我只想将其加载为适当的矩阵,以便可以像在matlab中一样将其切成不同的维度并进行绘制。 问题答案: 纯麻木 请查阅loadtxt文档。 您还可以使用pytho
问题内容: 我正在寻找一种将NumPy数组传递给Matlab的方法。 我已经设法通过使用将数组存储到图像中,然后使用加载它来做到这一点,但这当然会使矩阵包含0到256之间的值,而不是“真实”值。 将这个矩阵的乘积除以256,再加上原始NumPy数组中的最大值,可以得出正确的矩阵,但是我觉得这有点乏味。 有没有更简单的方法? 问题答案: 当然,只要使用 举个例子: 同样,有。 然后,您使用将其加载到
问题内容: 我在用PyTables存储numpy csr_matrix时遇到问题。我收到此错误: 我的代码: 有任何想法吗? 谢谢 问题答案: 一个CSR矩阵可以从它的完全重建,和属性。这些只是常规的numpy数组,因此将它们作为3个单独的数组存储在pytables中,然后将它们传递回的构造函数应该没有问题。请参阅scipy文档。 编辑: Pietro的答案已指出该成员也应存储
问题内容: 我在二维空间中有一组点,需要计算每个点到另一个点的距离。 我的点数相对较少,最多不超过100个。但是,由于我需要经常快速地确定这些移动点之间的关系,并且因为我知道遍历这些点可能同样糟糕由于O(n ^ 2)的复杂性,我正在寻找利用numpy矩阵魔术(或scipy)的方法。 就象我的代码中所说的那样,每个对象的坐标都存储在其类中。但是,当我更新类坐标时,也可以用numpy数组更新它们。 我
问题内容: 使用numpy,我对函数有以下定义: 在优化例程中,对该功能进行了多次评估。它经常引发异常: 我知道操作数不能存储在为浮点数分配的空间中。但是我该如何克服这个问题呢? 问题答案: 您可以使用bigfloat软件包。它支持任意精度的浮点运算。 http://packages.python.org/bigfloat/ 您是否正在使用功能优化框架?他们通常实现价值界限(使用惩罚性条款)。试试
问题内容: 我有一个从WHO网站下载的CSV文件(http://apps.who.int/gho/data/view.main.52160,下载,“ CSV格式的多用途表”)。我尝试将文件加载到numpy数组中。这是我的代码: 我得到 UnicodeDecodeError:’ascii’编解码器无法解码位置2的字节0xc3:序数不在range(128)中。 我猜想numpy在读取字符串“Côted
问题内容: 我有一个Numpy数组和一个索引列表,我想将其值加1。该列表可能包含重复的索引,我希望增量可以随每个索引的重复次数而缩放。没有重复,命令很简单: 通过重复,我想出了以下方法。 这是最好的方法吗?假设和操作将导致相同的排序顺序是否有风险?我是否缺少一些简单的Numpy操作来解决此问题? 问题答案: 做完之后 为什么不这样做: (为进一步简化而编辑。)
问题内容: 我正在用numpy编写一些中等性能的代码。该代码将位于计算的最内层循环中,其运行时间以小时为单位。快速计算表明,在计算的某些变化中,此代码将被执行大约10 ^ 12次。 因此,函数是计算sigmoid(X),另一个函数是计算其导数(梯度)。Sigmoid具有以下特性:对于 y = sigmoid(x),dy / dx = y(1-y) 在numpy的python中,它看起来像: 可以看
问题内容: 我想创建一个数组,其中包含通过给定numpy数组移动的窗口的所有es。很抱歉,这听起来令人困惑。我举一个例子。输入: 我的窗口宽度为5的输出应为: 每个数字应为输入数组宽度5的子数组的最大值: 我没有在numpy中找到一个开箱即用的函数来做到这一点(但是如果有一个,我不会感到惊讶;我并不是一直以numpy开发人员的想法来思考)。我考虑过为输入创建偏移的2D版本: 然后,我可以对此进行申
问题内容: 假设我有2个矩阵M和N(都具有> 1列)。我也有一个包含2列的索引矩阵I- M代表1列,N代表1列。N的索引是唯一的,但是M的索引可能会出现多次。我要执行的操作是 除了for循环以外,还有其他更有效的方法吗? 问题答案: 为了完整起见,在numpy> = 1.8中,您还可以使用的方法: 除了明显的性能劣势外,它还有两个优点: 将其权重转换为双精度浮点数,将与数组的本机类型一起使用。这使
问题内容: 我不明白为什么尚未进行如此基本的优化: 即使结论是第一项证据,整个阵列也会被扫描。 问题答案: 这是不固定的性能下降。NumPy发行3446。实际上 存在 短路逻辑,但是对机器的更改在短路逻辑周围引入了不必要的基于块的外循环,并且该外循环不知道如何短路。您可以在此处看到关于分块机制的一些解释。 即使没有回归,短路影响也不会出现在您的测试中。首先,您要确定数组的创建时间,其次,我认为它们