我有一个numpy数组,一个定义数组中范围的开始/结束索引列表,以及一个值列表,其中值的数量与范围的数量相同。在循环中执行此赋值当前非常慢,因此我想以矢量化的方式将值赋给数组中的相应范围。这可能吗? 这是一个具体的简化示例: <代码>a=np。零([10]) 下面是定义a中范围的开始索引和结束索引列表,如下所示: 这是我想分配给每个范围的值列表: <代码>值=[1、2、3、4] 我有两个问题。首先
当我尝试 结果给我一个二维绘图框架,x轴从0到1。然而,当我尝试使用来切片向量时, 除了将行向量更改为列向量之外,它是同样的事情吗? 一般来说,,我们应该在什么情况下使用它?
包含5911个时间戳 包含5911个样本,每个样本具有20个mfcc特征。 因此,如果您查看 ,它将如下所示: (5911,) (5911, 20) 我想将这两者结合起来,以便: 在R中,我可以简单地 我如何在python中实现这一点? 因此最终数据如下所示: 其中,这些时间1到时间5911只是所需的\u time\u标记中包含的值 我试过: 但出现了这个错误 然后我尝试转置: 但同样的错误: 我
我试图找到第一个元素的索引大于阈值,像这样: 这可以在一个班轮内完成吗?我发现: 我不确定这个表达式的作用,它似乎总是返回0。。。有人能指出错误并解释一下表达方式吗?
使用Python中的2D掩蔽数组,获取包含非掩蔽值的第一行和最后一行和列的索引的最佳方法是什么? 在本例中,我希望获得: 轴0的(因为具有未屏蔽值的第一行为0,最后一行为4;第六行(第5行)仅包含屏蔽值) [我想过也许结合和,没有任何成功...]
我需要找到高于指定阈值的的第一个和最后一个元素。我找到了以下解决方案,这是有效的,但它看起来有点令人费解。有没有更简单/更蟒蛇的方式?
假设我有一个数组, 并且我想要第一个值的索引大于65(即)。在Numpy中完成此任务的最快方法是什么(因为我的实际数据集要大得多)?
如何将pandas数据帧(21 x 31)转换为numpy数组? 例如: 数组_1(n_1,n_2,n_3,…,n31) 数组_2(n_1,n_2,n_3,…,n31) 数组21(n_1,n_2,n_3,…,n31) 我尝试了以下代码段: .. 并得到如下结果: 问题是第二个方括号太多了。我该如何解决这个问题?
我的df中有3列 如何将其转换为矩阵?我试过了 但这并没有给出一个矩阵
我有这个数据框 我想转换这种形式的Numpy数组: 我正在使用转换为_矩阵函数,并在它重塑(1,4)后使用,但它不起作用!!它给我的格式是:有什么建议吗?我需要把它转换成那种格式,这样我就可以应用“精确回忆曲线”功能。
以下是一个数据帧 它需要转换成一个Numpy数组,其中成为Numpy数组的索引,成为相应的值。 即,,等等。 如何做到这一点?
我得到以下输出: 当我尝试使用Res_fs1、Res_fs2、Res_ps1、Res_ps2创建numppy数组时 我得到这个错误消息说键错误,虽然键存在:
我使用熊猫数据框来清理和处理数据。但是,我需要将其转换为numpy ndarray,以便使用利用矩阵乘法。我将数据框转换为具有以下内容的列表列表: 这将返回以下结构: 然后我将其转换为如下所示的numpy数组: 然而,以下打印: 给出这个结果: 但是,我需要它们都是numpy数组。如果它不是来自熊猫数据帧,我只是转换一个硬编码列表,那么它们都是Ndarray。当列表是从数据帧生成的时,如何获取该列
我需要将一个大数据帧转换成一个numpy数组。仅保留数值和类型。我知道有很好的证明方法可以做到这一点。 那么,你更喜欢哪一个呢? 决定因素: > 在nan、np上安全运行。NaN和其他可能的意外值 数值稳定
我有一个Numpy数组如下: 并希望使用np.greater将每行中的“向量”与其他行进行比较,以便: 但是如果我尝试它会将中的每个数字与中的每个其他数字进行比较,因此: 如何使外部比较行明智而不是元素明智?