我想知道如何从numpy中的2D数组中删除第一行和最后一列。例如,假设我们有一个名为H的(N+1) x (N+1)矩阵,那么在MATLAB/Octave中,我使用的代码将是:
Hsub = H(2:N,2:N);
在Numpy中对应的代码是什么?我认为可能会做我想做的事情,但我不确定如何让它只删除目标行,因为我认为如果我重塑成一个(N-1) x (N-1)矩阵,它将删除最后两行和最后两列。
我试图迭代地从正方形列表"m“中删除特定的行和列。在开始时,我像使用方阵"m“一样使用了正方形列表,并尝试使用numpy中的命令"delete”如下:
from numpy import*
import numpy as np
m=array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
#deleting row and column "0"
#x is the new matrix without the row and column "0"
x=np.delete((np.delete(m,0,0)),0,1)
print
我有一个1000行1000列的dataframe。我试图使用for循环从该数据帧生成一个numpy数组,我使用for循环随机选择每个周期的5列。我需要追加或连接我生成的每个数组(1000行和5列)。但是,它发现,如果不首先指定维度,就不可能创建numpy数组。
我尝试了以下代码:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.choice([0.0, 0.05], size=(1000,1000)))
l = np.array([])
for i in range(0,100):
rand_co
我已经从142个不同的文件中提取了信息,这些文件存储在CSV文件中,其中有一个列,包含数字和文本。我希望复制第11-145行,将其转换,并将其粘贴到另一个文件中(xlsx或csv并不重要)。然后,我想跳过接下来的10行,复制第156-290行,转换和粘贴它等等。我尝试了以下代码:
import numpy as np
overview = np.zeros((145, 135))
for i in original:
original[i+11:i+145, 1] = overview[1, i+1:i+135]
print(overview)
original文件是导入的文
我有两个numpy数组:
import numpy as np
A = np.random.rand(20).reshape(-1, 2)
B = np.random.rand(8).reshape(-1, 2)
其中列在二维欧几里得空间中可视为x和y坐标。对于A的每一行,我需要计算从存储在B中的所有点的最小距离。我的真实数据很大,我需要关心速度。在numpy中最有效的方法是什么?