假设我有一个xarray DataArray。其中一个维度是时间维度:
import numpy as np
import xarray as xr
import pandas as pd
time = pd.date_range('1980-01-01', '2017-12-01', freq='MS')
time = xr.DataArray(time, dims=('time',), coords={'time':time})
da = xr.DataArray(np.random.rand(len(ti
我的目标是防止数组中的负索引。
import numpy as np
class Myarray (np.ndarray):
def __getitem__(self,n):
if n<0:
raise IndexError("...")
return np.ndarray.__getitem__(self,n)
class Items(Myarray):
def __init__(self):
self.load_tab()
class Item_I(Items):
def lo
我试图用以下方法生成和绘制随机数:
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
z = 15 + 2*random.randn(200) #200 elements, normal dist with mean = 15, sd = 2
plt.plot(z)
plt.show(z)
图是绘制的,但是Python (2.7.5)冻结了,我得到了错误
Traceback (most recent call last):
File "G:\Stage 2 expt\e298\q1.py", line 25
我有一个Numpy数组,X的n 2x2矩阵,排列使X.shape = (2,2,n),也就是,得到第一个矩阵,我称之为X[:,:,0]。我想把X重塑成一个数组Y,这样我就可以通过调用Y[0]等来获得第一个矩阵,但是执行X.reshape(n,2,2)会破坏矩阵。我怎样才能使它在重塑数组的同时保存矩阵呢?
我基本上是在尝试这样做:
import numpy as np
Y = np.zeros([n,2,2])
for i in range(n):
Y[i] = X[:,:,i]
但是没有使用for循环。我如何使用reshape或类似的函数来做到这一点?
(要获得一个示例数组X,请尝试使
你好,我有一个叫做tfidf2的矩阵,这个矩阵的形状是( 11159,1985年),它有11159行和1985年的列,我想把一个新的矩阵连接到这个矩阵,这个矩阵叫做datesNumpy,它的形状是(11159,12),它们有相同的行数,所以可以连接它,新矩阵的形状应该是tfidf3 (11159,1997年),
import numpy as np
tfidf2 = tdf.transform(list_cluster)
print("Shape tfidf2",tfidf2.shape)
listAux=[]
for l in listMonth:
listA
嗨,我有一个像
a = np.array([1,1,1,3,3,6,6,6,6,6,6])
我想把它转换成一个连续数组,如下所示
b = np.array([0,0,0,1,1,2,2,2,2,2,2])
我有一个使用for循环的代码
def fun1(a):
b = a.copy()
for i in range(1,a.shape[0]):
if a[i] != a[i-1]:
b[i] = b[i-1]+1
else:
b[i] = b[i-1]
b = b - b.min()
我对numpy数组进行了如下形状的培训和测试
TrainX = (1234, 50, 50) Type: <class 'numpy.ndarray'> # 1234 arrays of 50 by 50 floats
TrainY = (1234, 2) Type: <class 'numpy.ndarray'>
# TrainY was one column of binary class 0 or 1. Converted it through to_categorical()
TestX = (123, 50, 50) Type