我试图执行交叉验证的数据集使用普通最小二乘回归从科学工具作为估计。这是我的代码:import numpy as np
Y_digitsTypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index**
这应该是指我的x值,它是0和1s的列表-每个列表代表一个使用对这些数据进行回归估计似乎是可行的,尽管我得
我使用列表理解来索引一个numpy数组,并对这些值求和: df[col]=np.array([A_numpy_array[b].sum() for b in B_numpy_array]) 我的A_numpy_array是使用B_numpy_array的元素b进行索引的(它有800-900万个元素)。据我所知,列表理解是Python中最有效的方法之一。此外,以这种方式设置panda
我刚刚开始使用Numpy,并注意到遍历Numpy数组中的每个元素比使用列表列表进行迭代要慢大约4倍。我现在知道这违背了Numpy的目的,如果可能的话,我应该向量化这个函数。我使用%timeit运行了下面的测试b = np.eye(1000)
%timeit b[100][100] #1000000 loopsloops, best of 3: 343 ns per
我在python列表lst中有一堆numpy数组。例如,我可以对这些数组中的一个进行切片,通过使用[:, 1]对其进行索引来获得特定的视图。(my_array[:, 1] for my_array in lst)
我想知道是否有一种方法可以用operator.itemgetter和map来完成同样的任务。