我想要创建一个包含3列的numpy数组(不完全是这样),最后一个是可变长度的列表(真的)。
N = 2
A = numpy.empty((N, 3))
for i in range(N):
a = random.uniform(0, 1/2)
b = random.uniform(1/2, 1)
c = []
A[i,] = [a, b, c]
在执行过程中,我将追加或删除列表中的项目。我使用numpy.empty来初始化数组,因为这应该提供一个对象类型,即使这样,我也得到了“设置带有序列错误的数组”。我知道我是,这就是我想做的。
以前关于这个主题的问题似乎是
我有一个试图在循环中访问的子图列表:
index=[5,3,4,1,1,3,4,2,3,4,2,2,3,3,2,4]
subgraph=[[subgraph1],[subgraph2],[subgraph3],[subgraph4],[subgraph5]]
for i in range(len(index)):
for j in range(i+1,len(index)):
if index[j]==index[i]
continue
testgraphi=copy.copy(subgraph[index[
下面是我的python代码:
def ava_check(nodes_group,child_list):
ava_list=nodes_group[:]
if nodes_group[1] in child_list:
return None
else:
for a in nodes_group:
if a in child_list:
ava_list.remove(a)
ava_list.remove(nodes_group[nodes_gro
我正在读取CSV文件的列表,并且总是将数据附加到数组中的新列。我目前的解决方案类似于以下内容: import numpy as np
# Random generator and paths for the sake of reproducibility
fake_read_csv = lambda path: np.random.random(5)
paths = ['a','b','c','d']
first_iteration=True
for path in paths:
print(f'Read
我正在和一只熊猫DataFrame一起工作,它代表了一个图表。数据文件由指示节点端点的MultiIndex索引。
设置:
import pandas as pd
import numpy as np
import itertools as it
edges = list(it.combinations([1, 2, 3, 4], 2))
# Define a dataframe to represent a graph
index = pd.MultiIndex.from_tuples(edges, names=['u', 'v'])
df = pd.Data
我一直被告知python的本机追加是一个缓慢的函数,应该在for循环中避免。然而,经过几次小测试之后,我发现在使用for循环迭代它时,它的性能比numpy数组要差得多:
第一次测试数组/列表构造
附加python本机列表
def pythonAppend(n):
x = []
for i in range(n):
x.append(i)
return x
%timeit pythonAppend(1000000)
Numpy分配数组然后访问
def numpyConstruct(n):
x = np.zeros(n)
我在使用matplotlib绘制某物的路径时遇到了一些困难。这是我正在做的事情的基本版本。
本质上,我看到的是,这个值是否在路径的任何一点上打破了某个阈值(在本例中为6),然后用它做一些事情。
现在,我准备了三份名单。end_vector将基于另外两个列表。如果在一个模拟过程中,该值在任何时候都超过2,我将将对象的最后一个位置添加到我的end_vector中。
trajectories_vect是我想通过保持一个列表来跟踪所有5个模拟的轨迹的东西。我将在下面澄清这一点。而且,timestep_vect为单个模拟存储路径。
from random import gauss
from matplo
我目前正在使用PyTorch框架,并试图理解外部代码。我有一个索引问题,想打印一个列表的形状。
这样做的唯一方法(据Google告诉我)是将列表转换为numpy数组,然后使用numpy.ndarray.shape()获取形状。
但是试图将我的列表转换成数组,我得到了一个ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars。
我的列表是一个转换的PyTorch张量(list(pytorchTensor)),看起来有点像这样:
[
tensor([[-0.2781, -0.2567, -0.2353, ..