对于我的一个项目,我需要以以下方式将函数应用于数组:其中,value_function是需要应用于数组arr以创建目标数组a的函数。beta是value_function的输入,由另一个名为beta_adj的函数确定,该函数接受两个值作为输入(beta和T)。beta_adj(beta, T = i)
T
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 pandas a
sift.read_features_from_file(featurefiles[i])[1])在我看来,这似乎是一次又一次地复制数组,一个更有效的实现是:descr.append(sift.read_features_from_file(featurefiles[0])[1])
for i in arange
我有大约100个numpy数组。它们中的每个都具有(100,40000,4)的形状。我想沿着第一轴将这些数组连接起来,也就是说,有效地将axis=0连接成一个大数组。方法1def concatenate(all_data):
for index, data in enumerate(all_data):中创建了面板,然后使用了pd.conc