考虑下面的numpy数组和:
import numpy as np
a = np.array([10, 10])
b = np.array([1.3, 1.3])
a = a+b
print a
这将打印以下内容:
array([ 11.3, 11.3])
现在,如果我使用+=
import numpy as np
a = np.array([10, 10])
b = np.array([1.3, 1.3])
a +=b
print a
结果是:
array([11, 11])
对这种行为的解释是什么?我使用的是python 2.7.7和numpy 1.8.2
当我从float32 ndarray列表构建一个pandas DataFrame时,我得到了一个带有float64项的pandas DataFrame。
如何在DataFrame中获取float32项目?
import numpy as np
import pandas as pd
# Create 2 dummy arrays instead of reading a bunch of float32 records in binary file
record1 = np.array([202.1, 0.0], dtype='
当我尝试在ipython笔记本中使用seaborn创建一个factorplot时,我得到了这个错误。
下面是堆栈跟踪的结尾:
/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/matplotlib/axes.pyc in get_legend_handles_labels(self, legend_handler_map)
4317 label = handle.get_label()
4318 #if (label is not No
我需要获取每个列的类型,以便对其进行适当的预处理。
目前,我通过以下方法做到这一点:
import pandas as pd
# input is of type List[List[any]]
# but has one type (int, float, str, bool) per column
df = pd.DataFrame(input, columns=key_labels)
column_types = dict(df.dtypes)
matrix = df.values
由于我只使用pandas获取数据类型(每列),而使用numpy获取其他所有内容,因此我希望将panda
我有一个从Matlab获得的.mat数据集,其中包含一些数据,包括存储如下的1920x1单元阵列字符串:
"sample1"
"sample2"
"sample3"
我需要将它作为列表或数组导入到Python中。我已经使用scipy的loadmat获得了我的mat,并且可以很好地导入其他类型的数据,但我在尝试导入单元格字符串数组时遇到了问题:
import scipy.io as spio
import pandas as pd
import numpy as np
mat = spio.loadmat('Dati.mat',
我正在从一个DataFrame文件中读取hdf5:
import pandas as pd
store = pd.HDFStore('some_file.h5')
df= store['df']
store.close()
使用info显示:
In [11]: df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 21423657 entries, 0 to 21423656
Data columns (total 5 columns):
date datet
索引一个numpy数组和另一个-两者都定义为dtype='uint32‘。使用numpy.take索引并得到一个不安全的强制转换错误。以前没遇到过这种情况。知道这是怎么回事吗?
Python 2.7.8 |Anaconda 2.1.0 (32-bit)| (default, Jul 2 2014, 15:13:35) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>
因此,我从我的java应用程序中查询一个MySql数据库,并试图使用一个查询,
Select count(*) from table where `NUMERIC`='1'
若要从数据库中计数行,请执行以下操作。当我运行这个查询时,它可以很好地工作,并且返回一个1(我使用的是带有12条记录的测试数据库,Numeric的值为1-12,因此这是合理的)。然而,我想尝试打破这一点,并做一些错误处理。我将查询更改为
Select count(*) from table where `Numeric`='1adjfa'
我期望这个值返回0,但是它仍然返回1。事实上,如果我
谁能解释一下为什么这种数组赋值会在numpy.cross()上导致错误?
假设dfAnalysis是一个pandas数据帧,它包含x_rel、y_rel和z_rel作为列标签,作为浮点值作为它们的数据类型条目。
从其中提取数据时,如下面的代码片段所示...
A = dfAnalysis.iloc[0][['x_rel','y_rel','z_rel']].as_matrix()
B = dfAnalysis.iloc[1][['x_rel','y_rel','z_rel']].as_matrix()
import numpy as np
import numpy.ma as ma
"""This operates as expected with one value masked"""
a = [0., 1., 1.e20, 9.]
error_value = 1.e20
b = ma.masked_values(a, error_value)
print b
"""This does not, all values are masked """
d = [0., 1., 'NA