我正在尝试获得一个二维数组,方法是随机生成它的行并将
import numpy as np
my_nums = np.array([])
for i in range(100):
x = np.random.rand(2, 1)
my_nums = np.append(my_nums, np.array(x))
但是我没有得到我想要的,而是得到了一个一维数组。
怎么啦?调换x也没有帮助。
我的npy文件包含120951个数组,加载方式如下:
import numpy as np
arm = np.load('full_numpy_bitmap_arm.npy')
我还有一个数据帧df,它有120951行和6列。我想将"arm“变量中的每个数组附加到数据帧中的每一行,作为数据帧末尾的一个新列。例如,arm在第一行最后一列,arm1在第二行最后一列,等等。我不确定连接函数在这里是否有效,因为arm不是一个数据帧。我想知道是否有其他方法可以做到这一点?谢谢
我目前有175 x事件的地震数据,每个事件有3条痕迹(痕迹是非常规的地震数据阵列)。对于175个样本中的每个样本,我都有地震数据是否是地震的分类标签。我希望将数据格式化为numpy数组进行建模。我尝试过将每个列都是不同的跟踪放入numpy数组的数据帧中。所以列就是“追踪一”,“追踪二”,“追踪三”。这是行不通的。我尝试过很多不同的方法来安排数据与角点一起使用。我现在希望为数据创建一个numpy矩阵,然后用于建模。我曾想过这个形状可能是(175,3,7501)作为(#number of events, #number of traces,#number of samples in trace),
我试图读取文件夹中的多个文件,并从每个文件中获取一个矩阵,然后对所有矩阵求和。只读取一个文件的脚本,它运行良好(md.MCERunFile Item2d是一些用于读取数据的模块):
outfile=md.MCERunfile('/somepath/filename')
rn_matrix=outfile.Item2d('IV', 'Rn_C%i')
Shape=np.shape(rn_matrix)
rn_matrix_float = np.array([]).reshape(0,55)
for x in range(Shape[0]
嘿伙计们我需要帮助..。
我想使用tensorflow data import,数据是通过调用一个结构化的numpy数组中的特征/标签向量来加载的。
我想通过将两个向量(feature_vec和label_vec)连续添加到一个numpy结构化数组来创建这样一个结构化数组。
import numpy as np
# example vectors
feature_vec= np.arange(10)
label_vec = np.arange(10)
# structured array which should get the vectors
struc_array = np.arra
我有一个存储信号信息的NumPy数组。在下面的代码中,为了方便起见,我刚刚用随机数创建了它。现在我需要根据标准从信号阵列中选择位置。为了简洁起见,我再次简化了以下标准。我试图通过将这些位置附加到一个名为positions的空NumPy数组中来存储这些位置。我知道我对NumPy.append()函数的使用一定是错误的。我试着调试它,但是我找不到这个bug。我做错了什么?
import numpy as np
import numpy.random as random
signal = random.randint(1,10000,1000)
positions = np.array([],d
我先附加代码,这会给你一个更好的想法。
` prediction = prediction.data.max(1)[1] #gives a tensor value
prediction = (prediction.cpu().numpy().item()) #converts that tensor into a numpy array
result.append(int_to_word[prediction])`
我用火把来造字。线prediction = prediction.data.max(1)[1]给出了具有最大概率的类标签,这是一个张量值。
predicti
我有这样的代码:
from multiprocessing import Pool, Manager
import numpy as np
l = Manager().list()
def f(args):
a, b = args
l.append((a, b))
data = [(1,2), (3,4), (5,6)]
with Pool() as p:
p.map(f, data)
x, y = np.transpose(l)
# do something with x and y...
实际上,数据是一个具有大量值的数组,转置操作时间长,内存消耗大。
我
我在NumPy中回答了一个简单的问题。我有一个零值数组。一旦我生成了一个新的值,我想逐个添加它。
arr=array([0,0,0])
# something like this
l=[1,5,10]
for x in l:
arr.append(x) # from python logic
所以我想把x逐个加到数组中,所以我得到:第一次迭代arr=([1,0,0]);第二次迭代arr=([1,5,0]);第三次迭代arr=([1,5,10]);
基本上,我需要在NumPy (我正在学习NumPy!)中用新值逐个替换零。我检查了许多NumPy选项,比如np.append (它会将
我一直在尝试使用下面的代码更新两个列表,其中numpy被导入为np,而spkCount是一个包含1.0或0.0的8x10numpy数组
mSpikes = []
stdSpikes = []
for line in spkCount:
if line[10:-1].all() == 0:
sample = line[0:9]
else:
sample = line
m = np.mean(sample)
std = np.std(sample)
mSpikes.append(m)
stdSpikes.append
我必须在CSV文件的每一行中保存3个字符串和一个浮点数。下面是我所做的:
filename = "results.txt"
if os.path.exists(filename):
append_write = "a"
else:
append_write = "w"
#I am saving 3 strings and one float, they come from a numpy array
results = np.array(["a",
在应用了一些程序之后,我得到了数以百万计的numpy数组(在下面的例子中,程序将e转换为numpy数组): for e in l:
procedure(e) 如何正确地将每次迭代保存到一个numpy文件中,以便稍后读取和加载? 到目前为止,我用np.savez尝试了两个选项: for i, e in enumerate(l):
np.savez(f'/Users/user/array.npz',i=e) 对于熊猫: (1)保存到单个文件: for e in l:
arr = pd.DataFrame(procedure(i)).T
arr.to_
我想要产生随机的训练和测试样本,我已经有一个样本。然后,我想对这些火车测试集(它们存储在一个名为Data的类中)进行分类,这样我就能够将每个测试和训练集分开进行实验。
下面是我的代码(我正在挑选一个numpy数组):
for i in range(100):
data = Data()
data.train_test(100, 11, data_views, class_vals, col_idx)
data.save('Samples')
然后:
data.read('Samples')
这些是我班上的函数:
d
我想从包含坐标的文件中计算平均矢量长度。最终,我希望将vector_length存储为一个名为pair_length的列表。稍后我将在我的程序中使用average()函数计算pair_length列表的平均值。下面是我的代码片段: from numpy import sqrt
from itertools import islice
from statistics import mean
data = open("coords.txt","r")
def average():
return mean()
pair_length = []
for
我在用numpy。我想存储来自前一个循环中的不同函数for _ in range(100):的值。
为了这个问题的目的,我想要实现的原始代码相当于以下代码
for _ in range(100):
x=npr.normal(0,2,(1,100))
5x
9x
如何将两个不同函数f(x)=5x和g(x)=9x的值存储在两个单独的列表或数组中?
在下面的答案()中,给出了一个方法,但只对一个函数([do() for _ in range(3)]),而不是两个序列。
我应该如何存储这些值?
提前谢谢。
我一直在关注使用Keras的各种教程,并取得了巨大的成功。最近,我一直在试验深LSTM网络的时间序列序列预测问题。该网络正在进行良好的训练,并产生了可接受的错误量。在实际应用程序中,没有数据点来生成下一个预测,就像您可以处理测试数据集一样,所以我希望能够在最后一个预测中进行细分。
对于这个网络的实际应用,我需要能够使用我的初始数据来做出预测t+1,将结果添加到输入数据中,预测t+2,将结果添加到输入数据,等等,直到我能够预测到未来的特定时间。
我最初的出发点是:
start = len(testX)-15
pattern = testX[start]
for i in range(200):
我有一个C++库,我已经使用Pybind11成功地将它暴露给了python。 在CmakeLists.txt文件中,我像这样添加了numpy include: include_directories("C:\\Python37\\Lib\\site-packages\\numpy\\core\\include") 这是可行的,但并不可取。我想从我的setup.py文件中传递numpy包含目录。 我的setup.py文件看起来非常像this one import os
import re
import sys
import sysconfig
import platform
i
支持I有键/值,其中值是字符串的逻辑列表,我可以在其中附加字符串。为了避免将单个字符串项插入队列导致重写整个列表的情况,我使用多个键值对来表示它。 Key -> metadata of the value such as length and subkey format Key-l1 -> value of item 1 in list Key-l2 -> value of item 2 in list Key-ln -> the lastest value in the list 我将覆盖RocksDB中的键比较器,这样对Key-ln格式化的键的排序是先排序键部分,
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)。 这部分代码是这个过程需要一段时间的地方,我完全用完了RAM,并开始写入磁盘。 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pandas列在pandas中也很有效。 有没有其他方法可以使用b中保存的索引值对A_numpy_array进行切片,使我能够以一种更高效的内存
我对python和numpy很陌生,来自java背景。
我想将int值插入数组中。然而,我目前的做法并没有产生正确的价值观。我创建一个大小为5的数组'a‘,并希望将int值插入'a’。
data = ocr['data']
test_data = ocr['testdata']
a = np.empty(5, dtype=np.int)
for t in range(0,5):
np.append(a,np.dot(np.subtract(test_data[t], data[0]), np.subtract(test_data[t],