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2
回答
如何
使用
Numpy
高效
地
创建
条件
列
数组
?
、
、
目标是
创建
一个
数组
,但是要满足(x=>y) and (y=>z)的
条件
。一种很简单的方法是
使用
嵌套的for loop,如下所示 tot_length=200start_val=0.0 list_no =np.arange(start_val, tot_length可以考虑的其他方法是
使用
下面的代码code。然而,只有当tot_length低于100时,该提案才能完美
地
工作。我也欢迎
使用
Pandas的任何建议,如果这应该使事情工作 要确定
浏览 22
提问于2020-10-21
得票数 0
回答已采纳
6
回答
从块矩阵构造Python集
、
、
、
我正在尝试执行以下代码>> x = array([[3,2,3],[4,4,4]])TypeError: unhashabletype: '
numpy
.ndarray'
如何
使用
Numpy
数组
中的所有元素轻松
高效
地
创建
一个集合?
浏览 3
提问于2009-12-21
得票数 20
回答已采纳
3
回答
如何
向
NumPy
数组
中添加多个额外
列
、
、
、
假设我有两个
NumPy
数组
,a和b [1, 2, 3], ]) 我想将相同的
数组
b附加到每一行(添加多个
列
)以获得
数组
,c [1, 2, 3, 8, 9], ])
如何
在
NumPy
中轻松
高效
地
完成这一任务?我特别关注它在大数据集( a比
浏览 0
提问于2018-09-01
得票数 2
回答已采纳
4
回答
从在Python语言中为NaN (或其他值)的
numpy
数组
中删除成对的元素
、
、
、
我在
numpy
中有一个包含两
列
的
数组
。例如: [10, 6, 6, nan]])我想
高效
地
迭代两
列
a:,0和a:,1,并删除满足特定
条件
的所有对
浏览 3
提问于2010-04-23
得票数 11
回答已采纳
2
回答
逻辑索引-
numpy
.where中的C++
、
、
、
我
创建
了一个简单的
numpy
数组
,其形状为(4,2),名为A。import
numpy
as np [2, 2], 我想获得第一
列
为2和3的行的索引,所以我做到了:为此,我得到了一个包含两个项(1和2)的
数组
,这正是我想要的。现在,我想在C
浏览 2
提问于2017-03-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python
使用
where
条件
更新多个
列
。错误不能一起广播
、
、
、
我需要根据
条件
更新数据库中的几个
列
。我
使用
的是
numpy
.where,我不想改变这一点。time_delta) | (DB['Start Date'].isnull()) | (DB['Start Date'] == "")),DB['End'],DB['End Date']) 对于其他5
列
,你有什么建议
如何
基于
numpy
.where
条件
高效</
浏览 2
提问于2017-04-26
得票数 0
2
回答
在
numpy
数组
的末尾追加一个
数组
的n个副本
、
、
、
设A和B是两个
numpy
数组
。C = [A, B, B, B, ... (n times) ... B, B]
numpy
.append(A, [B * n]) # B * n is not n copies of B, #还是和
numpy
.
浏览 3
提问于2014-02-20
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何
使用
Numpy
高效
地
创建
N-D坐标
数组
?
、
其思想是
创建
可被3整除的N-D坐标。为简单起见,将坐标值设为1和2。 对于6D坐标,可以
使用
以下代码生成值为1和2的64个唯一坐标。虽然可以扩展上面的代码,但我不确定
如何
将其泛化以处理更高的维度要求。 感谢你的任何想法或阅读材料。 另外,
创建
如此巨大的维度的主要原因是因为我想应用Pandas矢量化。
浏览 14
提问于2020-10-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在
numpy
数组
中的所有项周围添加0
、
、
、
、
我有一个
numpy
数组
,我需要在元素之间插入0,而不
使用
for循环(为了提
高效
率)。 例如,[1, 1, 2, 2]必须返回[0, 1, 0, 1, 0, 2, 0, 2, 0]。我想过
numpy
.where函数,但我没有
条件
在其中
使用
。
浏览 1
提问于2019-12-06
得票数 2
2
回答
数字直方图索引
、
、
考虑到我有一个3D直方图,或者为了简单起见,我有一个3D
numpy
形状
数组
(X,Y,Z)array = np.random.random((100,100,100))显然,在后一种情况下,
数组
中心是(0,0,0)。通常情况下
浏览 0
提问于2012-11-16
得票数 3
回答已采纳
1
回答
使用
Python的array.array模块的二维
数组
?
、
是一种内置类型,对于某些数字任务,它看起来比list
高效
得多。在
numpy
中,我可以很容易地
创建
一个二维
数组
,例如:a =
numpy
.asarray([[1,2][3,4]], dtype='int') 但是我找不到
如何
使用
array.array
创建
一个二维
数组
浏览 1
提问于2016-03-29
得票数 5
回答已采纳
2
回答
向HuggingFace数据集添加新
列
、
、
、
、
在我有5000000行的数据集中,我想在我的数据集中添加一个名为“嵌入”的
列
。dataset = dataset.add_column('embeddings', embeddings)ArrowInvalid:只处理一维
数
浏览 3
提问于2021-11-22
得票数 2
2
回答
向结构化
numpy
数组
添加字段
、
将字段添加到结构化
numpy
数组
中最简洁的方法是什么?它可以破坏性地完成,还是有必要
创建
一个新的
数组
并复制现有的字段?是否将每个字段的内容连续
地
存储在内存中,以便能够
高效
地
完成此类复制?
浏览 1
提问于2009-07-29
得票数 22
回答已采纳
1
回答
交换到
numpy
数组
元素
、
我有两个
NumPy
数组
l和g,我想交换l中大于g中相应元素的元素。例如: l = [0,19,1]g = [1,19,2]
数组
可以是多维的。
如何
在
NumPy
中
高效
地
执行此操作
浏览 14
提问于2019-12-20
得票数 2
1
回答
高效
地
将大型
numpy
数组
的片复制到较小的连续内存
数组
中。
、
、
、
我需要尽可能
高效
地
将片从大型
numpy
数组
复制到另一个较小的
数组
。最终,较小的
数组
将作为二维
数组
传递到C函数中进行处理。因此,必须在连续内存块中复制子
数组
数据。在下面的示例中,我试图预先分配较小的
数组
(aa)以提
高效
率,但我认为这会导致在每次迭代之前
创建
一个新
创建
的
数组
。import
numpy
as np N=8 a = np.
浏览 0
提问于2014-09-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
按
列
值拆分
Numpy
数组
,同时跟踪行索引
、
、
、
、
假设我有一个数字
数组
:其中n是
numpy
数组
中的行数。我根据第二
列
的值通过下面的拆分Y距离现在是N个长度的
numpy
数组
的列表,其中N是第二
列
中可能值的数目我
创建
了一个循环,用于拆分 above 中的每个
数组
,重复上面的步骤,但是按照最后一
列
进行拆分,这一次如下所示
浏览 5
提问于2022-03-10
得票数 0
2
回答
二维阵列的
NumPy
- np.searchsorted
、
、
、
、
只适用于一维
数组
。如果没有这样的
浏览 5
提问于2020-10-04
得票数 2
回答已采纳
2
回答
用元组键从字典中
创建
MultiIndex DataFrame
、
、
、
我想从Python collections.Counter字典中
高效
地
创建
一个 DataFrame。但还有一个额外的要求。计数器字典如下所示:(c, d) : 7这些字典键是元组,其中第一个是行,第二个是dataframe的
列
。生成的DataFrame应该如下所示:a 5 2对于更大的数据,我不想
使用
增长方法df[a][b]= 5等来
创建
数据,因为这是非常低效的,因为每次这样的扩展完成时,它都会<em
浏览 1
提问于2019-01-18
得票数 8
回答已采纳
3
回答
高效
多精度数列
、
、
、
Numpy
是一个有效的数字
数组
库。我
如何
有效
地
将它们组合在一起?或者仅仅
使用
带有数字的
Numpy
数组
已经很有效了吗?要求“与本机浮点数一样
高效
”是没有意义的,但您可以要求它接近等效C代码的效率(或者,如果没有,Java/C#代码)。特别是,一个
高效
的多精度数字
数组
将意味着您可以进行矢量化操作,而不必在全球解释器中查找(例如,__
浏览 5
提问于2015-06-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
在Android中
使用
chaquo将
numpy
数组
发送到
使用
套接字的Python服务器
、
、
、
、
我正在制作一个人脸识别应用程序,它
使用
本地摄像头捕捉人脸,并通过chaquopy将其编码成一个128 d的
numpy
数组
。我想要做的是通过网络将这个
numpy
数组
发送到服务器。问题是,我不知道
如何
通过网络发送一个
numpy
数组
,也不知道
如何
高效
地
发送chaquopy。请给我一些建议 我可以将
numpy
数组
转换为json文件或字符串,但这一次执行起来需要很长时间。
浏览 14
提问于2022-11-12
得票数 0
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