当你将熊猫系列作为参数传递给np.matmul时,我注意到了不同的Numpy版本之间的不一致。
在带有Numpy版本1.16.4的Python 3.6中
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> a = np.array(range(9)).reshape((3, 3))
>>> b = np.array([2]*3)
>>> np.matmul(b, a)
我可以将python类转换为numpy array吗?
from dataclasses import dataclass
import numpy as np
@dataclass
class X:
x: float = 0
y: float = 0
x = X()
x_array = np.array(x) # would like to get an numpy array np.array([X.x,X.y])
在最后一步中,我希望获得一个数组np.array([X.x, X.y])。相反,我得到了array(X(x=0, y=0), dtype=object)。
我是
我刚刚成功地完成了一个tf.keras顺序模型的训练,并编写了一个单独的"Flask“脚本,将保存的模型加载到我上传到Heroku的应用程序中。一切都成功了。但是,当我在玩的时候,我意识到对于我的需求,我只需要导入Flask,从flask以及pandas,numpy和tensorflow.python.keras.models导入load_model的请求: from tensorflow.python.keras.models import load_model
from flask import Flask, request
import pandas as pd
import
我试图为几个csv文件中的一列绘制箱线图(当然没有标题行),但在元组、列表和数组方面遇到了一些混乱。这是我到目前为止所掌握的
#!/usr/bin/env python
import csv
from numpy import *
import pylab as p
import matplotlib
#open one file, until boxplot-ing works
f = csv.reader (open('2-node.csv'))
#get all the columns in the fi
如果我只需要一维数组,那么在NumPy标准库数组上使用数组的性能和内存中的大小有什么好处呢?或者有吗?
假设我有至少数千个元素的数组,我想要:快速按索引进行直接访问,并且我想要最小的内存占用。使用此方法是否对性能有好处:
from numpy import array
a = array([1,2,3,4,5])
在这方面:
from array import array
a = array('i', [1,2,3,4,5])
标准Python list的按索引访问时间快,但任何array实现的内存占用都要小得多。什么是体面的妥协解决方案?
在numpy中,有没有一种很好的惯用方法来测试二维数组中的所有行是否相等?
我可以做像这样的事情
np.all([np.array_equal(M[0], M[i]) for i in xrange(1,len(M))])
这似乎混合了python列表和numpy数组,这很难看,而且可能也很慢。
有没有更好/更整洁的方法?
我对Python非常陌生(在过去,我使用Mathematica、Maple或Matlab脚本)。我印象非常深刻的是,NumPy如何能够对数组上的函数进行评估,但在几个维度上实现它时却遇到了问题。我的问题很简单(请不要笑):是否有一种更优雅和有效的方法来评估某些函数f(它定义在R^2上)而不使用循环?
import numpy
M=numpy.zeros((10,10))
for i in range(0,10):
for j in range(0,10):
M[i,j]=f(i,j)
return M
我试图在python中使用hmmlearn来拟合隐马尔可夫模型。我假设我的数据没有被正确的格式化,但是这些文档对于hmmlearn来说是很轻的。直观地,我会将数据格式化为n_observations x n_time_points x n_features的三维数组,但是hmmlearn似乎想要一个2d数组。
import numpy as np
from hmmlearn import hmm
X = np.random.rand(10,5,3)
clf = hmm.GaussianHMM(n_components=3, n_iter=10)
clf.fit(X)
这将产生以下错误:
Val