我是python的新手,我将csv中的大数据加载到了pandas数据帧中。但是,我找不到一种方法来为dataframe的每一行创建一个2d数组,其中新np数组的每一行对应于X范围的值。例如,在我的代码中:
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("categorization/dataAll10Overfit.csv",header=None)
#print(data)
rec = data.iloc[:,0:3968] # outputs i rows x 3969 columns
在数据帧的每一行
在numpy中,有没有一种快速的方法将向量添加到矩阵的每一行或每一列。
最近,我一直在将向量平铺到矩阵的大小,这可能会占用大量内存。例如
mat=np.arange(15)
mat.shape=(5,3)
vec=np.ones(3)
mat+=np.tile(vec, (5,1))
我能想到的另一种方法是使用python循环,但循环速度很慢:
for i in xrange(len(mat)):
mat[i,:]+=vec
在numpy中有没有一种快速的方法来做到这一点,而不用求助于C扩展?
如果能够虚拟平铺一个矢量,就像广播的一个更
可以用PyAV直接将视频读入3D Numpy吗?目前,我正在遍历每一帧:
i = 0
container = av.open('myvideo.avi')
for frame in container.decode(video=0):
if i == 0: V = np.array(frame.to_ndarray(format='gray'))
else: V = np.dstack((V, np.array(frame.to_ndarray(format='gray'))))
i += 1
第一帧定义了一个2D Num
问题是如何将行从pandas数据帧加载到numpy数组中,以便逐行处理?虽然在类似的问题上有许多问题,但这个问题是独一无二的,因为它需要逐行处理,我已经通过for循环促进了这一过程。for循环打算将dataframe中的每一行作为numpy数组,并将其与另一个具有任意浮点值的numpy数组相乘。最小函数定义如下。 def function():
#Load Data
data = pd.read_csv('data.csv')
#Forward
for row in data:
variable_matrix = np.arra
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),
我编写了以下代码,在其中创建了pandas数据帧字典:
import pandas as pd
import numpy as np
classification = pd.read_csv('classification.csv')
thresholdRange = np.arange(0, 70, 0.5).tolist()
classificationDict = {}
for t in thresholdRange:
classificationDict[t] = classification
for k, v in classificationDic
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
对的回答建议我使用一个顶点缓冲区对象,并将我的位置数据与我的颜色数据合并到一个数组中,在这个简单的测试用例中我已经这样做了:
每个帧的伪代码:
function drawFrame() {
// clear global vertex[] array containing both position and color
// recreate it with new triangles and colors (determined elsewhere)
drawShapes();
// put the vertex array into the VBO us
我已经编写了以下Python/Pandas代码,将M行x N列数据帧(A)的每一列乘以M x 1数据帧(b),得到M x N数据帧C:
def multiply_columns(A, b):
C = pd.DataFrame(A.values * b.values, columns=A.columns, index=b.index)
return C
换句话说,它将矩阵的每一列乘以长度相等的列向量。
代码运行良好,但是我想不起这个操作的正式名称了。有什么想法?
我有一个文件头值(时间、帧数、年、月等)的字典,我想把它写到numpy数组中。我目前拥有的代码如下:
arr=np.array([(k,)+v for k,v in fileheader.iteritems()],dtype=["a3,a,i4,i4,i4,i4,f8,i4,i4,i4,i4,i4,i4,a10,a26,a33,a235,i4,i4,i4,i4,i4,i4"])
但我得到一个错误,“只能将tuple (而不是"int")连接到tuple。
基本上,最终结果需要是存储整个文件头信息( 512字节)和每帧数据(头和数据,每帧49408字节)的
我首先垂直生成一些数据,但希望将它们转置为行数据,然后将它们堆叠到一个类似Pandas数据帧的数组中。如何获得包含4列('fr','en','ir','ab')和3行的熊猫数据帧的最终结果?
# coding=utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np
import nltk
import re
import random
from random import randint
import csv
import