例如,有没有办法在nx3x3数组(多波段图像中的一条线)上使用numpy.linalg.det或numpy.linalg.inv?现在我正在做一些类似这样的事情:
det = numpy.array([numpy.linalg.det(i) for i in X])
但肯定有一种更有效的方法。当然,我可以使用map
det = numpy.array(map(numpy.linalg.det, X))
还有其他更直接的方法吗?
我试图匹配特定行从一个工作表到另一个工作表的行高,如果我使用行列表删除所有行并执行I=1至200,这是可行的,但这需要太长时间。我只想匹配几行高度,而不是通过所有的1到200之间。我的代码如下:
Dim y As Double
Dim i As Long
Dim rowlist() As Variant
rowlist = Array(3, 5, 23, 30)
For i = LBound(rowlist) To UBound(rowlist)
y = Worksheets("Development").Rows(i).RowHeight
Worksheets("
我已经创建了一个mongodb主厨菜谱,并且我正在重写该角色在菜谱上的默认属性。
name 'mongo_datanode_jackey'
description 'this module is currently under testing...'
override_attributes(
susemongodb: {
node_type: 'datanode',
node_nickname: 'jackey',
port: '27018',
我很难在Oracle BI的枢轴表中显示信息。这是我在甲骨文上的第一篇文章,所以请温和地改正。我的桌子和柱子是;
行
TRIP BEGIN DATE, Date
TRIP, Day of week
TRIP, Hour
列
TRIP, Trip Origin ID
措施
TRIP, Routes
我的枢轴给了我每天寻找的东西,然而我想在一周中的每一天得到一个平均值。所以支点的输出大致是,
Date Day of Week Hour 1234
6/2/2013 1 15 15
6/9/2013 1
我有两张桌子:
诗:
---------------------------------------------------
| id | poem | author |
---------------------------------------------------
| 1 | Blah blah Hey | Jane Doe |
---------------------------------------------------
| 1 | Yo yo Hey Bla |
我很难使用来自scipy.cluster的scipy.cluster来规范我的数据。我正在传递一个numpy数组,其中包含了每个特性的平均值。
它卡在上面的线是:
data = scipy.cluster.vq.whiten(self.imputed)
这是我用来替换丢失数据的代码。
imputed = np.array([self.masked[:,i].filled(self.masked[:,i].mean())
for i in range(np.shape(self.masked)[1])])
self.imputed = np.transpo
当我在numpy多维数组中进行索引时,我有一个奇怪的问题。所以,我有一个形状数组(4,882)。我有另一个名为形状匹配(276,2)的数组。此匹配数组包含原始多维数组中有效条目的索引。我要做的是选择前2行和匹配匹配数组中的索引的所有列。因此,我所做的事情如下:
import numpy as np
k = get_array() # This has shape (4, 882)
m = get_match() # This has shape (276, 2)
s = k[[1, 0], m[:, 0]]
这会引发错误:
ValueError: shape mismatch: obje
我有一个包含数字和NaNs列的数据集。我想要创建一个新的虚拟变量列,以便进一步计算。显然有些地方不对劲,因为不管我做什么,假人都是1。
import pandas as pd
import numpy as np
all_air = pd.read_csv('small.csv')
all_air['D(0/1)']=np.nan
#all_air['C'].fillna(-1) #pandas will take NaN as 0 in calculation, right?
print all_air['C']
for
是否可以将多个numpy数组列除以另一个一维列(逐行除法)?
示例:
a1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
a2 = np.array([11,12,13])
array([11, 12, 13])
# that is divide all rows, but only columns 1 and 2 by a2 array
a1[:,:2] / a2
ValueError: operands could not be broadcast t