我正在尝试使用python中的tsfresh包,以便从加速度传感器输入中提取特征,我遇到了几个需要滞后变量的特征:
tsfresh.feature_extraction.feature_calculators.agg_autocorrelation(x, param)
Where:
x (numpy.ndarray) – the time series to calculate the feature of
param (list) – contains dictionaries {“f_agg”: x, “maxlag”
我正在尝试从for循环中访问数组soc+。在for循环之外,它只给出最后一个值。如何从for循环中访问整个soc阵列?
如果我使用追加方法,它会出现以下错误“'numpy.ndarray‘对象没有属性' append’”
谢谢。
这是我代码的一部分
for k in range(1,len(t)):
soc+=i[k]*(t[k]-t[k-1])/3600*1/(cell_capacity)
soc = soc.append(k)
我尝试使用追加方法,但是它给出了错误“'numpy.ndarray‘对象没有属性' append’”
我使用pandas.DataFrame.plot.kde方法来返回一个kde,但是我实际上并不需要图,只需要值的numpy.ndarray。我已经尽我所能地阅读了文档,它说:
Returns
-------
matplotlib.axes.Axes or numpy.ndarray of them
但是,我找不到如何实际返回该数组,因为它默认返回<AxesSubplot:ylabel='Density'>。任何帮助都是好的
我有以下python函数:
def npnearest(u: np.ndarray, X: np.ndarray, Y: np.ndarray, distance: 'callbale'=npdistance):
'''
Finds x1 so that x1 is in X and u and x1 have a minimal distance (according to the
provided distance function) compared to all other data points in X. Retur
以前很可能有人问过这个问题,但到目前为止,我什么也没有发现。
假设我在一个名为test.py的文件中有一些代码(这是我昨天问题的结果,)
import numpy as np
from functools import wraps, reduce
#Create a subclass of np.ndarray to speed up the power operation
class MyArray(np.ndarray):
def __pow__(self, other):
return reduce(lambda x,y: x*y, [self for _ in range
我试图通过numpy发送大的client.scatter(np_ndarray)雷达。np_ndarray大约是10 is;我得到了这个错误msgpack Could not serialize object of type ndarray。
在创建我的客户端时,我交替使用了pickle,即Client(self.adr, serializers=['dask', 'pickle'])。
数据大小是否有msgpack无法管理的限制?
当scatter,或dask发送数据时,是否总是使用msgpack根据数据类型决定协议?
我注意到有一
我想在通过了numpy.ndarray测试的几个if元素上运行一系列命令。
if测试为numpy.array中包含值"nan" (而不是numpy.nan)的行设置一个筛选器,并在列表中定义一系列字符串。
我的问题是if测试的第二部分基本上是我如何编码它的:
d=numpy.array(whatever data)
filter_list=["..", "..."]
for line in d:
if (("nan" not in line) & ([filter_list[i] not in line for
我想从MATLAB调用一些python代码,为了做到这一点,我需要通过MATLAB函数NumPy ndarray将一个矩阵对象转换为py.numpy.array。但是,简单地将矩阵对象传递给函数不起作用。目前,我解决了将矩阵转换为包含矩阵行的单元格对象的问题。例如
function ndarray = convert(mat)
% This conversion fails
ndarray = py.numpy.array(mat)
% This conversion works
cstr = cell(1, size(mat, 1));
for ro
我试图使用 1000维维基百科word2vec模型来分析一些文档。
通过内省,我发现一个单词的向量表示是一个1000维的numpy.ndarray,但是每当我试图创建一个ndarray来查找最近的单词时,我就会得到一个值错误:
ValueError: maximum supported dimension for an ndarray is 32, found 1000
从我的在线观察可以看出,32确实是ndarray所支持的最大维数--那么是什么呢?如何才能输出1000维的ndarray?
下面是一些示例代码:
doc = [model[word] for word in text if w
当尝试使用计算来检索连续决策变量q的数值时,我得到以下错误:
RuntimeError: The following environment does not have an entry for the variable q(0,0)
试图在Q中获取单个条目的值(类似于给定的),将导致以下错误:
TypeError: Evaluate(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
1. (m: numpy.ndarray[object[m, n]], env: Dict[pydra
我想编写包含详细类型的函数,以便在使用任何类型索引(例如,VScode中的Pylance )时,您可以清楚地看到输入类型。我设法使用默认输入类型(如int )实现了一些结果,然后将其扩展到numpy.ndarray。但这就是我遇到问题的地方。例如,代码函数如下:
import numpy as np
def get_distance(arr1: np.ndarray, arr2: np.ndarray) -> int:
"""Returns Euclidian distance between 2 points in 3D space
Args
背景:在我的程序中,numpy.ndarrays用于存储不同的内容(字段、材料、几何图形、参数等)。通常情况下,一件事是从另一件事计算出来的,结果被传递给下一个函数。如果在流水线中的某个地方我忘记了一个步骤,任何进一步的计算都变得毫无意义,所以我想使用更严格的类型检查来避免错误。 我介绍了几个新类型,所有这些类型本质上都是ndarray的新名称 class Field(np.ndarray):
pass
class Geometry(np.ndarray):
pass 现在,我可以方便地使用isinstance来检查是否向函数传递了正确的类型。 然而,我在创建这些对象时遇到了问题。
我将图像转换为numpy数组并保存到csv文件中。
back_ground = Back_ground()
X = make_test_set('back_ground.csv',back_ground,3500)
Y = back_ground.make_answer()
with open('background.csv','w',newline='') as csvfile:
fieldnames = ['image','answer']
writer = csv.DictW
是否有一种方法可以禁用numpy中的无声转换?
import numpy as np
a = np.empty(10, int)
a[2] = 4 # OK
a[3] = 4.9 # Will silently convert to 4, but I would prefer a TypeError
a[4] = 4j # TypeError: can't convert complex to long
当分配任何非ndarray类型的值时,numpy.ndarray对象可以配置为返回TypeError吗?如果不是,最好的选择是子类numpy.ndarray (并覆盖
我想知道是否有更聪明的方法来从集合中创建默认字典。dict应该有一个空的numpy ndarray作为默认值。
到目前为止,我的最好结果是:
import collections
d = collections.defaultdict(lambda: numpy.ndarray(0))
然而,我想知道是否有可能跳过lambda术语,以更直接的方式创建字典。像这样:
d = collections.defaultdict(numpy.ndarray(0)) # <- Nice and short - but not callable