我有一些在三维ndarray中捕获的数据，其维度为:时间节拍、样本数量和每个样本的值数量。 通过前面的操作，我知道在某一时刻，每个样本号是否失效。如果这种情况从未发生，则将该数字设置为-1。在其他情况下，它指示样本变为无效的时间刻度。 我希望能够做的是，或者通过将无效数据的包含和右侧的列设置为nans，或者通过使用某种掩码或索引技术来清空其余的列，从而只将数据保留在左侧。我读过或找
浏览 10提问于2019-08-27得票数 1
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我有一个二维阵列A：77 80 66 9 97 681 2 如何用python的方式，使用基本python或numpy，将A的每一行对应于B中列索引的元素替换为零？我应该得到以下新数组A，每行有一个元素(列索引中</
浏览 4提问于2018-09-30得票数 0
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我有以下numpy数组(例如)： [20, 4, 0]只有当第一个索引是奇数时，我才希望将每行第三列中的0替换为5。因此，预期结果将是： [20, 4, 0]我尝试了numpy.where和numpy.
浏览 1提问于2022-06-04得票数 0
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我正在尝试实现循环以获得PyTorch CNN的准确性(它的完整代码是) --到目前为止，该循环的版本是： test_total = 0我使用test_labels2 = test_labels2.type_as(predicted)将两个张量作为LongTensors，这似乎可以很好地避免“预期的this他们现在看起来是这样的：
test_labels2 after
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
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我正在使用替换键来清理带有外键的表单。单列替换效果很好。多列替换键可以很好地工作，但是如果索引中的某一列不能让用户看到，那么表示就不是很好。
有没有办法抑制多列替换键中一列或多列的显示？
浏览 4提问于2012-05-29得票数 0
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import numpy as npdata = np.array(data)1)在某一点上，我将第10列值替换为字符串值如下：2)在索引i的for循环中，我通过将字符串转换为float-
x = (data[0
浏览 0提问于2013-06-19得票数 0
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我有个Numpy张量器 X = np.arange(64).reshape((4,4,4)) 我想要获取这个张量的第一维的2,3,4项，你可以这样做， Y = X[[1,2,3],:,:] 这是不是比显式地写出索引1,2,3更简单的方式呢？我尝试了像1，：这样的东西，它给我一个错误。 上下文:对于我的实际应用程序，张量的形状类似于(30000,100,100)。我想抓住这个张量的最后一个(10000,100,100)到(30000,1
浏览 14提问于2020-10-02得票数 0
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考虑一下这个二维数组： import numpy as np
a = np.array([[3,1,5,3],[1,4,8,2],[4,2,1,2],[9,2,4,4]]) 我知道如何找到每一行的最大条目这将返回array([5,8,4,9]) 然而，我想要做的是在某个索引n之后获得每一行的最大条目，即忽略第一个n条目，只在该行中每行的剩余条目中查找最大值。一个复杂的问题是:每一行的“切片”点是不同
浏览 47提问于2019-09-12得票数 2
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我有两个相同的表，一个是1k行，另一个是1M行。我使用下面的脚本来填充它们。1000 global_search,FROM t3;
我还在table2上创建了辅助索引:他为什么不访问查询计划中的table2？他只使用ix_table2_groupby_orderby，但它只包含groupby、orderby和id列。他如何获得Ta
浏览 0提问于2018-01-26得票数 1
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1,0,2]] = 20 #--Code1
array([[ 1, 20, 3], [ 7, 8, 20]])
但是，如果我的索引中包含我想要做的是，如果索引中存在nan，则不要更改任何内容。
浏览 10提问于2017-02-11得票数 2
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下面是一个耗时近8秒的查询结果，其中有索引可用，但未被使用。只有40,000条记录。` (`email`)编辑显示索引
浏览 2提问于2012-06-18得票数 0
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1)我必须提取任何包含发票数据的CVS文件的头部。具体地说:发票号码、地址、地点、实物。我被要求为这个任务创建一个文本分类器，因此分类器将遍历任何CVS文件并识别这4个头文件。2)在分类器识别了4个单词之后，我必须找到并附加该列的数据并创建一个类。我对这个问题进行了研究，我认为必须采用的三种方法是:1)糟糕的词2)词嵌入3)K均值聚类
词袋可以识别单词，但它不会给我单词本身的位置，去抓取列并创建类。Word embedded对于这个任务来说太复杂了，我
浏览 3提问于2019-03-19得票数 0
我试图在一个稀疏矩阵中逐行查找非零条目的索引: scipy.sparse.csc_matrix。到目前为止，我循环遍历了矩阵中的每一行，并使用添加到每一行，以获取非零列索引。但是这种方法需要一个多小时才能找到每行的非零列条目。有没有快速的方法可以做到这一点？
浏览 2提问于2014-07-17得票数 7
我有大约10,000个稀疏矩阵，每个矩阵的大小为5万×5，平均密度为0.0004。对于每个循环(10000次)，我将计算numpy数组并将其转换为csr_matrix，并将其附加到列表中。但是内存消耗与附加numpy数组一样高，但不像附加csr_matrices那样高。from scipy.sparse import csr_matrixsparse_matric
浏览 2提问于2017-05-31得票数 1
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我解析了一个由特定列和行组成的csv文件，并将该信息放入一个String[] array1D中。例如，如果我打印array1D[0] (在索引为0的文件列上是具有每行编号的列)，它将打印出所有行号。对于其余的专栏，这是相同的交易。如何将此一维数组的内容转换为多维数组？我尝试过使用嵌套的for循环，但我的实现有缺陷，或者它是无法用for循环完成的。
浏览 0提问于2016-04-26得票数 0
我有两个数据集如下：ds2:它显示的区域(像素)中有一些多余的水。我有一个while循环，负责根据其8个邻域和自身的高度在每个像素中传播(并改变)多余的体积，直到每个像素中的过剩体积小于某一值d= 0.05。因此，在每次迭代中，我都需要在ds2中找到多余体积大于0.0 5的像素索引，如果没有
浏览 1提问于2017-11-02得票数 4
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我正在阅读一本书中的SVM分类器示例代码。
我是Python新手，很难理解/可视化所有这些数组语法[:,1] [:,:-1]。有人能解释一下最后3行代码应该是什么意思吗？我会非常感激的。
浏览 10提问于2018-02-07得票数 0
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我在dataframe df1中有一个需要纠正的数据子集。假设我将坏数据提取到dfbad dataframe中。清理了dfbad中的数据之后，如何使用dfbad中的dataframe索引值来替换原始df1中的坏数据。我在df1中的索引值在每行都是唯一的。df1 - dfbad 1值1 NewValue3值3 N
浏览 2提问于2020-04-25得票数 0
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将给定组计数的数据中的值替换为
、、、、
我有一个分类变量的数据。如果列中某一类别的计数小于100，则我希望将该列中的所有字段替换为任意唯一字符串。因此，例如，在列颜色中，如果任何颜色出现的次数少于100次，我希望用字符串"base“替换它。
我尝试了下面的代码，并尝试了在堆栈溢出中找到的不同的东西。df['color'] = numpy.
浏览 0提问于2019-10-07得票数 0
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