嗨,我的scala列表包含以下元素
val myList = List(List("A","B","C","E"),List("A","A1","B1","C","E"),List("P","E","L","A"))
现在我想找出与上面的列表不同的元素,所以我的最终列表将是
val finalList = List ("A","E")
这在scala中是怎么
我有两个排序的列表
x = [-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [3,4,5,6]
在这些x和y之间,我想返回imin = (6,0)和imax = (9,3)。如果这些列表不共享任何元素,我想返回imin = None和imax = None。
解决办法是
def inds(x,y):
arr = [(i,j) for i,xx in enumerate(x) for j,yy in enumerate(y) if xx==yy ]
if arr!=[]: # to obtain proper None output
i
我一直在努力优化我的代码。
我比较了4种可能的编码选择,以获取列表列表(或用数组替换列表)的一个单元格中的值。
M = 1000
my_list = [[] for i in range(M)]
for i in range(M):
for j in range(M):
my_list[i].append(0)
my_numpy_list = [ np.full(M,1) for i in range(M) ]
time1 = time.time()
for j in range(1000):
for i in range(10000):
my_
我正在用python编写一个长度转换计算器。我会把输入转换成工作表。然后,我将输入(作为一个集合)与字典进行比较,并提取适当的值。我的问题是,有时列表中的值存储的顺序与它们应该的顺序相反。例如,mm -> m应该总是存储为列表中的0,3,但有时它会被切换到3,0,我不知道为什么。我尝试了导入-> Orderedlist方法。还是同样的问题。这是我的密码。
def prevod_delky():
x = None #vstup format list
y = None
z1 = {'mm':0, 'cm':1, 'dm
最近,我发现自己越来越多地在大量结构化数据(如点和多边形)上使用NumPy数组来进行内存管理和计算速度。在这样做的过程中,我总是需要对整个数组执行一些函数f(x)。根据经验和谷歌搜索,迭代数组并不是这样做的,因此,内置的函数应该被矢量化并广播到整个数组。
查看的文档,我们得到了下面的示例:
def myfunc(a, b):
"Return a-b if a>b, otherwise return a+b"
if a > b:
return a - b
else:
return a + b
>>&
我有一个numpy数组arr和一个切片起始点start列表以及一个切片端点end列表。对于每一行i,我希望确定从start[i]到end[i]的元素之和。也就是说,我想确定
[np.sum(arr[i, start[i]:end[i]]) for i in range(arr.shape[0])]
是否有一种更聪明/更快的方法只使用numpy来完成这一任务?
我试图在Python中找到两个圆之间的交点(使用Matplotlib),但无法获得任何值。
为此,我为每个单独的圆创建了X和Y的列表(当绘制圆时,Matplotlib将第一个参数作为X值,第二个参数作为Y值),然后相应地将列表相交(例如,circle1 x值与circle2 x值)。
import numpy
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import random
def origin_circle():
global x_points
global y_points
global r
global
假设我们被给予在信源和信宿以及边缘e之间的一组路径P (具有相同长度)。在python中,我用一个列表和一对列表来表示,即, # source = 0, sink = 9
# Path i is giving by P[i]: P[i][j] is the node j.
# Path i is giving then by the edges (P[i][0], P[i][1]), (P[i][1], P[i][2]), (P[i][2], P[i][3]), ...
P = [[0, 1, 3, 5, 7, 9],
[0, 1, 4, 6, 8, 9],
[0,
我有一个从点A到点B的线段AB (2d)。对于coastline (闭合多边形,3*10^3个顶点)的表示,我有一个开始和结束于同一点的NumPy数组(2d)。我想知道,A点和B点之间的连接点是否与海岸线相交。
我的第一种方法是迭代闭合多边形的每条线段,并检查它是否与AB相交。这是。
即使我使用NumPy数组或使用cython转换函数,速度也不够快,因为对于不同的A和B,我必须做很多次。
我想,这可能是一个概念上的问题,我想知道,是否有更聪明的方法来检查是否至少存在一个交叉点(True/False)?
我也尝试过使用shapely。但这有点慢。
from shapely.geometry im
我需要处理一个字符串数组。由于字符串可以独立处理,所以我将并行处理:
import multiprocessing
import numpy as np
def func(x):
ls = ["this", "is"]
return [i.upper() for i in x.split(' ') if i not in ls]
arr = np.asarray(["this is a test", "this is not a test", "see my good example
我有一个numpy数组和一个要多次迭代的索引列表。 下面的代码实现了我想要的功能,但它的效率似乎非常低: import numpy as np
a = np.random.random(10)
indices = [8, 4, 2]
for _ in range(10):
# Some changes to a
sa = np.array([a[i] for i in indices])
# Some actions that use sa 有没有更好的方式来定义sa?有没有一种方法可以让我不必在每次迭代时都重新定义sa,而是让它直接指向a的选定索引
我有两个一维数组,我想知道一个数组中的元素是否出现在另一个数组中。
例如:
import numpy as np
A = np.array([ 1, 48, 50, 78, 85, 97])
B = np.array([38, 43, 50, 62, 78, 85])
我想要:
C = [2,3,4] # since 50 in second array occurs in first array at index 2,
# similarly 78 in second array occurs in first array in index 3,
我目前有一些使用df.iterrows()循环遍历熊猫数据的工作代码,但我希望优化它(要么使用df.apply(),要么切换到numpy数组)。我就是想不出我是怎么做到的。代码/数据如下:
数据:
raw_text tokenized_text
hello, my name is tom [hello, my, name, is, tom]
hello, my name is jeff [hello, my, name, is, jeff]
要解决的问题:将tokenized_text列与列表进行比较,并计算tokenized_text列和列表之
如果我将一个函数定义为:
def somefunc(a, b, c):
out = [ (a+b)/c for a, b, c in zip(a, b, c) ]
return out
所有参数都必须是相同长度的列表,否则输出将被截断。例如:somefunc([1, 2], [3, 4], [5, 5])会给我[0.8, 1.2]。
如果能够输入单个数字而不是列表,而不是列表,这将非常方便,比如:somefunc([1, 2], [3, 4], 5)。当然,任何参数都可以简化为单个值,而不是列表。这可以通过使用numpy和下面的函数定义来实现:
from numpy impor
我正在尝试让程序计算两个不同列表中有多少元素是共享的。
其中一个列表是随机的。
import random
Lotterya = [random.randint(1,49) for _ in range(6)]
另一种是用户输入。
Lotteryb = []
while len(Lotteryb) < 6:
n = int(input("enter number: "))
Lotteryb.append(n)
我用什么代码让程序说:"There are _ numbers in common."
使用带样例数据的布尔索引可以很好地工作,但是随着我增加数据的大小,计算时间将呈指数级增长(例如下面的例子)。有人知道如何提高特定布尔索引器的速度吗?
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.date_range('2019-01-01', '2019-12-31',freq = '1T')
b = np.random.normal(size = len(a), loc = 50)
c = pd.DataFrame(index = a, data = b, columns = ['pric