我喜欢在线一个功能,以提取和显示图像的主要颜色。为了节省时间,我只想在非零像素上迭代,而不是整个图像。但是,更改函数的方式会引发一个错误:
if row != [0,0,0]:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
以下是修改后的代码:
def dominantColor(image) :
from matplotlib.pyplot import imshow, show
from scipy.clus
我想从Quandl导入两个时间序列,并希望找到它们之间的相关性。我发现了熊猫,并尝试了corr函数,但是我总是得到错误ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().我真的不知道这段代码有什么问题,我打印了数组,它们看起来很好。 下面是我的代码: import pandas as pd
import quandl
quandl.ApiConfig.api_key = "XXX"
series1 = qua
我在Pandas中有如下函数:
def my_func(df, col: str):
if pd.isna(df[col]):
return False
要使用我需要的函数:df_resul = my_func(df = my_df, col = "col1")
以及如下所示的数据框架,其中col1是字符串数据类型:
col1
--------
NaN
ABC
NaN
如何修改我的函数,从而有两个不同的DataFrames:
Where in col1 is NaN其中col1是值而不是NaN
因此,为了使用我的函数,我需要:df_nan, df_n
我正在尝试使用scipy.optimize的curve_fit来优化一个函数。这是我的代码。
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
xdata = [row[0] for row in pd.read_excel("C:\\Users\\310967\\Desktop\\Scholar\\Wound Chelation Draft\\ChelationFiles.xlsx", sheetname="Case2Data",skiprows=0).as
我有一个名为fresp的数据帧,在命令行中我可以这样做:
for i in range(0,len(fresp)):
num=fresp.at[i,'caseid']
这就很好用了。当将完全相同的代码保存到.py文件中时,可以得到以下结果:
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
具体地说,涉及num=fresp.ati,'caseid‘。
下面是整个函数。当我将它保存到一个.py文件中,导
我正在尝试验证某个目录是否不是空的,但遇到了错误。在下面的代码中,它显示为:if not img==None: img='media/%s' % image
img=cv2.imread(img)
if not img==None:
img=cv2.resize(img,(600,600),interpolation=cv2.INTER_AREA)
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
images.append(img)
lables.append(int
我有一个通过合并两个表创建的数据帧。现在,对于每一行,我必须从特定的列中挑选值,并将其与列表中提供名称的其他列进行匹配。
def segmentMatch(str1,str2):
if(str1==str2):
return 1
else:
return 0
Cols=['Col1','Col2','Col3','Col4','Col5'.....,'Col20']
for li in Cols:
#print li
if (df.apply(lambda x: s
model = word2vec.Word2Vec.load('mymodel')
similar = model.n_similarity(input_word_after, menu_include) # compute cosin similarity between two sets of words.
similarity.append([all_menu_withoutNum, similar])
similarity.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("First 100 similarit
我正在使用IterativeImputer来处理数据集中丢失的数据,这似乎是一个不错的资源。不过,我如何评估这种回归的性能呢?有没有一种方法,我可以使用一些性能指标,如r,2或RMSE与此输入?
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
df = pd.D
我有一个具有多个值的numpy数组(例如:v = np.array([0.81597636, 0.93198024]) )。我想检查v中的任何一个值是否在xmin和xmax之间。我尝试了以下几点:
if np.any(xmin <= v <= xmax):
print("Is in range")
但我知道错误是:
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
当我这样做时,我不会收到错误:
if np.any(xmin <= v) and np.any(v <= xmax):
prin
我试图使用以下代码生成一个新列
list = ['LHR','-1','-3','LGW','MAD','SIN','KUL','JFK','HKG','PVG','IST','SDA','GLA']
for i in list:
if plotdata.loc[plotdata['LOCATION'] == i] :
plotdata['c
我必须检查一个向量的一个特定片段,假设从第8000到最后一个的元素大于某个实数。因为我是Python的菜鸟,所以我尝试了以下方法:
if (vec[8000:Nout-1] > 2.):
print('test ok!')
我将vec声明为vec = np.zeros(Nout) where Nout==10000。因此,我填充了向量,在计算之后,我得到了它里面的数字。
我收到的错误是:
The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.al
我用Prolog写了一个冒泡排序(代码如下)。它很管用,但很难闻。我对prolog还很陌生。这里是有问题的部分:
% Problem: convert the true value to something
% I can actually use.
sorted_value(X,X) :- sorted(X).
sorted_value(X,[]) :- not(sorted(X)).
奇怪的是,我需要使用此函数将True值转换为某个值(在本例中为[]),并将False值转换为另一个值才能使用它们。有没有更干净的方法?
% Bubble Sort a list.
% is the list
我有一个包含时间序列的数据框架。我想计算列之间的滚动相关性(periods=20)。
store_corr=[] #empty list to store the rolling correlation of each pairs
names=[] #empty list to store the column name
df=df.pct_change(periods=1).dropna(axis=0) #Prepate dataframe of time series
for i in range(0,len(df.columns)):
for j in range(i,len(