我试图为几个csv文件中的一列绘制箱线图(当然没有标题行),但在元组、列表和数组方面遇到了一些混乱。这是我到目前为止所掌握的
#!/usr/bin/env python
import csv
from numpy import *
import pylab as p
import matplotlib
#open one file, until boxplot-ing works
f = csv.reader (open('2-node.csv'))
#get all the columns in the fi
我正在尝试子类化一个numpy结构数组,这样我就可以在子类中添加特殊的方法。一切都很好,直到我从数组中检索到一个索引。当发生这种情况时,将返回numpy.void类型的对象,而不是子类的类型。(实际上,无论是否进行子类化,从结构化数组中检索单个索引都会返回numpy.void类型的对象。)为什么会这样呢?我如何确保返回我的类的一个实例?我认为重写__getitem__是可行的方法,但我对ndarray子类化还不够熟悉,不能确信我不会搞砸其他事情。请给我建议。
下面是我所描述的行为的一个示例:
import numpy as np
# The ndarray subclass
class Fo
考虑下面的numpy数组和:
import numpy as np
a = np.array([10, 10])
b = np.array([1.3, 1.3])
a = a+b
print a
这将打印以下内容:
array([ 11.3, 11.3])
现在,如果我使用+=
import numpy as np
a = np.array([10, 10])
b = np.array([1.3, 1.3])
a +=b
print a
结果是:
array([11, 11])
对这种行为的解释是什么?我使用的是python 2.7.7和numpy 1.8.2
我试图在python3.8中使用这个链接中的新共享内存示例
# In the first Python interactive shell
import numpy as np
a = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 8]) # Start with an existing NumPy array
from multiprocessing import shared_memory
shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=a.nbytes)
# Now create a NumPy array backed by
索引一个numpy数组和另一个-两者都定义为dtype='uint32‘。使用numpy.take索引并得到一个不安全的强制转换错误。以前没遇到过这种情况。知道这是怎么回事吗?
Python 2.7.8 |Anaconda 2.1.0 (32-bit)| (default, Jul 2 2014, 15:13:35) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>
为什么numpy数组中的元素不相等?
这是我的env:
jupyter QtConsole 4.3.1
Python 2.7.13 |Anaconda custom (x86_64)| (default, Dec 20 2016, 23:05:08)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.3.0 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and ove
下面的numpy行为是故意的,还是一个bug?
from numpy import *
a = arange(5)
a = a+2.3
print 'a = ', a
# Output: a = 2.3, 3.3, 4.3, 5.3, 6.3
a = arange(5)
a += 2.3
print 'a = ', a
# Output: a = 2, 3, 4, 5, 6
Python版本: 2.7.2,Numpy版本: 1.6.1
我正在尝试使用ExtraTreesClassifier的科学工具包-学习我的数据。我有两个数字数组X和y,x是维数(10000,51)和y是(10000,)。为了确保它们是numpy数组格式,我使用
X = numpy.array(X, dtype=np.float32)
print numpy.asarray(X,dtype=np.float32) is X
y = numpy.array(y, dtype=np.float32)
print numpy.asarray(y,dtype=np.float32) is y`
我两个人都得到了TRUE。然后,我将我的模型定义为:
clf = Ex
我刚刚开始学习如何编码,所以这看起来可能是一个愚蠢的问题,但我正在尝试构建一个简单的程序,在这个程序中,计算机生成一个随机数,用户有一次机会答对。
然而,程序总是被这个变量卡住:
number = np.random.randint(low=1, high=10, size=1)
我不知道这个函数是否不能作为一个变量(它可以自己工作,但不能被赋值给"number"),但每当我运行它时,它就会出现:
File "/Users/User/Desktop/Python/App.py", line 4, in <module>
print(
( web中的大多数其他相关问题都涉及C的长双和python之间的转换。这个问题是不同的。)
我不明白为什么我不能正确地在python中得到这样的长双:
In [72]: import numpy as np
In [73]: np.longdouble(1e3000)
Out[73]: inf
似乎我需要让我的python控制台知道1e3000是一个长双而不是double。我该怎么做?
为了我的研究的可再生产性,我希望能够修正numpy生成的(伪随机数)序列。我们通常可以通过修复随机种子来实现这一结果,我在Python中也使用np.random.seed来修复这个值。但是,在两个Python会话之间,对于相同的随机种子,我看到了不同的结果。请在下面找到两个会话的输出。
Python 2.7.6 (default, Nov 10 2013, 19:24:24) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "licen
Python的numpy库对奇特的索引进行“矢量化”有时会产生意想不到的结果。例如:
import numpy
a = numpy.zeros((1000,4), dtype='uint32')
b = numpy.zeros((1000,4), dtype='uint32')
i = numpy.random.random_integers(0,999,1000)
j = numpy.random.random_integers(0,3,1000)
a[i,j] += 1
for k in xrange(1000):
b[i[k],j[k]] +=