我试图在特定的时间框架内计算股票价格发展的线性回归。在添加stats.linregress()函数之前,代码运行良好;给出了以下错误:
回溯(最近一次调用):
文件"C:/.../PycharmProjects/Portfolio_Algorithm/Main.py",第3行,在
from scipy import stats
文件"C:...\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\scipy__init__.py",第61行,在
from numpy import show_config as show_numpy_co
我试图通过潜在地重叠数组的边界来对numpy数组进行切片。我希望在我的手中有一个拓扑甜甜圈,但这并没有导致我期望的结果。作为一个例子,胜过千言万语: import numpy as np
# a 10x10 array with c
arr =np.array([[ c + 10 * r for c in range(10)] for r in range(10) ])
print(t[1:3,8:1]) 给出 [] 尽管我已经预料到了: [[ 81,82],
[ 91,92],
[ 1, 2]] 我认为python支持负位置,但它在使用时也失败了: print(t[1:3,-2:1]
我有一个简单的问题,为什么这样做没有效率:
import numpy as np
cimport numpy as c_np
import cython
def function():
cdef c_np.ndarray[double, ndim=2] A = np.random.random((10,10))
cdef c_np.ndarray[double, ndim=1] slice
slice = A[1,:] #this line is marked as slow by the profiler cython -a
return
我应该如何在没有开销的pyth
我在使用numpy.random.shuffle函数时遇到了一些奇怪的事情
from numpy import arange
from numpy.random import shuffle
a = arange(5)
b = a
c = a[:]
shuffle(c)
a和b都使用c进行了更改。实际上,无论我shuffle()哪个变量,其他两个变量都会随之改变。我认为当我使用slice copy时,原始变量应该是独立的。我错过了什么吗?如何保护原始变量不被更改?
我有过 int[,,,] arr = new int[5, 6, 7, 8]; // c#
arr = np.zeros((5, 6, 7, 8)) # Python 具有5 * 6 * 7 * 8单元的4d阵列。 我想把它切成c#,就像numpy那样 var mySlice = arr[2:4, 0, :2, :]; // Won't work in C#, but looking for a way to do this. return type should be int[,,] A 3d array with 2 * 1 * 2 * 8 cells.
my_slice = a
我试图从波士顿数据集中得到两个矩阵之间的相关性。所以我要这么做。
import sklearn as skl
from sklearn.datasets import load_boston
import numpy as np
import scipy as sc
import matplotlib.pyplot as plt
boston_dataset = load_boston()
X = boston_dataset.data
Y = boston_dataset.target
# Correlation between RM and Y
RM = X[:, 5:6]
np.
我正在尝试将多个Numpy数组的字节连接到一个bytearray中,以便在HTTP请求中发送它。
我认为,最有效的方法是创建一个足够大的bytearray对象,然后将所有numpy数组中的字节连续写入其中。
代码将如下所示:
list_arr = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6])]
total_nb_bytes = sum(a.nbytes for a in list_arr)
cb = bytearray(total_nb_bytes)
# Too Lazy Didn't do: generate list of delimiter
我不得不在子数组上进行多次操作,比如矩阵求逆或构建行列式。由于for循环在Python中速度不是很快,我想知道做这件事的最好方法是什么。
import numpy as np
n = 8
a = np.random.rand(3,3,n)
b = np.empty(n)
c = np.zeros_like(a)
for i in range(n):
b[i] = np.linalg.det(a[:,:,i])
c[:,:,i] = np.linalg.inv(a[:,:,i])
我是Python的新手,我有一个无法用找到的答案解决的问题……希望有人能帮上忙:我需要得到一个从csv文件导入的数据集的所有局部最大值的列表。值的范围从0到0.5左右。
我只需要获取一个数据行("Werte",array或"N",list)的局部最大值的列表,就可以对它们进行统计。
这是我得到的:
import numpy as np
from numpy import *
N = []
file = open('C:/Auswertung/PEE/PEE_L_1_O_130702-1.1.csv', 'r')
Pro
我读过,它展示了一个算法是如何使用numpy加速250倍的。我试图通过使用numpy来改进下面的代码,但是我无法使它工作:
for i in nodes[1:]:
for lb in range(2, diameter+1):
not_valid_colors = set()
valid_colors = set()
for j in nodes:
if j == i:
break
if di