我有一个深度信息为640x480的二维数组。
我想将(row,col)值添加到一个值在800到2800范围内的列表中(在我的示例数据中,大约5%的值为true)。
我有这个代码(Python2.7,w10,新笔记本电脑2017)
depth = np.load("depth.npy") # depth.shape = (640, 480), ndarray
obstacleList[]
for row in range(480):
for col in range(640):
dist = depth[col, row]
if dist > 8
我正在写一篇关于英超的硕士论文,我有一个问题。 >Chelsea
Attacking duo HT Attacking duo AT HomeTeam AwayTeam
X Yes Liverpool Chelsea
No X Chelsea Manchester Utd
X No Arsenal Ch
我在python中有一个数据帧,如下所示:
time A B C D E F
0 2019-12-19 15:00:00 foo one small 1 2 2
1 2019-12-19 15:00:30 foo one large 2 4 4
2 2019-12-19 15:01:00 foo one large 2 5 5
3 2019-12-19 15:01:30 foo two small 3 5 5
4 2019-12-19 15:02:00 foo two small
我使用gdal.Wrap()从高分辨率重采样到更低的分辨率。但是,我的光栅没有价值(nan)。因此,当我设置resampleAlg时,具有nan的较大网格将变成nan。
下面是我在Python中的reprex
from osgeo import gdal
### resample and reproject
### data are from MOD11A2 and MYD11A2, and have been converted into annual mean values
raster_rprj = gdal.Warp("./2015_daytime_mean_re.tif
我正在尝试从官方的熊猫文档中做。因此,pandas.DataFrame.fillna基本上填充了dataframe的"myc“列中的NaN值,其值为1。
数据数据
df
myc B C D
0 NaN 2.0 NaN 0
1 0.2 4.0 NaN 1
2 NaN NaN NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4
代码1
values = {'myc': 1}
df.fillna(value=values)
结果目标1
myc B C D
0 1.0 2.0 NaN 0
1 0.2 4.0 NaN 1
我正在使用sklearn,但在亲和力传播方面遇到了问题。我已经构建了一个输入矩阵,并且一直收到以下错误。
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
我跑过了
np.isnan(mat.any()) #and gets False
np.isfinite(mat.all()) #and gets True
我试着用
mat[np.isfinite(mat) == True] = 0
删除无限值,但这也不起作用。我该怎么做才能去掉矩阵中的无限值,以便可以使用
我有一个float64 numpy数组,它包含值和NaN的值:
[[ 5. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan 6. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan 7. 5. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan 7. nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan 4. nan nan nan nan nan nan na
dataframe看起来像:
name education education_2 education_3
name_1 NaN some college NaN
name_2 NaN NaN graduate degree
name_3 high school NaN NaN
我只想保留一个教育专栏。我试着使用条件语句,与其他人相比,我只得到了错误。
我想用python替换文本中每列中缺少的数据点。
所以,我的想法是:
从文本文件中读取每一列
计算每列的平均值
用每列的计算平均值替换nan
将它们写回一个新的文本文件
我认为我可以一直到第二步,但是第三步和第四步有问题。
for columns in ( raw.strip().split() for raw in f ):
a.append(columns[c])
x = np.array(a, float)
y = np.ma.masked_array(x,np.isnan(x))
y1 = np.mean(y)
a1 =
我以前认为Python中的in操作符使用等式检查==来检查集合中元素的存在,因此element in some_list大致相当于any(x == element for x in some_list)。例如:
True in [1, 2, 3]
# True because True == 1
或
1 in [1., 2., 3.]
# also True because 1 == 1.
然而,众所周知,NaN并不等于它自己.所以我以为float("NaN") in [float("NaN")]是False。它确实是False。
但是,如果我们使用numpy.
我正在练习一个贷款预测实践问题,并试图在我的数据中填充缺失的值。我从获得了数据。为了完成这个问题,我遵循这个。
您可以找到我使用的整个代码(文件名model.py)和上的数据。
DataFrame看起来如下所示:
执行最后一行后(对应于model.py文件中的第122行)
/home/user/.local/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/arraysetops.py:216: FutureWarning: numpy not_equal will not check object identity in the future. The c