我对numpy和python一般都是新手,我希望找到每个二维子数组的最小值,给定一个三维数组。例如:
# construct an example 3D array
a = np.array([[5,4,1,5], [0,1,2,3], [3,2,8,1]]).astype(np.float32)
b = np.array([[3,2,9,3], [8,6,5,3], [6,7,2,8]]).astype(np.float32)
c = np.array([[9,7,6,5], [4,7,6,3], [1,2,3,4]]).astype(np.float32)
d = np.array([[5
我有一个xarray数据集,它有三个独立的4x4矩阵,当前填充的是随机值。
我可以屏蔽每个4x4矩阵,以便所有等于零的值都是nan,我想用下一个矩阵的值替换那些nan值。
这将最终扩展到非常大的卫星图像阵列,这样我就可以执行搜索,并创建基于“最后一个最佳像素”的图像。下面是我目前正在使用的代码以供参考:
import numpy as np
import xarray as xr
dval = np.random.randint(5,size=[3,4,4])
x = [0,1,2,3]
y = [0,1,2,3]
time = ['2017-10-13','201
基本上,我在寻找sklearn的一个规范化函数部分,这在以后的逻辑回归中是有用的。
因为我有负值,所以我选择了MinMaxScaler和:feature_range=(0, 1)作为参数。
x = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit_transform(x)
然后用我得到的sm.Logit训练器和错误
import statsmodels.api as sm
logit_model=sm.Logit(train_data_numeric_final,target)
result=logit_model.fit()
print(result.summar