Numpy, scipy, matplotlib et pylab sont des termes courants parmi ceux qui utilisent python pour le calcul scientifique. J'apprends juste un peu plus sur pylab, et je suis confus. Chaque fois que je veux importer numpy, je peux toujours faire: import numpy as np Je considère juste qu'une fois que …
J'ai un tableau de distances appelées dists. Je veux sélectionner des dists qui sont entre deux valeurs. J'ai écrit la ligne de code suivante pour ce faire: dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <= r + dr))] Cependant, cela ne sélectionne que pour la condition (np.where(dists <= r + dr)) Si …
numpy a trois fonctions différentes qui semblent pouvoir être utilisées pour les mêmes choses - sauf qu'elles numpy.maximumne peuvent être utilisées que par élément, tandis que numpy.maxet numpy.amaxpeuvent être utilisées sur des axes particuliers, ou sur tous les éléments. Pourquoi y a-t-il plus que juste numpy.max? Y a-t-il une certaine …
Supposons que j'ai une trame de données pandas df : Je veux calculer la moyenne par colonne d'un bloc de données. C'est facile: df.apply(average) puis la plage par colonne max (col) - min (col). C'est encore facile: df.apply(max) - df.apply(min) Maintenant, pour chaque élément, je veux soustraire la moyenne de …
Les documents numpy recommandent d'utiliser un tableau au lieu de la matrice pour travailler avec des matrices. Cependant, contrairement à octave (que j'utilisais jusqu'à récemment), * n'effectue pas de multiplication matricielle, vous devez utiliser la fonction matrixmultipy (). Je pense que cela rend le code très illisible. Quelqu'un partage-t-il mon …
Je n'arrive pas à trouver de bibliothèques python qui effectuent des régressions multiples. Les seules choses que je trouve ne font qu'une simple régression. J'ai besoin de régresser ma variable dépendante (y) par rapport à plusieurs variables indépendantes (x1, x2, x3, etc.). Par exemple, avec ces données: print 'y x1 …
Existe-t-il un moyen d'initialiser un tableau numpy d'une forme et d'y ajouter? Je vais expliquer ce dont j'ai besoin avec un exemple de liste. Si je veux créer une liste d'objets générés dans une boucle, je peux faire: a = [] for i in range(5): a.append(i) Je veux faire quelque …
Dans numpy, j'ai deux "tableaux", Xest (m,n)et yest un vecteur(n,1) en utilisant X*y Je reçois l'erreur ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (97,2) (2,1) Quand (97,2)x(2,1)est clairement une opération matricielle légale et devrait me donner un (97,1)vecteur ÉDITER: J'ai corrigé cela en utilisant X.dot(y)mais la question d'origine …
Existe-t-il un moyen rapide de "sous-aplatir" ou d'aplatir uniquement certaines des premières dimensions d'un tableau numpy? Par exemple, étant donné un tableau numpy de dimensions (50,100,25), les dimensions résultantes seraient(5000,25)
J'essaye d'écrire un dataframe Pandas (ou je peux utiliser un tableau numpy) dans une base de données mysql en utilisant MysqlDB. MysqlDB ne semble pas comprendre «nan» et ma base de données renvoie une erreur disant que nan n'est pas dans la liste des champs. J'ai besoin de trouver un …
Étant donné un tableau NumPy de int32, comment puis-je le convertir float32 en place ? Donc en gros, j'aimerais faire a = a.astype(numpy.float32) sans copier le tableau. C'est gros. La raison de cela est que j'ai deux algorithmes pour le calcul de a. L'un d'eux renvoie un tableau de int32, …
Je ne sais pas si cela compte davantage comme un problème de système d'exploitation, mais j'ai pensé que je demanderais ici au cas où quelqu'un aurait un aperçu de la fin de Python. J'ai essayé de paralléliser une forboucle lourde en CPU joblib, mais je trouve qu'au lieu d'attribuer chaque …
J'ai une liste de valeurs que je dois filtrer étant donné les valeurs dans une liste de booléens: list_a = [1, 2, 4, 6] filter = [True, False, True, False] Je génère une nouvelle liste filtrée avec la ligne suivante: filtered_list = [i for indx,i in enumerate(list_a) if filter[indx] == …
Je construis mon environnement numpy / scipy basé sur blas et lapack plus ou moins basé sur cette promenade. Quand j'ai terminé, comment puis-je vérifier que mes fonctions numpy / scipy utilisent vraiment les fonctionnalités blas / lapack précédemment construites?
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