numpy

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    我有這樣的numpy的代碼: def uniq(seq): """ Like Unix tool uniq. Removes repeated entries. :param seq: numpy.array. (time,) -> label :return: seq """ diffs = np.ones_like(seq)

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    我有一個依賴於兩個參數的數量的測量值表。 所以說我有一個功能fuelConsumption(speed, temperature),網格上的數據是已知的。 現在我想從pandas.DataFrame(並返回一個矢量與每個數據點的值)的大量測量數據點(速度,溫度)插值預期的fuelConsumption。 我目前使用SciPy的的interpolate.interp2d插值,但傳遞的參數爲兩個向量[

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    我是一個python新手。我有很多需要處理的數據(25000個csv文件)。我正在導入這些文件,並用(手段,標準差,圖)做一些統計的東西。一個文件包含480x640(溫度)值。我不需要正確的順序值,所以我不關心列或行順序。一些文件有9行頭和一些17.我運行下面的代碼: data = glob.glob('*.csv') variance_data = [] for one_file in a

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    我想要計算一個矩陣的僞逆應該不是很困難。問題是顛倒矩陣。 我使用下面的代碼: A=numpy.random.random_sample((4,5,)) A=mat(A) B=pseudoinverse(A) def pseudoinverse(A): helper=A.T*A print helper*helper.I PI=helper.I*A.T

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    如何刪除numpy 2d數組中的行,其中特定列中的值不在其他數組/列表中。速度很重要。 我發現瞭如何通過調節柱只保留行特定的值: xyzv = xyzv[xyzv[:,3].astype(int) == 100] 但我需要它的方式更值(我的價值觀的數組)進行比較。我只是拍到了黑暗中: xyzv = xyzv[xyzv[:,3].astype(int) in my_values] 和其他一些

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    C由數組B的元素的矩陣(需要幫助使這種更快的)更換的元件和我想改變其將對應於 #Program Block starts import numpy as np A= np.array([1, 2, 3, 4, 5]) B= np.array([1, 5, 3, 9, 15]) # I have a 3*3 matrix C = [[0 for x in range(3)] for

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    我想在python \ numpy中實現Matlab的單元陣列的analouge。 的Matlab代碼會去這樣的: for n=1:10 C{n} = rand(1,n); end 注意,每個電池元件具有不同的長度。現在在numpy: for n in np.arange(10): C[n] = np.random.rand(1,n) 我得到一個錯誤,我能做些什麼來實

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    在迭代算法中,多次使用大numpy數組是很常見的。通常情況下,陣列需要在每次迭代時手動「重置」。填充現有數組(使用nans還是0)和創建新數組之間是否存在性能差異?如果是這樣,爲什麼?

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    例如,如果我有: a=np.array([[1,1,4,1,4,3,1]]) 我們可以看到,我們有數字1的四倍,4號兩次,3只的。 我想有以下結果: array(4,4,2,4,2,1,4) 正如你可以看到:每個單元由計數的它的元素所取代。 我該如何以最有效的方式做到這一點?

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    我不知道如何正確使用xilinx的divisor ip核心以及我做錯了什麼。 這裏的代碼還原成問題,我做的一切額外的ISE是我加除數核心絲毫 CE - 啓用 商寬度17 除數寬度11 餘 簽名 2每等分 和UCF文件絲毫NET 「CLK_50MHZ」 的定義時鐘 我無法擺脫這種錯誤http://www.xilinx.com/support/answers/13873.htm library IEE