numpy相关内容
我认为这是以前最流行的方式: https://pytools.codeplex.com/wikipage?title=NumPy%20and%20SciPy%20for%20.Net 但此链接已不存在: https://store.enthought.com/repo/.iron/ 我最近找到了该指令的克隆,还在GitHub上找到了ironpkg-1.0.0.py的克隆。但
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我正在尝试从wheel(.whl)文件安装NumPy。我收到错误: numpy-1.9.1%2Bmkl-cp34-one-win_amd64.whl不是此平台支持的轮子。 详细信息: Windows 8.1pro x64,提升的命令提示符 Python 3.4.2 包NumPy来自Gohlke's site 文件numpy-1.9.1%2Bmkl-cp34-no
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我有以下DataFrame: Date best a b c d 1990 a 5 4 7 2 1991 c 10 1 2 0 1992 d 2 1 4 12 1993 a 5 8 11 6 我想做一个数据帧,如下所示:
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我有一个包含几列的 DataFrame.一列包含使用货币的符号,例如欧元或美元符号.另一列包含预算值.因此,例如,在一行中,它可能意味着 5000 欧元的预算,而在下一行中,它可能意味着 2000 美元的预算. 在 pandas 中,我想在我的 DataFrame 中添加一个额外的列,以欧元规范化预算.所以基本上,对于每一行,新列中的值应该是预算列中的值 * 1 如果货币列中的符号是欧元符号
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我在 Python 3 上使用 Pandas 0.19.1.我收到关于这些代码行的警告.我正在尝试获取一个列表,其中包含字符串 Peter 在列 Unnamed: 5 中存在的所有行号. df = pd.read_excel(xls_path)myRows = df[df['Unnamed: 5'] == 'Peter'].index.tolist() 它会产生一个警告: "\Python3
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这是我遇到的错误,据我所知,错误链接上没有任何有用的东西可以解决这个问题. RuntimeError: 当前的 Numpy 安装('...\\venv\\lib\\site-packages\\numpy\\__init__.py') 未能通过由于 Windows 运行时中的错误导致的健全性检查. 有关详细信息,请参阅此问题:https://developercommunity.vis
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我遇到了一个奇怪的情况. 我有一个 2D Numpy 数组,x: x = np.random.random_integers(0,5,(20,8)) 我有 2 个索引器——一个带有行索引,一个带有列索引.为了索引 X,我必须执行以下操作: row_indices = [4,2,18,16,7,19,4]col_indices = [1,2]x_rows = x[row_indices,
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我很难准确理解 einsum 有效.我查看了文档和一些示例,但似乎并没有坚持下去. 这是我们在课堂上学习的一个例子: C = np.einsum("ij,jk->ki", A, B) 对于两个数组:A 和 B. 我认为这需要 A^T * B,但我不确定(它是对其中一个进行转置吗?).谁能告诉我这里发生了什么(以及一般使用 einsum 时)? 解决方案 (注意:这个答案是基
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请我对 Python 有点陌生,这很好,我可以评论说 python 非常性感,直到我需要移动一个 4x4 矩阵的内容,我想用它来构建一个游戏的 2048 游戏演示是 这里我有这个功能 def cover_left(矩阵):新=[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]对于范围内的 i (4):计数=0对于范围内的 j (4):如果 mat[i][j]!=0
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我曾经相信 Python 中的 in 运算符使用相等性检查 == 来检查某个集合中元素的存在,所以 element in some_list 大致相当于 any(x == element for x in some_list).例如: 在 [1, 2, 3] 中为真# 真因为真 == 1 或 1 in [1., 2., 3.]# 也是正确的,因为 1 == 1. 然而,众所周知 NaN 不
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我在按列表分配新值时遇到问题. 我想通过 numpy 数组的索引更改 s numpy 中的 12 个项目值,我希望我选择的每个索引都是不同的.所以我制作了一个列表 random.sample(range(0,len(s),12) 来选择 12 个不同的索引.通过这个索引更改 numpy 数组 s() 中的一些值但是,我收到错误:SyntaxError: can't assign to fun
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玩 NumPy 连接和范围构建对象 r_ 我偶然发现了以下行为:显然,无论是实数、虚数还是适当的复数,一个复杂的步骤都将其绝对值作为类似 linspace 的步骤. >>>将 numpy 导入为 np>>>>>>np.r_[0:12:4] # 开始:停止:步骤array([0, 4, 8]) # 这是预期的>>>np.r_[0:12:4j] # start : stop : 虚步array([
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我制作了一个由数字(0~4)组成的 3D 数组.我想要的是将 3D 数组保存为 2D 图像堆栈(如果可能,保存 *.tiff 文件).我该怎么办? 将 numpy 导入为 npa = np.random.randint(0,5, size=(100,100,100))a = a.astype('int8') 解决方案 这应该可行.我还没有测试过它,但是我已经使用这种方法将彩色图像分成了 RG
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我是 Python 新手,我急切地希望从 MATLAB 迁移到 IPython,这是我在实验室进行数据分析的首选语言. 在 MATLAB 中,经过一段时间的数据处理后,我会这样做 >>>保存('myresults.mat','x','y','z'); 并将变量 x、y 和 z 的结果保存在名为“myresults.mat"的文件中.稍后,我可以简单地说: >>>加载(“我的结果");
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我有以下数组: X = np.array([image_array_to_vector1,image_array_to_vector2,image_array_to_vector3,image_array_to_vector4]) X 的打印结果如下: [array([167, 167, 169, ..., 1, 1, 1], dtype=uint8)数组([42, 43, 43, ...,
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