Numpy.VisibleDeproationWarning：从不整齐的嵌套序列创建ndarray
这里有一个我无法理解的行为例子，也许有人可以分享一下它背后的逻辑： ccn = np.ones(1) bbb = 7 bbn = np.array(bbb) bbn * ccn # this is OK array([7.]) np.prod((bbn,ccn)) # but this is NOT Traceback (most recent call last):
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Python如何使用NumPy导入xlsx文件
我使用NumPy导入CSV数据没有问题，但我的xlsx文件总是出现错误。如何将xlsx文件转换为CSV或如何将xlsx文件导入x2变量？ from matplotlib import pyplot as pp import numpy as np #this creates a line graph comparing flight arrival time, arrival in que
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将Numpy中的大量矩阵运算矢量化的最快方法是什么？
假设我要在Numpy中做大量的矩阵乘法；最快的方法是什么？ 具体来说，假设问题是这样的：我有两个很长的矩阵列表，我想要将它们逐个相乘。也就是说，我有 [a_1, a_2, a_3, ..., a_N] 和 [b_1, b_2, b_3, ..., b_N], 其中每个a_i、b_i是一个nxn矩阵(n是小的，比如n=2)，而N是大的(比如N = 100000)，我想找出矩阵乘
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解四元线性方程组
问题：我需要用Python解这些方程。 a + 3b + 2c + 2d = 1 2a + b + c + 2d = 0 3a + b + 2c + d = 1 2a + c + 3d = 0 这样我就可以得到a、b、c和d的值。有没有办法以分数形式显示它们？ 我的代码： import numpy as np A = np.array([[1,3,2,2],[2,1,1,2]
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通过三维x，y，z散点图数据拟合直线
我有几个数据点，它们在3D空间中沿着一条线聚集。我在CSV文件中有要导入的x、y、z数据。我想找一个方程来表示这条线，或者垂直于这条线的平面，或者任何数学上正确的东西。这些数据是相互独立的。也许有比我试着做的更好的方法来做这件事，但是... 我试图在这里复制一个旧帖子，它似乎正在做我想要做的事情 Fitting a line in 3D 但似乎过去十年的更新可能导致代码的第二部分无法运行？或许
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在使用fsolve()进行求解之前，将渐近表达式转换为数值表达式
我有一个用渐近度表示的方程系统： def test1a(A): t, tt = sym.symbols('t tt') return sym.cos(t+tt+A)*A def test1b(B): t, tt = sym.symbols('t tt') return sym.sin(t-tt+B)*B 我想在使用fsolve()计算结果之前将其转换为数
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子数组中元素的平均值
我有一个类似a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]的数组。我要将此数组拆分为3个任意大小的块。 当我将它分成3个块时，我得到了3个子数组：[array([1, 2, 3]), array([4, 5]), array([6, 7])]。 我的目标是获得一个子数组中元素的平均值的数组：[2, 4.5, 6.5]，因为(1+2+3)/3=2(第一个元素)，(4+5)/2=4.5(第
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如何最小化3次线性拟合的X平方
from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # This is my data set x = [15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225, 240] y = [1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6,
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数字对象不可调用-使用Pandas
我正在测试从Amazon RedShift数据库到 我的本地数据库使用的是PostgreSQL。我编写了一个查询来获得一个表 并将其转换为 pandas 数据帧。现在, 每当我想要在DataFrame对象上应用一些函数时，我 出现以下错误。我试过几次修改它，而且 已查找了许多解决方案，但似乎无法解决此问题。 cur.execute("QUERY for PostgreSQL") rows =
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使用Python移动最小值
该代码计算每一行的最小值，并通过扫描同一行和下一行上的邻近元素来选取下一个最小值。相反，我希望代码从第一行的最小值开始，然后扫描附近的元素。我不想让它计算每一行的最小值。已附上输出。 import numpy as np from scipy.ndimage import minimum_filter as mf Pe = np.random.rand(5,5) b = np.ze
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二维数组的行式Numpy.isin
我有两个数组： A = np.array([[3, 1], [4, 1], [1, 4]]) B = np.array([[0, 1, 5], [2, 4, 5], [2, 3, 5]]) 是否可以对2D数组使用numpy.isin行？我想检查A[i,j]是否在B[i]中，并将结果返回到C[i,j]中。最后，我将得到以下C： np.array([[False, True], [Tr
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列表中各对的乘积之和
这就是我的问题。给出一个列表 xList = [9, 13, 10, 5, 3] 我想计算每个元素乘以后续元素的和 sum([9*13, 9*10, 9*5 , 9*3]) + sum([13*10, 13*5, 13*3]) + sum([10*5, 10*3]) + sum ([5*3]) 在这种情况下，答案是608。 有没有办法可以使用itertools或本机
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通过避免for循环从节点列表构建邻接矩阵
l需要解决什么问题？ 从索引列表构建二进制矩阵。 下面是l的处理方式，但l希望找到一种有效的方法来避免循环 输入： list_indices =[ [0,3,4], [2,1,0], [3,5] ] 预期产量： results=[ [0,1,1,1,1,0], [1,0,1,0,0,0], [0,0,0,0,0,0], [1,0,0,0,1,1], [1,0,0,1,0,0
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Numpy.ndarray对象不可调用
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蟒蛇环境安装包Numpy-Base
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在Python中创建具有概率的二进制随机矩阵
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如何在Python中高效地计算两个高斯分布的热图？
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Scipy/Numpy/SCRICKITS-基于两个数组计算精度/召回率分数
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Python Spyder不导入NumPy
我正在使用装有Windows 7的pythonSpyder 2.2.5和python2.7编写脚本 一开始我尝试了所有的导入方式： from numpy import * 或 import numpy 和 import numpy as np 而且，对于我使用NumPy的每一行，编译时都会收到错误 QR10 = numpy.array(QR10,dtype
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