将加载的MAT文件转换回NumPy数组
我使用scipy.io.savemat()将大小为5000，96，96的NumPy数组中的图像保存到.mat文件中。 当我想要将这些图像加载回Python时，我使用scipy.io.loadmat()，但这次它们被放入词典中。 如何才能将它们从字典整齐地放到NumPy数组中？ 我正在使用scipy.io.loadmat加载MATLAB文件，并希望将其放入NumPy数组中。图像的亮
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Interp1d给出了NaN的外推
我正在尝试使用interp1d带外推的interp1d插补具有NaN值的数据： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(11) y = np.array([np.nan, np.nan, np.nan, 1, np.nan, np.nan, 9, 7, 6, np.nan, np.nan]) f =
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不能使用NumPy为双切片赋值
如何在NumPy中执行以下操作？ 选择包含50%0以上值的数组的所有行。 从满足1的所有行中选择第一个n(假设为2)行。 做些什么，并将修改后的行放在形状相同的零数组的相同索引上。 以下结果会产生一个数组，其中不会分配新值： In [177]: a = np.array([[0,0,3],[4,5,6],[7,0,0],[10,11,12],[13,14,15]])
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既然您向结构化数组的一维切片中添加了一个新字段，为什么不能将新字段的条目设置为列表呢？
标题可能有点令人困惑，所以我希望我能通过一个例子让它更清楚。图像I有一个小帮助器函数，用于向已有的结构化数组添加新字段： import numpy as np def add_field(a, *descr): b = np.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr]) for name in a.dtype.names:
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在Python中使用Pandas从每列中获取前4个最大值
我有两个专栏，显示了对积极分数和消极分数的情绪分析。以下是输出： scat=btweet[['sentiment_pos', 'sentiment_negative']] scat sentiment_pos sentiment_negative 0.286 0.000 0.451 0.000 0.143
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按累计/累计总和、平均值和标准差分组的 pandas
我有一个数据帧(df)，如下所示： month-year name a b c 2018-01 X 2 1 4 2018-01 Y 1 0 5 2018-01 X 1 6 3 2018-01 Y 4 10 7 2018-02
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大 pandas 填充NA，但并不都是基于最近的记录
我有如下所示的数据帧 stud_name act_qtr year yr_qty qtr mov_avg_full mov_avg_2qtr_min_period 0 ABC Q2 2014 2014Q2 NaN NaN NaN 1 ABC Q1 2016 2016Q1 Q1 13.0 14.5 2 ABC Q4 2016 2
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如何存储和加载海量图像数据集？
我有一个很大的图像数据集要存储。我有30万张图片。每个图像都是一个28800像素的矢量，这意味着我有一个(300000, 28800) 的矩阵 我将其存储如下 img_arr = np.stack(images, axis=0) np.savetxt('pixels_dataset_large.csv',img_arr,delimiter=",") 但是加载它需要很长时间，有时l会
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从子列表中检索所有可能的升序整数组合
我有包含子列表的列表。从这些列表中，我想检索升序的所有整数组合。此外，子列表的顺序也很重要(参见预期产出)。 当函数也返回整数本身(请参阅预期输出中的可选子列表)时，这不是一件坏事。 此外，当子列表有多个值时，我还想将它们视为单独的组合。这些值不能同时出现(请参见示例3)。 example_list = [[1], [0], [4], [2]] get_ascending_sub
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NumPy中有动态数组吗？
假设我创建了两个Numpy数组，其中一个是空数组，另一个是由零组成的1000x1000大小的数组： import numpy as np; A1 = np.array([]) A2 = np.zeros([1000,1000]) 当我想要更改A2中的值时，这似乎工作得很好： A2[n,m] = 17 上述代码会将A2中位置[n][m]的值更改为17。 当我尝试使用A1执行
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如何获取.wav文件格式的Numpy数组输出
我是新手，我正在尝试训练我的音频语音识别模型。我想读取一个.wav文件，并将该.wav文件输出到Numpy数组中。我如何才能做到这一点？ 推荐答案 根据@marco的评论，您可以查看Scipy库，特别是scipy.io。 from scipy.io import wavfile 要读取您的文件(‘filename.wav’)，只需执行 output = wavfile.
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将文本文件保存到.npy文件
我在带有数字扩展名的目录中有许多文本文件(例如：signal_data1.9995100000000001,signal_data1.99961等) 文件内容如下 Signal_Data1.9995100000000001 -1.710951390504200198e+00 5.720409824754981720e-01 2.730176313110273423e+00
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如何将形状为(n，1)的一系列数字作为n个唯一数字的数组重复4次，形状为(n，1)
我认为这是一个相对简单的问题，但我一直在努力让它变成正确的形状。 我有一个序列/数据框列，结构如下： 0 0.127883 1 0.129979 2 0.130000 ... 1000 0.090000 我想将其转换为： [[array([0.12788259, 0.12788259, 0.12788
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NumPy垂直函数：'；浮动'；对象不可订阅
我有一个麻木的阵列： import numpy as np pval=np.array([[0., 0.,0., 0., 0.,0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0.]]) 和矢量化函数： def getnpx(age): return pval[0]+age vgetnpx = np.
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非常慢的麻木或操作
我正在对大型数据集执行OR操作，该数据集是一个数值dtype数组对象。 下面的代码是外部for循环的一部分，该循环遍历15列，并检查这些列中是否有用户名可用，如果可用，则标记这些行以供进一步操作。 mask= mask | (np_array[:,col_index[f"COL_{col_number}"]] == username) MASK=与NP_ARRAY长度相同的Nump
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如何基于多个条件将1个 pandas 数据帧合并或合并到另一个 pandas 数据帧
我有两个数据帧： df1和df2，df1用作df2的引用或查找文件。这意味着我们需要使用df1的每一行与df2的每一行进行匹配，然后将df1合并到df2中，然后输出新的df2。 df1： RB BeginDate EndDate Valindex0 0 00 19000100 19811231 45 1 00 19820100 1
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将数字行与列表中的所有元素相乘
如何将Numpy数组中的所有行与列表元素相乘，如数组中的第一行与列表中的第一个元组、第二行与第二个元组等等。 我正在做此操作 utl = np.array([[ 3, 12. ], [ 3. , 17. ]]) all_ltp = ([(0, 134.30000305175778), (1, 13
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如何使用If Else在 pandas 麻木的时候在所有行中快速应用函数
我有一个数据帧df_ia： dod1 dod2 0 0 0 1 200806 0 2 200806 0 3 200806 0 4 200806 0 5 200806 0 6 200806 0 7 200806 0 和用于应用于每一行的函数： def life_status(dod1, dod2): if
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仅使用NumPy的Maxpooling 2x2数组
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生成规则30的元胞自动机的行
规则30是一维细胞自动机，其中当前代只考虑上一代中的单元。单元格可以处于两种状态：1或0。创建下一代的规则显示在下一行中，并取决于当前单元格及其相邻单元格的上一级单元格。 元胞自动机按以下规则应用(使用位运算符)： left_cell ^ (central_cell | right_cell) 此规则形成下表： 现在，我尝试使用NumPy将这些规则实现到Python中。我定义
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