在运行时向Numpy数组添加属性
我正在尝试使用setattr将属性添加到Numpy ndarray，但收到错误： import numpy as np x = np.array([1, 2, 4]) setattr(x, 'new_attr', 1) AttributeError：numpy.ndarray对象没有属性new_attr 如何向Numpy ndarray添加新属性？ 推荐答案 使用您的
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将任何多维NumPy数组转换为元组的元组...维度数的不可知性
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NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
我知道这里也有类似的问题：Python numpy.vectorize: ValueError: Cannot construct a ufunc with more than 32 operands 但我的情况不同。 我有一个32列的df，您可以通过运行以下代码来拥有它： import numpy as np import pandas as pd from io import
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多个数组的块元素加法
我想知道是否有更有效的方法来添加多个数字数组(2D)，而不是： def sum_multiple_arrays(list_of_arrays): a = np.zeros(shape=list_of_arrays[0].shape) #initialize array of 0s for array in list_of_arrays: a += array r
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可信区间三维图
我有一个三维绘图，我可以用下面写的代码绘制它。 考虑到我的点分布由一个100x100矩阵表示，可以在我的数据上绘制一个可信区间吗？在下面的代码中，我的数据称为"；Result"；，而我想要显示的上界和下界分别称为"；Up_Bound&Quot；和"；Low_Bound&Quot；。 例如，我问是否存在类似这样的东西，但是是三维的(而不是像下图那样的二维)
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通过追加数据构建Numpy数组(事先不知道完整大小)
我有许多文件，每个文件都以(n, 1000)形状的矩阵形式读取，其中n可能因文件而异。 我想将它们全部连接到一个大的Numpy数组中。我目前这样做： dataset = np.zeros((100, 1000)) for f in glob.glob('*.png'): x = read_as_numpyarray(f) # custom function; x is a
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在PANDA中使用映射逻辑替换列值(实现函数的问题)
我有一个如下数据框。我想要的是生成另一列(freq)，其中的行将根据以下逻辑具有值： 如果模式列值以数字m开头，则在频率列中填写数字n。 - m: 1, n: 12 - m: 6, n: 4 - m: 7, n: 2 - m: 8, n: 1 DataFrame Mode 0 602 1 603 2 700 3 100 4 100 5 100
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在另一个2D数组中查找NumPy 2D数组的行的索引
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为什么这两个Numpy Slice命令的输出类型会有所不同
下面两个命令的输出给出了不同的数组形状，我非常感谢解释原因并向我推荐参考资料(如果有)，我在互联网上搜索了一下，但没有找到任何明确的解释。 data.shape (11,2) # outputs the values in column-0 in an (1x11) array. data[:,0] array([-7.24070e-01, -2.40724e+00, 2.64837
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如何在不实际索引数组的情况下获得已知形状的数组的索引元素的数量？
我有一个索引IDX(它可以是索引列表、布尔掩码、切片元组等)。索引某个已知形状的抽象数字数组shape(可能很大)。 我知道我可以创建一个伪数组，对其进行索引并对元素进行计数： A = np.zeros(shape) print(A[IDX].size) 有没有什么合理的方法可以在不创建任何(可能很大的)数组的情况下获取索引元素的数量？ 我需要列出3D空间中某些点的函数列表。
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如何更快地基于多个条件合并2个 pandas 大 pandas
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计算矩阵中小于某一值的所有值
我必须计算矩阵(二维数组)中小于200的所有值。 我为此写下的代码是： za=0 p31 = numpy.asarray(o31) for i in range(o31.size[0]): for j in range(o32.size[1]): if p31[i,j]
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拟合S型曲线(Python)
我正在尝试用S型曲线和三次多项式来拟合我的数据(成本与收入之比)，然后找出拐点/收益递减的点。 这是我到目前为止拥有的代码，适应性不是很好。任何建议都将是非常有用的，谢谢！ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit def sigmoid(x, a,
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无环卡方网格搜索在PYTHON NumPy中的实现
最佳拟合线性参数A和B(y=Ax+b)对应于这些参数上的卡方函数的最小值。我想对全局卡方极小值进行强力网格搜索(因为两参数线性卡方是抛物面)，并已通过3个嵌套循环(如下所示)实现，但希望避免循环(即，使用Numpy的数组广播属性进行矢量化)。 卡方(加权最小二乘)定义为： Chi-square(k,j) = sum (y[i]-(A[k]*x[i]+B[j]))/yerr[i])^2
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使用curve_fit来拟合对数函数的Python
我正在尝试使用curve_fit拟合对数曲线，假定它遵循Y=a*ln(X)+b，但拟合的数据看起来仍然不正确。 现在我使用以下代码： from scipy.optimize import curve_fit X=[3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6,
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用几个元素组成的矢量来平滑曲线？
我有4条曲线由这些向量表示： x = [300, 700, 1000, 1500] y1 = [-1.0055394199673442, -0.11221578805214968, -1.502661406039569, 1.0216939169819494] y2 = [-1.0200777228890747, -0.6951505674297687, -2.832988761335546
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PYTHON：Scipy的曲线适合NxM阵列？
我通常使用Scipy.Optimize.curveFit来使定制函数适合数据。 这种情况下的数据始终是一维数组。 二维数组有类似的函数吗？ 举个例子，我有一个10x10的数值数组。然后我有一个函数，它执行一些操作并创建一个10x10数值数组，我希望对该函数进行拟合，以便得到的10x10数组最适合输入数组。 也许举个例子更好：) data = pyfits.getdata('da
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用CURE_FIT估计不同大小数据集上的常用模型参数
我正在处理一个曲线拟合问题，其中我打算在不同大小的几个数据集上全局估计共享的模型参数。我从下面链接中的代码开始工作，其中线性回归y=a*x+b的公共a参数是在具有公共x向量的三个不同y向量上估计的。How to use curve_fit from scipy.optimize with a shared fit parameter across multiple datasets? 我设法
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Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
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如何在多个数据集中使用带有共享Fit参数的Scipy.Optimize中的CURVE_FIT？
假设我有一个带有多个参数的Fit函数f，例如a和b。现在，我希望将多个数据集适合此函数，并对所有数据集使用相同的a(共享参数)，而b可以单独用于每个拟合项。 示例： import numpy as np # Fit function def f(x, a, b): return a * x + b # Datasets x = np.arange(4) y = np.arr
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