使用python根据条件选择两行或多行连续行
我有一个这样的数据集： user time city cookie index A 2019-01-01 11.00 NYC 123456 1 A 2019-01-01 11.12 CA 234567 2 A 2019-01-01 11.18
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使用NumPy最小化此误差函数
背景 我在3-dimensions和使用4节点中尝试解决(出了名的痛苦的)到达时间差(TDOA)多边问题已经有一段时间了。如果您不熟悉这个问题，它是在给定n节点的坐标、信号到达每个节点的时间以及信号v的速度的情况下，确定某个信号源(X,Y,Z)的坐标。 我的解决方案如下： 对于每个节点，我们编写(X-x_i)**2 + (Y-y_i)**2 + (Z-z_i)**2 = (v(t_i
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根据字符串中定义的条件填充新列
我有条件填充在字符串中定义的新列。 condition_string = "colA='yes' & colB='yes' & (colC='yes' | colD='yes'): 'Yes', colA='no' & colB='no' & (colC='no' | colD='no'): 'No', ELSE : 'UNKNOWN'" 可以用任何其他格式(词典)重写/构造字符串，然
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Python numpy.corrcoef()运行警告：在TRUE_Divide c/=stddev[：，None]中遇到无效值
似乎在将常量列表传递给corrcoef()函数时，corrcoeffromnumpy引发运行警告，例如下面的代码引发警告： import numpy as np X = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] Y = [2, 2, 2, 2] print(np.corrcoef(X, Y)[0, 1]) 警告： /usr/local/lib/python3.6/site-pack
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用序列请求的数组设置数组元素在%1维后具有不均匀形状检测到的形状是(2，)+不均匀部分
import os import numpy as np from scipy.signal import * import csv import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal from brainflow.board_shim import BoardShim, BrainFlowInputParams, LogLevels
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Coursera ML--在Python语言中实现正则化Logistic回归代价函数
我正在通过在Coursera上使用Andrew Ng的机器学习来实现所有的代码，而不是用MatLab。 在编程练习3中，我以向量化的形式实现了我的正则化Logistic回归成本函数： def compute_cost_regularized(theta, X, y, lda): reg =lda/(2*len(y)) * np.sum(theta**2) return
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如何在PYTHON中使用OpenCV-python将RGB888转换为RGB565？
我想通过OpenCV-python读取摄像头图像，并将RGB565格式的图像原始数据(字节数组)发送到设备。 以下是一些测试代码： import cv2 cam = cv2.VideoCapture(0) # open camera flag, image = cam.read() # read image from camera show = cv2.resize(image, (640,
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在Python中，将图像中的颜色映射到颜色列表中最接近的成员
我有一个19种颜色的列表，它是一个大小为(19,3)的数字数组： colors = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 255], [255, 0, 0], [150, 30, 150], [255, 65, 255], [150, 80, 0], [170, 120, 65], [125, 125, 125], [255, 255, 0], [0, 2
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假设我有一个2D数组，并且我想将其重塑为1D，每行一个值
这是我的数组 arr = np.array([[0, 1], [3, 4], [6, 7]]) flat_arr = np.reshape(arr, -1) 我得到以下结果： [0 1 2 3 4 5 6 7 8] 我希望得到的结果是： [0] [1] [3] [4] [5]... 推荐答案 有几种方法： flat_arr[:, None] flat_a
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理解重塑张量时的顺序
对于张量： x = torch.tensor([ [ [[0.4495, 0.2356], [0.4069, 0.2361], [0.4224, 0.2362]], [[0.4357, 0.6762], [0.4370, 0.6779],
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如何将数组转换为结构化数组的特殊项并还原？
我想对结构化数组的项而不是数字执行一些笨拙的方法。因此，例如，在处理形状(4，3)的整数数组时，我需要将其转换为长度为3的项的数组，并执行一些操作，就像它是形状(4，)的单个一维数组一样。不幸的是，这些转换本身对我来说看起来真的很复杂。我们再举一个例子： n, m, r = 2, 3, 4 array = np.arange(n*m).reshape((n,m)) dt = np.dtype
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如何增加NumPy int32数组的维度？
我有一个名为a的数值int32数组，其形状为(4, 8, 3)。我想将此数组重塑为(4, 12, 3)大小的数组。我该怎么做？ 我已尝试使用reshape，但reshape要求数组大小相同。 推荐答案 我可能错了，但是：Numy数组不应该以这种方式变异。 当您进行重塑时，实际上只是更改了读取字节/元素的顺序/方式 您要做的是创建一个更大的新数组，它包含前一个数组的数据以及其他内
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如何将3D数组转换为数据帧
我有一个维度数组(40 X 40 X 8064)，它对应于(视频X频道X数据)。 但现在我想按如下顺序将数组转换为数据框： Index | Video | Channel_0 | Channel_1 | Channel_2 | .... | Channel_39 0 | 0 |[Some Value] |[Some Value] |[Som
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pandas 每N行到列重塑数据帧
我有一个数据框，如下所示： df1=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,-1),columns=['a','b','c','d']) 我想取3组行，并按以下顺序将它们转换为列 块状重塑未给出预期答案 pd.DataFrame(np.reshape(df1.values,(3,-1)),columns=['a','b','c','d','e
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PythonNumpy重塑错误
尝试重塑3D Numpy数组时遇到奇怪错误。 数组(X)的形状为(6，10,300)，我要将其重塑为(6,3000)。 我使用的代码如下： reshapedArray = np.reshape(x, (x.shape[0], x.shape[1]*x.shape[2])) 我收到的错误是： TypeError: only integer scalar arrays ca
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计算以上行的算术平均数
我有一个数据集，如下所示： Value Type mean -1.975767 Weather -0.540979 Fruits -2.359127 Fruits -2.815604 Corona -0.929755 Weather 我要迭代每一行并计算上面每一行的平均值(仅当Type匹配时)。我想将此值放在平均值
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计算上面行的平方和
我有一个数据集，如下所示： Value Type X_sq -1.975767 Weather -0.540979 Fruits -2.359127 Fruits -2.815604 Corona -0.929755 Weather 我想遍历每一行，并计算上面每一行的平方和(仅当Type匹配时)。我想将此值放在X.
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通过使用NumPy对相邻值求平均值来减小数组大小
我在NumPy中有数千个数字的大数组。我想通过取相邻值的平均值来减小它的大小。 例如： a = [2,3,4,8,9,10] #average down to 2 values here a = [3,9] #it averaged 2,3,4 and 8,9,10 together 基本上，我在数组中有n个元素，我想告诉它向下取X个值的平均值，它的平均值如下所示。 有什么方法可以
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如何计算沿Numy数组轴的平均值？
我还是个新手。 以下是我的三维数组： my_data=numpy.zeros((index1,index2,index3)) 为了说明起见，假设大小为： index1 = 5 index2 = 4 index3 = 100 我要计算给定index2值的所有index3值的平均值。 我尝试了各种选项： # Does not work result[index1]
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对numpy.void对象执行Python-PICKLE失败
>>> idmapfile = open("idmap", mode="w") >>> pickle.dump(idMap, idmapfile) >>> idmapfile.close() >>> idmapfile = open("idmap") >>> unpickled = pickle.load(idmapfile) >>> unpickl
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