如何在Python中绘制多元函数？
使用matplotlib在Python中绘制单变量函数非常简单。但我正在尝试向散点图添加第三个轴，这样我就可以可视化我的多变量模型。 这里有一个示例代码片段，有30个输出： import numpy as np np.random.seed(2) ## generate a random data set x = np.random.randn(30, 2) x[:, 1] = x[:
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我想确定我的列表(实际上是numpy.ndarray)是否在尽可能快的执行时间内包含重复项。请注意，我不在乎是否删除重复项，我只想知道是否有重复项。 注意：如果这不是复制品，我会非常惊讶，但我已经尽力了，但找不到。最接近的是this question和this question，这两个都请求返回唯一列表。 推荐答案 以下是我想到的四种方法。 TL；DR：如果您期望的重复数很
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二维数组的所有元素的所有组合
所以我有矩阵A A = [[0,0,1,-1] [0,0,1,-1] [0,0,1,-1] [0,0,1,-1]] 我想要这些元素的所有可能的组合。这意味着行也可以在它们和列之间更改。在这种情况下，我预计有4^4 = 256种可能性。我已尝试： combs = np.array(list(itertools.product(*A))) 它确实创建
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在Python和Bokeh上进行聚类；选择允许用户更改聚类算法的小部件
我正在尝试在Bokeh仪表板中构建一个功能，该功能允许用户对数据进行集群。我使用以下示例作为模板，以下是链接：- Clustering in Bokeh example 以下是本例中的代码：- import numpy as np from sklearn import cluster, datasets from sklearn.preprocessing import Standa
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将条件中的数值数组值替换为随机数
我需要将基于条件的数值数组中的某些值替换为随机数。 我有一个函数，50%的时间会将随机值相加： def add_noise(noise_factor=0.5): chance = random.randint(1,100) threshold_prob = noise_factor * 100. if chance
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沿轴计算直方图
是否有办法沿ND数组的轴计算多个直方图？我当前使用方法使用for循环迭代所有其他轴，并为每个结果一维数组计算numpy.histogram()： import numpy import itertools data = numpy.random.rand(4, 5, 6) # axis=-1, place `200001` and `[slice(None)]` on any other
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将PANDAS.DataFrame的集成矢量化
我有DataFrame个力-位移数据。位移数组已设置为DataFrame索引，列是我针对不同测试的各种力曲线。 如何计算已完成的功(即“曲线下面积”)？ 我查看了numpy.trapz，它似乎做了我需要的事情，但我认为我可以避免像这样循环遍历每一列： import numpy as np import pandas as pd forces = pd.read_csv(...
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使用numpy优化水平和垂直邻接计算
我有以下单元格： cells = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 0, 0], [1, 1, 1]]) 我要计算水平邻接和垂直
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向量化函数(Python)
我是Python新手，正在尝试执行硬件分配，它不断向我抛回此错误(在IPython笔记本中)： "TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'float'" 这里是我试图模仿的公式：h(X)=(1/√2π)*e^−(1/2)^x^2 import numpy as np import mat
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Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
我有两个python函数。第一个： mt = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) age, interest = 3, 0.5 def getnpx(mt, age, interest): val = 1 initval = 1 for i in range(age, 6): val = val * mt[i]
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Numpy如何在Range函数中使用np.umprod向量化i的python
我有两个python函数。第一个： import numpy as np import math mt = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) age, interest = 3, 0.5 def getnpx(mt, age, interest): val = 1 initval = 1 for i in range(age, 7):
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列表中的哪些元素放入哪些直方图箱中？
我正在尝试从直方图绘制比例散点图。散点图相当简单，制作直方图、查找仓位中心、散点图。 nbins=7 # Some example data A = np.random.randint(0, 10, 100) B = np.random.rand(100) counts, binEdges=np.histogram(A,bins=nbins) bincenters = 0.5*(binE
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求两个直方图的卷积
两个随机变量x和y的和的概率分布由单个分布的卷积给出。我在做这个数字时遇到了一些困难。在下面的示例中，x和y是均匀分布的，它们各自的分布近似为直方图。我的推理是直方图应该卷积以得到x+y的分布。 from numpy.random import uniform from numpy import ceil,convolve,histogram,sqrt from pylab import h
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如何使用python matplotlib绘制正态分布的直方图？
我的问题是-使用NumPy函数np.随机性.randn为100,000个点的正态分布生成数据x。然后绘制直方图。 我的计算是- x = sp.norm.pdf(np.random.randn(100000)) plt.hist(x, bins = 20, facecolor='blue', alpha=0.5) 是否有问题，因为我无法获得正态分布的直方图？ 推荐答案 要
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Python-将二进制遮罩转换为多边形
给定一个简单的二进制掩码(例如，矩形的边界)。 如何使用多边形获取x-y坐标？ 这是我到目前为止尝试过的内容： coords = np.transpose(np.nonzero(mask)) 但是，此方法生成的是填充对象，而不是所需的边界。 plt.plot(coords[:, 1], coords[:,0]) 基本上，我需要白色像素的x-y坐标列表，以便使用此列表
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存储和读取海量3D数据集的空间高效方式？
我正在尝试对顺序数据进行神经网络训练。我的数据集将包含360万个训练示例。每个示例将是30 x 32 ndarray(在30天内观察到32个特征)。 我的问题是，写入和读取此数据最节省空间的方式是什么？ 本质上它将具有(3.6m, 30, 32)和np.save()的形状，看起来很方便，但是我不能将整个内容保存在内存中，所以我不能真正使用np.save()保存它(或者使用np.load
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为什么我得到的"；ufunc'；乘'；不包含签名匹配类型为dtype('；s32'；)的循环，其值来自raw_input('；s32'；)
我正在尝试创建一个非常简单的程序，它将绘制抛物线，其中v是速度，a是加速度，x是时间。用户将输入v和a的值，然后v和a和x将确定y。 我尝试这样做： x = np.linspace(0., 9., 10) a = raw_input('Acceleration =') v = raw_input('Velocity = ') y = v * x - 0.5 * a * x**2.
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从客户端接收回数据
我使用套接字连接将一个缩放数组从服务器发送到客户端，现在它工作得很好，我想将数据发回服务器，以便在服务器中取消它的缩放。数据一次每行发送到客户端，因此我尝试将它们放回一个名为Final的空数组中。 这是server.py import socket import numpy as np import pandas as pd import sklearn from sklearn.pr
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从U3数据类型转换为ASCII
我正在从.mat文件读取数据。数据的格式为Numpy数组。 [array([u'ABT'], dtype='
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过滤Python3/Numpy中的数组和返回索引
Python3/Numpy中有没有什么内置函数可以过滤数组并返回剩余元素的索引？类似于numpy.argsorte的排序。我的过滤同时设置了最小阈值和最大阈值-必须过滤掉最小/最大值以下/以上的所有值。 我看过Python的函数filter，但看不到使用它提取索引的方法。 编辑：答案中有很多有用的信息，谢谢！ 正如@SvenMarnach指出的，掩码就足够了： mask =
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