Tengo una serie de distancias llamadas dists. Quiero seleccionar discos que están entre dos valores. Escribí la siguiente línea de código para hacer eso: dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <= r + dr))] Sin embargo, esto selecciona solo para la condición (np.where(dists...
numpy tiene tres funciones diferentes, que parecen que pueden ser utilizados por las mismas cosas --- excepto que numpy.maximumpuede solamente ser usado elemento a elemento, mientras que numpy.maxy numpy.amaxpuede ser utilizado en ejes particulares, o todos los elementos. ¿Por qué hay más que solo...
Numpy, scipy, matplotlib y pylab son términos comunes entre ellos que usan python para el cálculo científico. Acabo de aprender un poco sobre pylab, y me confundí. Siempre que quiero importar numpy, siempre puedo hacer: import numpy as np Solo considero que una vez que lo haga from pylab import...
Supongamos que tengo un marco de datos de pandas df: Quiero calcular la columna sabia media de un marco de datos. Esto es facil: df.apply(average) entonces el rango sabio de columna max (col) - min (col). Esto es fácil nuevamente: df.apply(max) - df.apply(min) Ahora, para cada elemento,...
Los documentos numpy recomiendan usar una matriz en lugar de una matriz para trabajar con matrices. Sin embargo, a diferencia de la octava (que estaba usando hasta hace poco), * no realiza la multiplicación de matrices, debe usar la función matrixmultipy (). Siento que esto hace que el código sea...
En numpy, tengo dos "matrices", Xes (m,n)y yes un vector(n,1) utilizando X*y Estoy recibiendo el error ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (97,2) (2,1) Cuando (97,2)x(2,1)es claramente una operación de matriz legal y debería darme un (97,1)vector EDITAR: He...
¿Hay alguna forma de inicializar una matriz numpy de una forma y agregarla? Explicaré lo que necesito con un ejemplo de lista. Si quiero crear una lista de objetos generados en un bucle, puedo hacer: a = [] for i in range(5): a.append(i) Quiero hacer algo similar con una matriz numpy. Sé sobre...
Parece que no puedo encontrar ninguna biblioteca de Python que haga regresión múltiple. Las únicas cosas que encuentro solo hacen una regresión simple. Necesito retroceder mi variable dependiente (y) contra varias variables independientes (x1, x2, x3, etc.). Por ejemplo, con estos datos: print 'y...
¿Hay una manera rápida de "sub-aplanar" o aplanar solo algunas de las primeras dimensiones en una matriz numpy? Por ejemplo, dada una gran variedad de dimensiones (50,100,25), las dimensiones resultantes
Estoy tratando de escribir un marco de datos Pandas (o puedo usar una matriz numpy) en una base de datos mysql usando MysqlDB. MysqlDB no parece entender 'nan' y mi base de datos arroja un error que dice que nan no está en la lista de campos. Necesito encontrar una manera de convertir el 'nan' en...
Necesito saber si es posible guardar una lista de Python como una matriz
Dada una matriz NumPy de int32, ¿cómo la convierto float32 en su lugar ? Básicamente, me gustaría hacer a = a.astype(numpy.float32) sin copiar la matriz. Es grande. La razón para hacer esto es que tengo dos algoritmos para el cálculo de a. Uno de ellos devuelve una matriz de int32, el otro...
No estoy seguro de si esto cuenta más como un problema del sistema operativo, pero pensé en preguntar aquí en caso de que alguien tenga alguna idea del final de Python. He estado tratando de paralelizar un forciclo de CPU pesado usando joblib, pero encuentro que en lugar de que cada proceso de...
Tengo una lista de valores que necesito filtrar dados los valores en una lista de booleanos: list_a = [1, 2, 4, 6] filter = [True, False, True, False] Genero una nueva lista filtrada con la siguiente línea: filtered_list = [i for indx,i in enumerate(list_a) if filter[indx] == True] lo que...
Estoy construyendo mi entorno numpy / scipy basado en blas y lapack más o menos basado en este recorrido. Cuando termine, ¿cómo puedo verificar que mis funciones numpy / scipy realmente usan las funcionalidades blas / lapack construidas
Dada una matriz NumPy A , ¿cuál es la forma más rápida / eficiente de aplicar la misma función, f , a cada celda? Supongamos que asignaremos a A (i, j) la f (A (i, j)) . La función, f , no tiene una salida binaria, por lo que las operaciones de máscara (ing) no ayudarán. ¿Es la iteración doble...
Estoy buscando una forma rápida de preservar grandes matrices numpy. Quiero guardarlos en el disco en formato binario y luego volver a leerlos en la memoria con relativa rapidez. cPickle no es lo suficientemente rápido, desafortunadamente. Encontré numpy.savez y numpy.load . Pero lo extraño es que...
¿Por qué numpy está dando este resultado? x = numpy.array([1.48,1.41,0.0,0.1]) print x.argsort() >[2 3 1 0] cuando esperaría que hiciera esto: [3 2 0 1] Claramente, mi comprensión de la función es
Supongamos que tengo la siguiente lista en python: a = [1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1] ¿Cómo encontrar el número más frecuente en esta lista de manera
Supongamos que tengo una gran matriz numpy en memoria, tengo una función funcque toma esta matriz gigante como entrada (junto con algunos otros parámetros). funccon diferentes parámetros se pueden ejecutar en paralelo. Por ejemplo: def func(arr, param): # do stuff to arr, param # build array...