无法从numpy数组中选择行来执行std
在云计算领域，numpy是一个常用的数值计算库，它提供了丰富的功能和方法来处理数组和矩阵。针对你的问题，如果想从numpy数组中选择行来执行std操作，可以使用numpy的切片操作来实现。
首先，让我们了解一下numpy的切片操作。在numpy中，可以使用切片操作来选择数组的特定部分。切片操作使用冒号（:）来指定范围。例如，如果有一个二维数组arr，可以使用arr[start:end]来选择从start到end-1的行。
接下来，我们来解决你的问题。假设有一个numpy数组arr，你想要选择其中的一些行来执行std操作。你可以使用切片操作来选择特定的行，然后使用numpy的std函数来计算标准差。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
# 创建一个示例的numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 选择第一行和第三行
selected_rows = arr[[0, 2]]
# 计算选择行的标准差
std = np.std(selected_rows)
print("选择行的标准差：", std)在上面的代码中，我们首先创建了一个示例的numpy数组arr。然后，我们使用切片操作arr[[0, 2]]选择了第一行和第三行。最后，我们使用np.std函数计算了选择行的标准差，并将结果打印出来。
需要注意的是，numpy的切片操作返回的是一个新的数组，而不是原始数组的视图。因此，对选择的行进行操作不会影响原始数组。
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希望以上信息能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。
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我刚从NumPy开始，所以我可能遗漏了一些核心概念.
从值为列表的字典创建NumPy数组的最佳方法是什么？
就像这样：
d = { 1: [10,20,30] , 2: [50,60], 3: [100,200,300,400,500] }
应该变成类似于：
data = [
[10,20,30,?,?],
[50,60,?,?,?],
[100,200,300,400,500]
]
我将对每一行做一些基本统计，例如：
deviations = numpy.std(data, axis=1)
问题：
从字典中创建numpy.array的最佳/最有效方法是什么？这本字典很大，有几
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我试图实现缝雕刻算法，其中我们必须删除一个缝从图像。图像存储为numpy M X N数组。我找到了seam，它只不过是一个M整数数组，其值指定要删除的列值。
例:2X3阵列
import numpy
img_array = numpy.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
和
seam = numpy.array([1,2])
这意味着我们必须从第1行(1)中删除Img第1元素，从第2行(5)中删除第2元素。删除后，Img将是
print img_array
[[2,3]
[4,6]]
完成的工作：
对于涉及一维数组或的python和，我是新手。但我无法找到从特定列
浏览 7提问于2015-10-25得票数 1
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我正在尝试删除numpy数组中std为0的每一行。我已经写了下面的代码，但它就是不能做我想做的事情 for i in array:
if i.std() == 0:
array = np.delete(array i, 0)
浏览 17提问于2021-07-19得票数 0
我得到了二维数组A和B，它们是相同的，但通过两种不同的方法获得。考虑以下几行： In [1]: (A==B).all()
Out [1]: True
In [2]: A.shape
Out [2]: (500, 10805)
In [3]: B.shape
Out [3]: (500, 10805)
In [4]: numpy.mean(A,axis=1)[0]
Out [4]: -0.006108739586784807
In [5]: numpy.mean(A[0,:])
Out [5]: -0.006108739586784786
In [6]: numpy.mean(B,
浏览 23提问于2021-10-18得票数 1
3回答
我正在尝试使用Numpy创建一个具有预定平均值和标准差值的数组。该数组需要其中的随机数。
到目前为止，我可以生成一个数组并计算平均值和标准差。但无法获取要由值控制的数组：
import numpy as np
x = np.random.randn(1000)
print("Average:")
mean = x.mean()
print(mean)
print("Standard deviation:")
std = x.std()
print(std)
如何通过均值和标准差控制数组的值？
浏览 0提问于2018-05-04得票数 8
1回答
我有一个图像数组，我想提供给TensorFlow。我想把图像集中在平均值上，并标准化标准偏差。我跟踪了，但我似乎无法将平均值降到零。我在学矮胖，所以也许我错过了一些简单的东西。
我目前的代码是：
import numpy as np
# Load pickled data
import pickle
# TODO: Fill this in based on where you saved the training and testing data
training_file = 'train.p'
with open(training_file, mode='
浏览 3提问于2017-01-14得票数 2
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我有一个Numpy数组，它看起来像
>>> a
array([[ 3. , 2. , -1. ],
[-1. , 0.1, 3. ],
[-1. , 2. , 3.5]])
我想从每一行中随机选择一个值，但我想从随机抽样中排除这些值。
我现在做的是：
x=[]
for i in range(a.shape[0]):
idx=numpy.where(a[i,:]>0)[0]
idxr=random.sample(idx,1)[0]
xi=a[i,idxr]
x.append(xi)
并获取
>&g
浏览 2提问于2010-07-01得票数 3
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Pandas文档指出: BlockManager的主要好处是提高了某些操作的性能(从2D数组构造、二进制操作、跨列减少)，特别是对于wide DataFrames。
我以为我理解了BlockManager是如何通过一篇伟大的文章()来提高性能的，但是我意识到这个例子中有一个小错误。
如果我纠正了示例中的错误：
a1 = np.arange(128 * 1024 * 10124)
a2 = np.arange(128 * 1024 * 1024)
a_both = np.empty((2, a1.shape[0]))
a_both[0, :] = a1
a_both[1, :] = a2
%ti
浏览 7提问于2022-06-21得票数 1
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1回答
当我调用torch.from_numpy时，我对torch做了什么很感兴趣。顾名思义，PyTorch似乎创建了一个张量实例，并分配内存用于将内容从numpy ndarray复制到自身。但是PyTorch是如何工作的呢? PyTorch在后台还做了什么呢？张量的实现似乎是在中实现的。但是我不知道我应该找哪个部分。
我有这个问题是因为我发现从numpy构造张量真的很快。它甚至比直接创建张量更快
a = np.random.randn(100,100)
%timeit torch.from_numpy(a)
759 ns ± 7.53 ns per loop (mean ± std. dev. of
浏览 0提问于2021-05-10得票数 3
我正在试图找出Python/Numpy是否是开发已经在C++中可用的数字软件的一个可行的替代方案。为了在Python/Numpy中获得性能，需要将代码“向量化”。但是事实证明，一旦我从非常简单的例子中移开，我就很难将代码向量化(我不是在谈论SIMD指令，而是没有循环的“高效的Numpy代码”)。下面是我想在Python/Numpy中高效获得的一个算法。
创建一个numpy数组，包含: 1.0，1.0 + 1/n，1.0 + 2/n，.，2.0
对于数组中的每一个u，使用牛顿方法计算x^2-u的根，当\dx_ <= 1.0e-7时停止。将结果存储在数组结果中。
结果数组的所有元
浏览 4提问于2015-05-12得票数 0
2回答
当我运行(keypoint, descriptor)函数从图像中提取numpy数组时，我得到了一个numpy数组的元组作为。
有没有一种方法可以将这个元组打包在一起，这样我就可以将它们保存到一个文件中，或者将它们作为一行写入CSV？
浏览 3提问于2015-03-18得票数 2
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我试图读取从第7行开始的数字行，并将数字编译成一个列表，直到没有更多的数据为止，然后计算这个列表上的标准差和%rms。看起来很直截了当，但我不断地发现错误：
Traceback (most recent call last):
File "rmscalc.py", line 21, in <module>
std = np.std(values)
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/core/fromnum
浏览 0提问于2016-08-05得票数 0
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我一直在寻找一种方法来有效地检查numpy数组中的重复项，并偶然发现了一个问题，其中包含使用此代码的答案。
这一行在numpy中是什么意思？
s[s[1:] == s[:-1]]
在应用代码之前，我想要了解它。已在Numpy文档中查找，但无法找到此信息。
浏览 25提问于2015-06-14得票数 19
我正在使用pandas / python /numpy / datalab/bigQuery为机器学习处理生成一个输入表。数据是基因组的--现在，我正在处理174行12430列的小子集
以同样的方式从bigQuery (df_pik3ca_features = bq.Query(std_sql_features).to_dataframe(dialect='standard',use_cache=True))中提取列名，提取行名：samples_rows = bq.Query('SELECT sample_id FROMspeedy-emissary-167213.pg
浏览 8提问于2017-06-28得票数 1
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我想把一个包含浮点数的简单单列文件放入多个numpy数组中，每个数组都是从相同数量的行创建的。
例如，如果文件有180行，我想创建3个numpy数组，一个包含1-60行的数据，第二个包含61 - 120行的数据，第三个包含121 - 180行的数据。
我尝试使用np.fromfile()函数，但这似乎无法响应文件指针(例如，查找到第1行，读取60行，然后查找到61行，读取60行，...)。有没有人知道如何有效地完成这项工作？
浏览 0提问于2014-04-06得票数 0
1回答
从numpy数组中有效地采样行
、、、、
我想知道如何有效地从高维numpy数组中采样行。
现在，我就是这样做的：
n=11000000
d=28
X = np.random.randn(n, d)
idx =np.random.choice(range(n), 10000000, replace=False)
time_l=[]
for i in range(15):
t_0=time.clock()
_X=X[idx, :]
t_1=time.clock()
time_l.append(t_1-t_0)
print 'avg= ', (sum(time_l))/15
print
浏览 0提问于2017-03-07得票数 0
据我所知，numpy数组可以比python列表更快地处理操作，因为它们是以并行而不是迭代的方式处理的。为了好玩，我试着对它进行测试，但我没有发现有什么不同。
我的测试有什么问题吗？只有数组比我使用的数组大得多，差异才重要吗？我确保在每个函数中创建一个python列表和numpy数组，以消除创建一个函数与另一个函数的差异，但是时间增量看起来确实微不足道。这是我的密码：
我的最终输出是numpy函数: 6.534756324786595s，列表函数:6.559365831783256 s。
import timeit
import numpy as np
a_setup = 'impor
浏览 0提问于2018-04-10得票数 4
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我是C++的新手，正在为pybind而苦苦挣扎。我只是想不出如何说服pybind将2D向量从C++转换为python可读格式。
这就是我想要的代码：
py::array_t<float> to_matrix(std::vector<std::vector<float>> &vals)
{
int N = vals.size();
int M = 6;
py::array_t<float>({N, M}) arr;
for (int i = 0; (i < N); i++)
{
浏览 22提问于2020-05-21得票数 2
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我正在努力处理大的numpy数组。这是一个场景。我正在处理300MB - 950MB的图像，并使用GDAL将它们读取为Numpy数组。读取数组所使用的内存与预期的一样多，即。250MB用于250MB图像，等等...
当我使用numpy得到均值、最小值、最大值或标准差时，我的问题就出现了。在main()中，我打开图像并读取数组(输入ndarray)。然后，我调用以下函数，以获得二维数组上的标准差：
def get_array_std(input_array):
array_standard_deviation = numpy.std(input_array, copy=False)
浏览 3提问于2011-08-05得票数 4
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我在NumPy中有两个数组：
a1 =
array([[ 262.99182129, 213. , 1. ],
[ 311.98925781, 271.99050903, 2. ],
[ 383. , 342. , 3. ],
[ 372.16494751, 348.83505249, 4. ],
[ 214.55493164, 137.01008606, 5. ],
[
浏览 0提问于2014-12-11得票数 0
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假设我有一个numpy 2D数组：
>>> t
array([[-0.00880717, 0.02522217, -0.01014062],
[-0.00866732, 0.01737254, 0.05396272]])
现在，使用数组切片，我可以从索引1的列开始，快速获取所有行中的所有项，并将它们加起来：
>>> t[:, 1:].sum()
0.08641680780899146
要手动验证，下面是发生的情况：
>>> 0.02522217+0.01737254+-0.01014062+0.05396272
0.08
浏览 5提问于2021-05-01得票数 0
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1回答
我试图在我的C++应用程序中使用python 3(带有numpy)。这需要向python发送一个C++数组，执行计算，然后在C++中检索结果。要做到这一点，我基于这里讨论的代码：和这里的。
虽然代码审查文章中的示例基本有效，但当我修改python和C++脚本时，返回值出现了问题:当我试图返回在python中创建的变量时，结果是nan向量，而不是预期的计算。我的猜测是，该对象不知何故超出了范围，但我无法解决这个问题。
我在一个名为mymodule.py的文件中使用了以下python脚本
import numpy
def array_tutorial(a):
print("arr
浏览 1提问于2017-09-29得票数 4
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2回答
对于使用numpy相当陌生，我有一段代码，其中我有一个2D数组(图像)，其中我想用数组计算正方形区域的平均值和stddev。所以+/-某一特定点周围的某一三角洲
现在，我的代码看起来如下(对于大约(100,100)大小20像素的任意区域)：
r = 100
c = 100
r0 = r - 10
r1 = r + 10
c0 = c - 10
c1 = c + 10
mean = image[r0:r1, c0:c1].mean()
std = image[r0:r1, c0:c1].std()
问题
是否有一种更简洁或更简单的方法来计算切片以输入平均值()和std()，而不是占用那么多行？(
浏览 0提问于2019-11-10得票数 0
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我知道类似的问题以前也在这里发布过，但我似乎无法理解np.lib_stride_tricks.as_strided是如何工作的。我想知道是否有一个numpy函数可以让我高效地从a -> b执行以下映射：
import numpy as np
a = np.random.rand(100000,3)
window_length = 200;
spacing = 20;
b = []
for i in range(0,a.shape[0] - window_length,spacing):
b.append(a[i:i+window_length,:])
b = np.as
浏览 0提问于2020-11-13得票数 1
假设我有一个二维的numpy数组
a= [[1,2,3]
[4,5,6]]
我可以将其切片，以从每一行中选择2个元素：
a[:,0:2]
Output:
[[1,2]
[4,5]]
但是我如何用不同的长度分割不同的行，就像第一行的3个元素和第二个的两个元素一样。
浏览 3提问于2022-06-10得票数 0
6回答
我在numpy中非常新，我很难理解如何从np.array中提取包含定义的列和行的子矩阵：
Y = np.arange(16).reshape(4,4)
如果我想提取列/行0和3，我应该有：
[[0 3]
[12 15]]
我尝试了所有的重塑functions...but无法找到如何做到这一点。有什么想法吗？
浏览 9提问于2013-10-03得票数 67
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默认情况下，numpy是主要行。因此，以下结果自然为我所接受。
a = np.random.rand(5000, 5000)
%timeit a[0,:].sum()
3.57 µs ± 13.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
%timeit a[:,0].sum()
38.8 µs ± 8.19 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
因为这是一个行的主要顺序，所以很自然地以0，：的速度计算。但是，如果使用numpy和函数
浏览 0提问于2018-01-29得票数 4
3回答
我想知道使用b = np.array(a)而不是b = np.copy(a)将Numpy数组a复制到b中是否有什么坏处。当i %timeit时，前者的速度可以达到100%。
在这两种情况下，b is a都是False，我可以操作b，使a完好无损，所以我认为这可以实现对.copy()的期望。
我有遗漏什么吗？使用np.array复制数组有什么不恰当之处？
在python 3.6.5中，numpy 1.14.2，而对于较大的大小，速度差迅速关闭：
a = np.arange(1000)
%timeit np.array(a)
501 ns ± 30.1 ns per loop (mean ± s
浏览 0提问于2018-06-12得票数 12
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1回答
我有一个很长的一维numpy数组，其中有10%的缺失值。我想重复地将它的缺失值(np.nan)更改为其他值。我知道有两种方法： data[np.isnan(data)] = 0或函数np.copyto(data, 0, where=np.isnan(data)) 有时我想把零放在那里，有时我想恢复nan，我认为重复地重新计算np.isnan函数会很慢，保存nan的位置会更好。下面代码的一些计时结果是违反直觉的。 我运行了以下命令： import numpy as np
import sys
print(sys.version)
print(sys.version_info)
print(f&
浏览 18提问于2019-09-09得票数 1
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3回答
我有一个由浮点数和整数组成的简单的numpy数组
array_to_save=np.array([shutter_time,int(nb_frames),np.mean(intensities),np.std(intensities)])
我想保存这个numpy数组，通过执行以下操作将其附加到现有的csv文件中。
with open('frames_stats.csv','a') as csvfile:
np.savetxt(csvfile,array_to_save,delimiter=',')
但是，它不是
浏览 14提问于2022-11-18得票数 1
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1回答
将引用数组传递给模板指针数组
、、、、
我有一节课：
template<typename T>
class array_eraser
{
T* array;
int size_array;
public:
array_eraser(T &a[], int s)
{
size_array = s;
array = new T[s];
array = a;
}
}
我用这一行来调用这个类：
std::string langs[] = { "C++", "Haskell", "Ada"
浏览 10提问于2020-12-13得票数 0
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编辑:它现在可以工作了，我不知道为什么。别以为我改变了什么 我想传入并用pybind11修改一个大的numpy数组。因为它很大，所以我想避免复制它并返回一个新的。 代码如下： #include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/stl.h>
#include <pybind11/numpy.h>
#include <vector>
// C++ code
void calc_sum_cost(float* ptr, int N, int M, float* ptr_cost) {
for(i
浏览 116提问于2019-02-21得票数 4
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在我的项目中，我使用字向量作为numpy数组，维数为300。我想将处理过的数组存储在mongo数据库中，base64编码，因为这节省了大量的存储空间。
Python代码
import base64
import numpy as np
vector = np.zeros(300, dtype=np.float32) # represents some word-vector
vector = base64.b64encode(vector) # base64 encoding
# Saving vector to MongoDB...
在MongoDB中，它被保存为二进制文件，如。在C++中
浏览 1提问于2021-12-19得票数 0
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我最初的list_函数有200多万行代码，当我运行计算代码时，我得到了一个内存错误。有没有办法让我绕过它。下面的list_是实际numpy数组的一部分。
熊猫数据：
import pandas as pd
import math
import numpy as np
bigdata = 'input.csv'
data =pd.read_csv(Daily_url, low_memory=False)
#reverses all the table data values
data1 = data.iloc[::-1].reset_index(drop=True)
list_=
浏览 0提问于2021-01-18得票数 0
我使用numpy，希望在不丢失维度信息的情况下索引一行。
import numpy as np
X = np.zeros((100,10))
X.shape # >> (100, 10)
xslice = X[10,:]
xslice.shape # >> (10,)
在本例中，xslice现在是1维，但我希望它是(1,10)。在R中，我会使用X10，:，drop=F。在numpy中有类似的东西吗？我在文档中找不到它，也没有看到类似的问题被问到。
谢谢!
浏览 0提问于2010-08-24得票数 110
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我理解这个概念。但我觉得我犯了个愚蠢的错误。这就是我想要的(psuedo-ish代码)。这是为了锻炼。我无法理解低原点部分和前两行的语法。
norm = LogNorm(image.mean() + 0.5 * image.std(), image.max(), clip='True',
cmap=cm.gray, origin="lower")
在这里，image是一个numpy数组。如何将matplotlib中的这些norm和cmap参数传递给plt.show或imshow()
这不管用：
imshow(image, cmap
浏览 0提问于2014-03-18得票数 5
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MATLAB代码：
n = 2048;
d = 1;
order = 2048;
nn = [-(n/2):(n/2-1)]';
h = zeros(size(nn),'single');
h(n/2+1) = 1 / 4;
odd = mod(nn,2) == 1;
h(odd) = -1 ./ (pi * nn(odd)).^2;
f_kernel = abs(fft(h))*2;
filt = f_kernel(1:order/2+1)';
w = 2*pi*(0:size(filt,2)-1)/order;
filt(w>pi*d) = 0;
浏览 1提问于2016-02-28得票数 0
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2回答
我有一个C++函数，它计算一个很大的张量，我想通过将它作为NumPy数组返回给Python.
从pybind11的文档来看，使用似乎是可取的。在下面的示例中，注释掉的版本可以工作，而给定的版本可以编译，但在运行时失败(“无法将函数返回值转换为Python类型！”)。
为什么smartpointer版本失败？创建和返回NumPy数组的规范方法是什么？
PS:由于程序结构和数组的大小，最好不要复制内存，而是从给定的指针创建数组。内存所有权应该由Python获得。
typedef typename py::array_t<double, py::array::c_style | py::arr
浏览 2提问于2017-06-21得票数 33
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我试图从numpy数组中包含空值的DataFrame中删除行。
DataFrame：
name array
A [nan, nan, nan]
B [111.425818592, -743.060293425, -180.420675659]
预期产出
name array
B [111.425818592, -743.060293425, -180.420675659]
我的尝试：
df = df[df['array'].apply(lambda x: np.where(~np.isnan(x)))]
我所犯的
浏览 1提问于2018-02-28得票数 2
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我正在处理一个大的numpy矩阵(大约75k行，每一行有2个整数)，我必须从其中删除一些行。我想知道是否有一种快速删除行而不重新生成整个数组的方法，即是否有一个函数--更改只是矩阵的“掩码”(或任何调用)，而不是有效地删除内存中的行？然后，在删除所有正确的行之后，我可以重新生成一个干净的矩阵。
浏览 3提问于2017-11-15得票数 1
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我想阅读2048行随机选择的存储的列大小为200的numpy矩阵，在100 of内。到目前为止，我已经尝试了h5py。在我的例子中，连续模式的工作速度比块快，而且出于其他各种原因，我尝试使用前者。写入(以某种更有序的方式)非常快(~3ms)；不幸的是，读取2048个随机选择的行大约需要250 3ms。我正在尝试的阅读部分如下：
a = f['/test']
x = []
for i in range(2048):
r = random.randint(1,2048)
x.append(a[[r],...])
x = np.concatenate(x, 0)
显然
浏览 0提问于2018-01-21得票数 1
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代码： import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
poslist = []
numlist = []
i = 1
num = int(input('Number to check?'))
plt.title(str(num) + ': Collatz Graph')
plt.xlabel('Step')
plt.ylabel('Value')
print(num)
poslist.append(i)
numlist.append(num)
while True:
浏览 42提问于2021-11-05得票数 0
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2回答
我正在训练一个神经网络，大约有5G的数据存储在numpy数组中。数据被分割成100000行的块，我对所有的块进行了六次随机顺序的训练。不幸的是，网络已经开始过度适应。我认为它仍然有能力更贴切地拟合数据；我怀疑每个数据块内部的规律正开始相互矛盾，我需要更彻底地对数据进行洗牌，以便它能够在不同的组合上进行训练。在获得更多的培训数据之前，我想试一试。
有谁知道如何生成360万行(很长)的新排列数据？我考虑过使用技术，但是使用numpy.savetxt编写这些数组会产生令人难以置信的巨大文件，而且我无法知道如何以帮助解决这个问题的方式从标准npy文件中操作单个行。
现在，我最好的想法是创建成对的索引(
浏览 3提问于2014-11-20得票数 10
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我使用sqlite.Row作为行工厂：
db = sdb.connect(database=db.name)
db.row_factory = sdb.Row
dbc = db.cursor()
现在，我正在执行一个查询，该查询返回的结果集只有一个列，但有多个行：
hodsql = '''
SELECT perday
FROM mytable
'''
dbc.execute(hodsql)
perdays = dbc.fetchall()
我现在要做的是使用numpy计算数
浏览 3提问于2013-08-29得票数 0
我的目标是：
在python中创建3个numpy数组(其中2个将使用特定值初始化)，然后将它们通过swig发送到c++函数作为向量引用(这是为了避免对数据的复制和丢失效率)。在c++函数中，添加两个数组并将它们的和放在第三个数组中。
vec_ref.h
#include <vector>
#include <iostream>
void add_vec_ref(std::vector<int>& dst, std::vector<int>& src1, std::vector<int>& src2);
vec
浏览 25提问于2019-10-21得票数 11
1回答
我想将二次方程的两个解绘制为一个参数的函数(函数coeff(t) )。我正在使用函数numpy.roots (我确信在本例中所有根都是真实的)，并且我尝试从pyplot.plot内部调用它，如下所示：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
r = 3.74
def coeff(pp):
return np.array([pp-1,r+1-0.5*pp,-r])
def sroot(t):
return np.roots(coeff(t))
a = np.linspace(0,0.9,100)
fig = p
浏览 0提问于2015-02-27得票数 1
1回答
我想执行一个简单的操作，将python字典存储到csv文件中，然后将它从文件中读取为字典。
例如，我的字典将字符串映射到numpy数组的列表中：
d = {'x': [array([2, 3, 4]), array([5, 6, 7])], 'y': [array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])]
因此，我想将此字典存储为csv，然后在另一个程序中从文件中重新创建字典。
我尝试过使用python的csv模块将字典写到csv文件中，但是很难正确地存储多维numpy数组的列表。当我使用该模块读取它时，它会读取csv文件中的空白行。
我也尝试
浏览 1提问于2016-11-11得票数 0
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1回答
储存泡菜，泡菜或HDF5
、、、、
我现在正在处理来自项信息预处理的300个浮点特性。这些项由UUID (即字符串)标识。当前文件大小约为200 is。到目前为止，我已经将它们存储为腌制的numpy数组。有时，我需要将项目的UUID映射到Numpy行。为此，我使用了一个字典(存储为json)，它将UUID映射为numpy数组中的行。
我很想用Pandas把字典换成Pandas索引。我还发现了HF5文件格式，但是我想知道更多的是什么时候使用它们。
我使用数组的一部分来提供一个基于scikit-Learn的算法，然后对其余的算法执行分类。
浏览 2提问于2015-03-12得票数 4
回答已采纳
有numpy数组，1000行，1000 rows：a = np.array([list(range(1,1001))]*1000)
如何通过在本说明中从a中选择行和cols来获得一个数组:选择行索引行: 0:2、4:7、101和156:989；以及选择列索引的列: 0:3、400:589、678、701:999。
编辑、展开行和cols到1000行、1000 cols和展开行和cols选择条件。
嗨!任何在外面的人！请帮忙解决。Numpy需要一些改变。
浏览 7提问于2022-07-18得票数 0
1回答
通常，当缺少值时，numpy.var()与numpy.nanvar()不同，numpy.std()和numpy.nanstd()也是如此。然而：
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,np.NaN,np.NaN,np.NaN]})
print("np.var() " + " : "+ str(np.var(df["A"])))
print("np.nanvar() " + " : "+ str(np.nanvar(df["A"]
浏览 0提问于2018-04-15得票数 5
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