我有一个dataframe列,它是一组按降序排列的数字,我需要将最低的%10分配给一个新的dataframe。但我找不到办法提取最低的%10。谢谢。
我尝试过的第一个函数是numpy的percentile函数。
import numpy as np
import pandas as pd
df['Column']` #which has 2400 number
array1 = np.array(df['Column'])
np.percentile(array1,10)` #gave me the variable which is the %10 (
我想提取列的范围。我知道如何在numpy中这样做,但我不想使用numpy切片操作符。
import numpy as np
a = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]]
arr = np.array(a)
k = 0
print(arr[k:, k+1]) # --> [2 7]
print([[a[r][n+1] for n in range(0,k+1)] for r in range(k,len(a))][0]) # --> [2]
第二句话怎么了?
我有一个二维数组(n X m),我想用一个长度为n的行索引列表来生成一个一维数组(长度n)。 例如: 2d = ([a,b,c],[d,e,f],[g,h,i]) # input array
1d = ([0,2,1]) # row numbers
result = ([a,e,h]) # array of the first row of first column, third row of second column, second row of third column 我已经找到了一种使用列表理解的方法(同时迭代列和索引并提取值),但是肯定有一个numpy函数可以做到这一点?
我想知道如何将列附加到numpy数组中?假设我阅读了一个.tsv,如下所示:
from sklearn import metrics,preprocessing,cross_validation
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import sklearn.linear_model as lm
import pandas as p
print "loading data.."
traindata = np.array(p.read_table('tra
我有一个(268X4) df,并找到了一列的异常值(22,1)。我想从df中删除这些异常值。我该怎么做?
> df=df_nonull import pandas as pd # to manipulate dataframes import
> numpy as np # to manipulate arrays
>
> # a number "a" from the vector "x" is an outlier if
> # a > median(x)+1.5*iqr(x) or a < median
我有一个数组X,包含R行和C列。我希望生成一个名为a_array的新数组,在该数组中,每个元素将根据其相应行在X中的均值和标准差随机生成。用Numpy做这件事的最有效的方法是什么?
目前,我正在使用嵌套循环来生成元素级的数字.
a_array = np.zeros(shape=(a_size, X.shape[0]))
for i in range(a_size):
for j in range(X.shape[0]):
a_array[i][j] = np.random.randint(low=X[i].mean()-X[i].std(), high=X[i].mea
我对.vtu文件的使用真的很陌生,我需要从解决方案中的一些数组中提取网格数据和数据,以便将它们存储在两个.npy文件中,一个用于网格,另一个用于变量,然后进行一些后处理。虽然我能够从网格中提取点,从数组中提取单元格数据,并将它们转换为numpy数组,但我不知道如何将cell数据转换为Point数据。
下面是我的代码:
reader = vtk.vtkXMLUnstructuredGridReader()
reader.SetFileName("myfile.vtu")
reader.Update()
# Get the coordinates of nodes in the
我训练了一个模型并提取了.h5模型架构,然后我使用.h5作为时间序列数据集的预测。这个过程是通过将熊猫数据转换成numpy数组并添加虚拟维度来完成的。然后,在绘图部分,必须有2D图而不是3D数组,所以我把它重新塑造成2D,但是在绘图部分,没有什么可显示的。如何绘制预测结果?完整代码:
from keras.models import load_model
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
model = tf.keras.models.lo