我想使用numpy.ix_为二维值空间生成多维索引。但是,我需要使用一个子索引来查找一维索引。例如,
assert subindex.shape == (ny, nx)
data = np.random.random(size=(ny,nx))
# Generator returning the index tuples
def get_idx(ny,nx,subindex):
for y in range(ny):
for x in range(nx):
yi = y # This
在输入一个没有排序的浮点数列表时,找到最接近某个值的元素的索引的最有效方法是什么?人们想到了一些可能的解决办法:
For:
x = random.sample([float(i) for i in range(1000000)], 1000000)
1)自己的函数:
def min_val(lst, val):
min_i = None
min_dist = 1000000.0
for i, v in enumerate(lst):
d = abs(v - val)
if d < min_dist:
min_
我仍然是python的新手,我需要使用PyAstronomy模块来编写代码。我想调用这个函数作为另一个代码的输入: def phaseAngle(pos, los='-z'):
"""
Calculate the phase angle.
Parameters
----------
pos : array
Either a one-dimensional array with xyz coordinate or a
[3,N] array containing N xyz pos
我在Windows 64位上使用Python 3.5.2 32位.当我执行使用Scipy、Pandas和Numpy的项目时,我会得到这个错误:
Traceback (most recent call last):
import scipy.stats as stat
File "C:\Users\Mohammed\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\lib\site- packages\scipy\stats\__init__.py", line 344, in <module>
from .s
我在数组元素迭代中使用numpy.ndenumerate:
a = np.ones((10,10,10))
for (x,y,z), value in numpy.ndenumerate(a):
do stuff with x,y,z and value
如何只对指定的元素值进行迭代?例如,如果数组是二进制的,我如何对所有数组进行迭代?
目前,我使用的内容如下:
specified = np.nonzero(a) #or np.where(a == some_value)
for i in xrange(np.count_nonzero(a)):
do stuff with x
下面是它在Numpy中的工作方式 import numpy as np
vals_for_fives = [12, 18, 22, 33]
arr = np.array([5, 2, 3, 5, 5, 5])
arr[arr == 5] = vals_for_fives # It is guaranteed that length of vals_for_fives is equal to the number of fives in arr
# now the value of arr is [12, 2, 3, 18, 22, 33] 对于可广播或常量赋值,我们可以在Tensorf
上下文
我在numpy中有下面的示例数组
import numpy as np
# All arrays in this example have the shape (15,)
# Note: All values > 0 are unqiue!
a = np.array([8,5,4,-1,-1, 7,-1,-1,12,11,-1,-1,14,-1,-1])
reference = np.array([0,1,2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10,11,12,13,14])
lookup = np.array([3,6,0,-2,-2,24,-2
我使用的是python2.7和os x 10.10.3
每次我想导入numpy或scipy时,都会收到这个错误:
>>> import numpy as np
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named numpy
但是当我在/usr/bin中打开python时,我可以成功地导入这些模块。一旦我离开了这个目录,我就会得到这个错误。
PS:我发现在/usr/bin中,有python
我想推荐地点,但我的滑雪板有问题。我一直在更新我的库,但它不工作。我使用带有anaconda的python 2.7
请帮帮我:D这是我的库代码。
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score
from sklearn import