我有一个看起来有点像这样的数据文件:
cancelled | offer
----------|------
N | 123
N | 456
y | 789
我试图使用if语句来标记是否有任何取消的优惠(即标记为"Y“或”y“的)在dataframe中。这是我到目前为止掌握的代码:
if df["cancelled"].any().isin(["Y","y"]):
print("WARNING - Cancelled offers included!")
els
如何在Python Numpy中检查数组中的所有元素是否都是0或2?例如 if (all elements in c == 0) or (all elements in c == 2):
This is true
else :
This is False 它的意思是,如果c = numpy.array[0,0,2] It is true, 但如果是c=numpy.array[0,1,2],它就是false。 谁能给我一段代码?
我尝试使用np.isin()函数,但每次使用时,它都返回错误:
AttributeError: 'module' object has no attribute 'isin'
这就是我要做的
import numpy as np
a = np.arange(9).reshape((3,3))
test = np.arange(5)
print np.isin(a, test)
我没有找到关于这个问题的任何信息,我使用的是最新版本的numpy,并且其他numpy模块也没有任何问题,为什么它会返回给我这个错误?
我想验证一个numpy数组是否是另一个数组中的连续序列。
例如。
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
b = np.array([3,4,5])
c = np.array([2,3,4,6])
预期结果将是:
is_sequence_of(b, a) # should return True
is_sequence_of(c, a) # should return False
我想知道是否有这样做的numpy方法。
假设我有一个numpy数组a = [1 2 3 4 5 6 7 8],除了1,2和3到0之外,我想要更改其他所有内容。对于列表b = [1,2,3] a,尝试的aa不是在b= 0中,但是Python不接受这一点。目前,我正在使用如下的for循环:
c = a.unique()
for i in c:
if i not in b:
a[a == i] = 0
它的工作速度非常慢(在大小约为1000x1000x1000的3D数组中,大约有900个不同的值),并且不像numpy的最佳解决方案。有没有一种更理想的方法来解决这个问题呢?
我有一个一维整数数组的“因子”,这意味着不同的事情。有时多个数字表示相同的事情:
import numpy as np
vec = np.arange(1, 10)
comps = {
'good': (3,),
'bad': (4, 5, 9,),
'ok': (2, 3,)
}
result = {}
for name in comps.keys():
result[name] = np.zeros(len(vec), 'bool')
for i, v in enumerate(vec):
我希望在Python的LDA算法中使用运行时值对数据进行分类。下面是我尝试过的代码,但是model.fit(X,y)给出了错误:
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
代码:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
from sklearn.model_selecti
我使用的是Python3和numpy。我有一个数列,如:
arr = np.array([[1,2], [3,4],[5,6]])
我想找出点的位置,例如,3,4,我用这个
idP = [id for id in range(len(arr)) if (arr[id] == [3,4]).all()]
做这件事最好的方法是什么
我在试着确定一个pt是否在多边形内。由于它与代码的其他部分集成,必须将pt作为符号输入。然而,我意识到我无法评估结果。我有一个"NoneType“。我的代码是:
import numpy as np
from sympy import Symbol, Piecewise, lambdify, And, Ne
from sympy import Point, Polygon
x1, y1 = Symbol('x1'), Symbol('y1')
x2, y2 = Symbol('x2'), Symbol('y2')
xp