Tag: numpy

Как рассчитать средние значения по столбцам в данной структуре данных?

У меня есть следующая структура данных ds : {('AD', 'TYPE_B', 'TYPE_D'): [array([84.0, 85.0, 115.0], dtype=object), array([31.0, 23.0, 599.0], dtype=object), array([75.0, 21.0, nan], dtype=object), array([59.0, 52.0, 29.0], dtype=object)],('AD', 'TYPE_A', 'TYPE_N'): [array([84.0, 85.0, 115.0], dtype=object), array([31.0, 23.0, 599.0], dtype=object), array([75.0, 21.0, 300.0], dtype=object), array([59.0, 52.0, 29.0], dtype=object)]} Мне нужно оценить средние значения по первому столбцу, по второму […]

Путаница между numpy, scipy, matplotlib и pylab

Numpy, scipy, matplotlib и pylab являются общими понятиями среди тех, кто использует python для научных вычислений. Я немного узнал о пилабе, и я смутился. Всякий раз, когда я хочу импортировать numpy, я всегда могу сделать: import numpy as np Я просто считаю, что как только я это сделаю from pylab import * также будет импортирован […]

как добавить матрицу numpy в пустой массив numpy

Я хочу добавить массив numpy (матрица) в массив через цикл data=[[2 2 2] [3 3 3]] Weights=[[4 4 4] [4 4 4] [4 4 4]] All=np.array([]) for i in data: #i=[2 2 2 ] #for example h=i*Weights #h=[[8 8 8][8 8 8][8 8 8]] All=np.concatenate((All,h),axis=0) Это ошибка: ValueError: all the input arrays must have same […]

Сравните несколько гистограмм в файле OpenCV

У меня есть набор данных изображений, где я создаю гистограмму каждого изображения, а затем я хочу сохранить (записать) их в файл, так что для каждого нового изображения, которое я использую для ввода, я сравниваю гистограмму этого изображения с теми, У меня уже есть файл и найти, идентичны ли они. Код пока что: import numpy as […]

Расположение элементов в Python

Каждый элемент массива «данные» должен быть изменен следующим образом: Например, 4 следует видеть в именах_A и data_A. Названия_A для 4 – «Давид». Теперь «Давид» следует видеть в именах_B и data_B. Data_B для «David» равен 30. Таким образом, элемент 4 должен быть изменен на 30; и так далее. import numpy as np names_A = ['David', 'Mark', […]

Проблемы матрицы Python

Это продолжается из этого потока: матрица Python, любое решение? вход from numpy import * import numpy x=[['1','7'], ['1.5', '8'], ['2', '5.5'], ['2','9']] Код y = x[:, :, None] * x[:, None] print y.sum(axis=0) Я получил ошибку: «Индексы списка должны быть целыми, а не кортежем» Но если x равно x = numpy.array([[1, 7], [1.5, 8], [2, […]

Как я могу удалить строки массива, если один из элементов строки не удовлетворяет условию?

Я хотел бы удалить строки массива, когда элементы третьего столбца массива меньше определенного количества. Например: a=np.array([[2331.13,1944.88,23.1379,7,3.18339,0.482105], [8168.44,1904.70,19.5025,265,4.12642,0.0376510], [7389.36,1983.97,14.3581,3937,6.04109,0.713416], [1765.18,1944.29,22.5495,35,2.30717,0.794432], [2319.33,1946.68,22.4300,25,3.63676,0.0210690], [785.666,2090.69,14.7940,1095,2.52823,0.999842], [4071.24,2186.92,22.6616,31,2.79309,0.0312501], [7082.51,2191.69,23.0122,19,2.53166,0.687001]]) Я хотел бы удалить строки, которые удовлетворяют следующему условию: a[:,2]<15.0 Приветствия.

Проблемы умножения матриц – Numpy vs Matlab?

Я пытаюсь перевести некоторый код Matlab, который у меня есть на Python (используя numpy). У меня есть следующий код Matlab: (1/x)*eye(2) X просто 1000000. Как я понимаю, * в Matlab указывает умножение матрицы, а эквивалент – .dot в numpy. Итак, в Python у меня есть: numpy.array([(1/x)]).dot(numpy.identity(2)) Я получаю ошибку «фигуры (1,) и (2,2) не выровнены: […]

переформатировать массив изображений

У меня 60000 train_images, представленных в виде матрицы (28,28,60000). Это numpy.ndarray. Я хочу преобразовать его в массив из 1-мерных изображений, что означает, что каждое изображение представлено как одна строка / массив чисел, и я хочу 60000 массивов. Другими словами, я хочу перейти от (28, 28, 60000) к (60000, 28 * 28). В python это будет: […]

Сделайте проценты равными с помощью функции формулы в python для значений, вытащенных из Excel

import xlrd,numpy excel = '/Users/Bob/Desktop/' wb1 = xlrd.open_workbook(excel + 'assignment3.xlsx') sh1 = wb1.sheet_by_index(0) colA,colB = [],[] for a in range(3,sh1.nrows): colA.append(int(sh1.cell(a,0).value)) colB.append(int(sh1.cell(a,1).value)) print(colA) print(colB) given_per = (sh1.cell_value(2,1))*100 print("Given Percentage:", given_per) calc_per = numpy.irr(colB) * 100 # Using this formula to get the 5% print("Calculated Percentage", round(calc_per, 0), '%', '\n') #Given percentage (10%) is the required […]

Python - лучший язык программирования в мире.