numpy
Я пытаюсь установить numpy (и scipy и matplotlib) в virturalenv. Я продолжаю получать эти ошибки, хотя: RuntimeError: Broken toolchain: cannot link a simple C program ---------------------------------------- Cleaning up... Command python setup.py egg_info failed with error code 1 у меня есть инструменты ...
я читаю два столбца csv-файла с помощью pandas readcsv() и затем присвоение значений словарю. Столбцы содержат строки цифр и букв. Иногда бывают случаи, когда ячейка пуста. На мой взгляд, значение чтения этой словарной статьи должно быть None но вместо nan назначена. Конечно None больше описывает пустую ячейк...
Я пытаюсь понять, что такое машинное Эпсилон. Согласно Википедии, он может быть рассчитан следующим образом: def machineEpsilon(func=float): machine_epsilon = func(1) while func(1)+func(machine_epsilon) != func(1): machine_epsilon_last = machine_epsilon machine_epsilon = func(machine_...
у меня есть 2D список что-то вроде a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] и я хочу преобразовать его в 2d массив numpy. Можем ли мы сделать это без выделения памяти, как numpy.zeros((3,3)) а затем хранить значения к нему?...
Я ищу, как пересчитать массив numpy, представляющий данные изображения в новом размере, предпочтительно с выбором метода интерполяции (ближайший, билинейный и т. д.). Я знаю, что есть scipy.misc.imresize который делает именно это, обертывая функцию изменения размера PIL. Единственная проблема заключается в...
Я пытаюсь получить индексы максимального элемента в массиве Numpy. Это можно сделать с помощью numpy.argmax. Моя проблема заключается в том, что я хотел бы найти самый большой элемент во всем массиве и получить индексы этого. numpy.argmax может быть применен либо вдоль одной оси, что не то, что я хочу, или н...
Я хотел бы создать фильм h264 или divx из кадров, которые я генерирую в скрипте python в matplotlib. Есть около 100k кадров в этом фильме. в примерах в интернете [напр. 1], я видел только метод сохранения каждого кадра как png, а затем запуск mencoder или ffmpeg на этих файлах. В моем случае сохранение каждо...
есть ли умная и компактная симметричная матрица в numpy, которая автоматически (и прозрачно) заполняет позицию в [j][i], когда [i][j] написано? import numpy a = numpy.symmetric((3, 3)) a[0][1] = 1 a[1][0] == a[0][1] # True print(a) # [[0 1 0], [1 0 0], [0 0 0]] assert numpy.all(a == a.T) # for any symmetric...
Как можно достоверно определить, имеет ли объект тип numpy? Я понимаю, что этот вопрос противоречит философии duck typing, но идея состоит в том, чтобы убедиться, что функция (которая использует scipy и numpy) никогда не возвращает тип numpy, если он не вызывается с типом numpy. Это приходит в решении друго...
Я недавно перешел на Python 3.5 и заметил новый оператор умножения матрицы (@) иногда ведет себя иначе, чем numpy dot оператора. Например, для 3d массивов: import numpy as np a = np.random.rand(8,13,13) b = np.random.rand(8,13,13) c = a @ b # Python 3.5+ d = np.dot(a, b) The @ оператор возвращает массив...