numpy

есть ли предпочтительный способ сохранить тип данных numpy массив крепится как int (или int64 или что-то еще), в то время как элемент внутри указан как numpy.NaN? в частности, я преобразовываю внутреннюю структуру данных в фрейм данных Pandas. В нашей структуре у нас есть целочисленные столбцы, которые все е...

после создания массива NumPy и сохранения его в качестве переменной контекста Django, я получаю следующую ошибку при загрузке веб-страницы: array([ 0, 239, 479, 717, 952, 1192, 1432, 1667], dtype=int64) is not JSON serializable что это значит?...

что объясняет разницу в поведении булевых и побитовых операций над списками против numpy.массивы? я путаюсь о соответствующем использовании '& 'vs'and ' в python, проиллюстрированный в следующих простых примерах. mylist1 = [True, True, True, False, True] mylist2 = [False, True, False, True...

Я получаю следующую ошибку при попытке импорта из sklearn: >>> from sklearn import svm Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> from sklearn import svm File "C:Python27libsite-packagessklearn__init__.py", line 16, in <module> from . imp...

Я недавно подал заявление этой решение для усреднения всех N строк матрицы. Хотя решение работает в целом у меня были проблемы при применении к массиву 7x1. Я заметил, что проблема заключается в использовании -= оператора. Чтобы сделать небольшой пример: import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.copy(...

я печатаю import numpy as np почти каждый раз, когда я запускаю интерпретатор python. Как настроить интерпретатор python или ipython, чтобы numpy автоматически импортировался?...

Как я могу найти индекс первого вхождения числа в массив NumPy? Скорость важна для меня. Меня не интересуют следующие ответы, потому что они сканируют весь массив и не останавливаются, когда находят первое вхождение: itemindex = numpy.where(array==item)[0][0] nonzero(array == item)[0][0] Примечание 1: ни ...

Как мне взять несколько списков и поместить их в качестве разных столбцов в фрейм данных python? Я попытался следовать спискам чтения в столбцы фрейма данных pandas, но у меня были некоторые проблемы. Попытка 1: есть три списка, и застегнуть их вместе и использовать этот res = zip (lst1,lst2,lst3) дает тол...

Как преобразовать ["1.1", "2.2", "3.2"] до [1.1, 2.2, 3.2] в NumPy?...

Предположим, у меня есть большой массив numpy в памяти, у меня есть функция func в этот гигантский массив в качестве входных данных (вместе с некоторыми другими параметрами). func С различными параметрами можно побежать параллельно. Например: def func(arr, param): # do stuff to arr, param # build array ...