タグ付けされた質問 「numpy」

numpy配列を出力すると、切り捨てられた表現が表示されますが、完全な配列が必要です。 これを行う方法はありますか？ 例： >>> numpy.arange(10000) array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999]) >>> numpy.arange(10000).reshape(250,40) array([[ 0, 1, 2, ..., 37, 38, 39], [ 40, 41, 42, ..., 77, 78, 79], [ 80, 81, 82, ..., 117, 118, 119], ..., [9880, 9881, 9882, ..., 9917, 9918, 9919], [9920, 9921, 9922, …

589 python  arrays  numpy  options  output-formatting 

NumPy配列をCSVファイルにダンプする方法はありますか？2D NumPy配列があり、人間が読める形式でダンプする必要があります。

545 python  arrays  csv  numpy 

3Dには2つのポイントがあります。 (xa, ya, za) (xb, yb, zb) そして、距離を計算したい： dist = sqrt((xa-xb)^2 + (ya-yb)^2 + (za-zb)^2) これをNumPyで、または一般的にPythonで行うための最良の方法は何ですか？私が持っています： import numpy a = numpy.array((xa ,ya, za)) b = numpy.array((xb, yb, zb))

529 python  numpy  euclidean-distance 

パンダを使用してPythonに20 x 4000のデータフレームがあります。これらの列のうち2つはYearおよびと名付けられていquarterます。私はと呼ばれる変数を作成したいのですがperiod可能ということYear = 2000とquarter= q2にします2000q2。 誰かがそれを手伝ってくれる？

487 python  pandas  numpy  dataframe 

NumPyは、を介して配列の最大値のインデックスを取得する方法を提案しnp.argmaxます。 私は同様のものを望みますが、N最大値のインデックスを返します。 私は配列を持っている場合、例えば、、 [1, 3, 2, 4, 5]、function(array, n=3)指数返される[4, 3, 1]要素に対応します[5, 4, 3]。

482 python  numpy  max  numpy-ndarray 

通常のPythonリストと比較したNumPyの利点は何ですか？ 約100の金融市場シリーズがあり、100x100x100 = 100万セルのキューブ配列を作成します。標準誤差で配列を満たすために、各xを各yとzで回帰（3変数）します。 「大きな行列」の場合、パフォーマンスとスケーラビリティの理由から、PythonリストではなくNumPyを使用する必要があると聞きました。事は、私はPythonのリストを知っており、それらが私のために働くようです。 NumPyに移行すると、どのようなメリットがありますか？ 1000シリーズ（つまり、キューブ内の10億浮動小数点セル）がある場合はどうなりますか？

466 python  arrays  list  numpy  numpy-ndarray 

パンダのデータフレームをNumPy配列に変換する方法を知りたいです。 データフレーム： import numpy as np import pandas as pd index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1] b = [0.2, np.nan, 0.2, 0.2, 0.2, np.nan, np.nan] c = [np.nan, 0.5, 0.5, np.nan, 0.5, 0.5, np.nan] df = pd.DataFrame({'A': a, …

465 python  arrays  pandas  numpy  dataframe 

私が持っていると仮定します： test = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) test[i]配列のi番目の行を取得します（例：）[1, 2]。i番目の列にアクセスするにはどうすればよいですか？（例[1, 3, 5]）。また、これは高価な操作でしょうか？

463 python  arrays  numpy 

Pythonリストが何かの最初のインデックスを返すメソッドがあることは知っています。 >>> l = [1, 2, 3] >>> l.index(2) 1 NumPy配列のようなものはありますか？

463 python  arrays  numpy 

numpy行列は、パラメーター-1のreshape関数を使用してベクトルに再形成できます。しかし、ここでは-1の意味がわかりません。 例えば： a = numpy.matrix([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) b = numpy.reshape(a, -1) の結果bは次のとおりです。matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) ここに-1の意味を知っている人はいますか？そしてそれはpythonが-1などいくつかの意味を割り当てているようです：array[-1]最後の要素を意味します：説明してもらえますか？

420 python  numpy  reshape  numpy-ndarray 

私は多くの方法で、レコードの配列にCSVファイルの内容をインポートするための直接的な方法があるかどうだろうというRのread.table()、read.delim()、およびread.csv()Rのデータフレームに家族の輸入データ？ または、csv.reader（）を使用してから次のようなものを適用する最良の方法はnumpy.core.records.fromrecords()？

414 python  numpy  scipy  genfromtxt 

OpenCV-Python（cv2）で「数字認識OCR」を実装しようとしています。それは単に学習目的のためです。OpenCVのKNearest機能とSVM機能の両方について学びたいと思います。 各桁のサンプル（画像）が100個あります。一緒にトレーニングしたいです。 letter_recog.pyOpenCVサンプルに付属するサンプルがあります。しかし、それをどうやって使うのかまだ分かりませんでした。サンプルやレスポンスなどがわかりません。また、最初はtxtファイルが読み込まれましたが、最初はわかりませんでした。 後で少し検索すると、cppサンプルにletter_recognition.dataが見つかりました。私はそれを使用し、letter_recog.pyのモデルでcv2.KNearestのコードを作成しました（テスト用のみ）： import numpy as np import cv2 fn = 'letter-recognition.data' a = np.loadtxt(fn, np.float32, delimiter=',', converters={ 0 : lambda ch : ord(ch)-ord('A') }) samples, responses = a[:,1:], a[:,0] model = cv2.KNearest() retval = model.train(samples,responses) retval, results, neigh_resp, dists = model.find_nearest(samples, k = 10) print results.ravel() それは私にサイズ20000の配列を与えました、私はそれが何であるかわかりません。 質問： …

380 python  opencv  numpy  computer-vision  ocr 

Pythonでは、次のように出力y されるndarray がありますarray([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]) この配列にが0いくつあるか、がいくつあるかを数えようとしています1。 しかし、私は、入力したときy.count(0)またはy.count(1)それが言います、 numpy.ndarray オブジェクトに属性がありません count 私は何をすべきか？

376 python  numpy  multidimensional-array  count 

私は現在、NumpyとPythonを学習しようとしています。次の配列があるとします。 import numpy as np a = np.array([[1,2],[1,2]]) の次元を返す関数はありますかa（egaは2 x 2の配列です）？ size() 4を返しますが、あまり役に立ちません。

367 python  arrays  numpy  dimensions 

それぞれの長所と短所は何ですか？ 私が見てきたことから、必要に応じてどちらか一方をもう一方の代わりとして機能させることができるので、両方を使用するか、どちらか一方のみを使用する必要がありますか？ プログラムのスタイルは私の選択に影響しますか？私はnumpyを使用していくつかの機械学習を行っているので、行列はたくさんありますが、ベクトル（配列）もたくさんあります。

345 python  arrays  matrix  numpy