タグ付けされた質問 「numpy」

NumPyは、Pythonプログラミング言語の科学および数値計算の拡張機能です。

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切り詰めずに、NumPy配列全体を出力する方法は?
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, …




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NumPy配列のN個の最大値のインデックスを取得するにはどうすればよいですか?
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]。

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通常のPythonリストと比較したNumPyの利点は何ですか?
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?

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パンダデータフレームをNumPy配列に変換
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, …



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numpy reshapeで-1はどういう意味ですか?
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?

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CSVデータをNumPyのレコード配列に読み込むにはどうすればよいですか?
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()?

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OpenCV-Pythonのシンプルな数字認識OCR
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: …

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Pythonでndarray内の特定のアイテムの出現を数える方法は?
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?

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Numpy配列の次元
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。

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numpy配列と行列の違いは何ですか?どちらを使用すればよいですか?
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 

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