タグ付けされた質問 「numpy」

単純にnumpy / scipyで移動平均を計算する関数はないようで、複雑な解につながります。 私の質問は2つあります。 numpyで移動平均を（正しく）実装する最も簡単な方法は何ですか？ これは簡単ではなく、エラーが発生しやすいように思われるので、このケースにバッテリーを含めないことには十分な理由がありますか？

109 python  numpy  scipy  time-series  moving-average 

注：これは、通常のタプルから配列への変換の逆を求めています。 （ラップされたc ++）関数にネストされたタプルとして引数を渡す必要があります。たとえば、次の作品 X = MyFunction( ((2,2),(2,-2)) ) 一方、以下はしません X = MyFunction( numpy.array(((2,2),(2,-2))) ) X = MyFunction( [[2,2],[2,-2]] ) 残念ながら、私が使用したいという議論は、数の多い配列として私に来ます。その配列は常に、いくつかのNに対して2xNの次元を持ちます。 それをタプルに変換する簡単な方法はありますか？ループして新しいタプルを作成できることはわかっていますが、numpy配列が提供する適切なアクセスがあるとよいでしょう。 私が望むほどうまくこれを行うことができない場合、ループなどでそれを行うための最も美しい方法は何ですか？

108 python  numpy 

事前に指定されたビンの配列の平均を取るより効率的な方法はありますか？たとえば、数値の配列とその配列のビンの開始位置と終了位置に対応する配列があり、それらのビンの平均値を取得したいだけですか？以下にそれを行うコードがありますが、それをどのように削減して改善できるのか疑問に思っています。ありがとう。 from scipy import * from numpy import * def get_bin_mean(a, b_start, b_end): ind_upper = nonzero(a >= b_start)[0] a_upper = a[ind_upper] a_range = a_upper[nonzero(a_upper < b_end)[0]] mean_val = mean(a_range) return mean_val data = rand(100) bins = linspace(0, 1, 10) binned_data = [] n = 0 for n in range(0, len(bins)-1): …

108 python  numpy  scipy  scientific-computing 

Python3でPandas0.19.1を使用しています。これらのコード行で警告が表示されます。文字列Peterが列に存在するすべての行番号を含むリストを取得しようとしていますUnnamed: 5。 df = pd.read_excel(xls_path) myRows = df[df['Unnamed: 5'] == 'Peter'].index.tolist() 警告が発生します： "\Python36\lib\site-packages\pandas\core\ops.py:792: FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar, but in the future will perform elementwise comparison result = getattr(x, name)(y)" このFutureWarningとは何ですか。機能しているように見えるので、無視する必要があります。

108 python  python-3.x  pandas  numpy  matplotlib 

だから私は少し問題があります。scipyに既にヒストグラム形式のデータセットがあるので、ビンの中心とビンあたりのイベント数を取得しました。どうすればヒストグラムとしてプロットできますか？ただやってみた bins, n=hist() しかし、それはそれが好きではありませんでした。何かお勧めですか？

107 python  numpy  matplotlib  scipy  histogram 

BLASとLAPACKの線形代数機能を多用するプログラムを書きたいと思います。パフォーマンスは問題なので、いくつかのベンチマークを行い、知りたいのですが、私が取ったアプローチが正当なものかどうかを確認します。 私は、いわば3人の競技者がいて、単純な行列と行列の乗算でそのパフォーマンスをテストしたいと考えています。出場者は次のとおりです。 Numpy、の機能のみを利用dot。 Python、共有オブジェクトを介してBLAS機能を呼び出します。 C ++、共有オブジェクトを介してBLAS機能を呼び出す。 シナリオ さまざまな次元の行列-行列乗算を実装しましたi。i5の増分で5〜500が実行され、matricies m1とはm2、このように設定されています。 m1 = numpy.random.rand(i,i).astype(numpy.float32) m2 = numpy.random.rand(i,i).astype(numpy.float32) 1. Numpy 使用されるコードは次のようになります。 tNumpy = timeit.Timer("numpy.dot(m1, m2)", "import numpy; from __main__ import m1, m2") rNumpy.append((i, tNumpy.repeat(20, 1))) 2. Python、共有オブジェクトを介してBLASを呼び出す 機能付き _blaslib = ctypes.cdll.LoadLibrary("libblas.so") def Mul(m1, m2, i, r): no_trans = c_char("n") n = c_int(i) one …

107 c++  python  numpy  benchmarking  blas 

閉まっている。この質問はスタックオーバーフローのガイドラインを満たしていません。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？Stack Overflowのトピックとなるように質問を更新します。 4年前休業。 この質問を改善する Numpy用の唯一の64ビットWindowsインストーラーは、Python 2.6でのみ機能するNumpyバージョン1.3.0用です。 http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/ WindowsでNumpyを使用するためにPython 2.6にロールバックする必要があり、何かが足りないように思えるのは奇妙に思えます。 私ですか？

106 python  windows  python-2.7  numpy 

数値のセットの自動相関を行う必要があります。これは、私が理解しているように、セットとそれ自体の相関です。 私はnumpyの相関関数を使用して試してみましたが、最初の数が最大ではないはずのベクトルがほとんど常にあるため、結果は信じられません。 したがって、この質問は実際には2つの質問です。 正確には何をしnumpy.correlateていますか？ 自動相関を行うにはどうすればよいですか（または他の何か）。

106 python  math  numpy  numerical-methods 

このようなテーブルがある場合： df = pd.DataFrame({ 'hID': [101, 102, 103, 101, 102, 104, 105, 101], 'dID': [10, 11, 12, 10, 11, 10, 12, 10], 'uID': ['James', 'Henry', 'Abe', 'James', 'Henry', 'Brian', 'Claude', 'James'], 'mID': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A', 'A', 'C'] }) count(distinct hID)Qlikで、一意のhIDのカウントを5にすることができます。パンダのデータフレームを使用してPythonでそれを行うにはどうすればよいですか？それとも、厄介な配列ですか？同様に、もしcount(hID)そうするとしたら、Qlikで8を取得します。パンダでそれを行うための同等の方法は何ですか？

106 python  pandas  numpy  qlikview  qliksense 

Numpy配列で最初に出現する数値のインデックスを見つけるにはどうすればよいですか？スピードは私にとって重要です。次の回答には興味がありません。これらは配列全体をスキャンし、最初の発生を見つけても停止しません。 itemindex = numpy.where(array==item)[0][0] nonzero(array == item)[0][0] 注1：その質問からの回答のいずれも関連性がないようです配列内の何かの最初のインデックスを返すNumpy関数はありますか？ 注2：Pythonループよりも、Cでコンパイルされたメソッドの使用が推奨されます。

105 python  numpy  find 

パンダにデータフレームがあり、その値のタイプが何であるかを理解しようとしています。カラムのタイプがわかりません'Test'。しかし、を実行するとmyFrame['Test'].dtype、次のようになります。 dtype('O') これは何を意味するのでしょうか？

105 python  pandas  numpy  dataframe  types 

派手な2D配列を3次元にコピーしたいのですが。たとえば、（2D）numpy配列があるとします。 import numpy as np arr = np.array([[1,2],[1,2]]) # arr.shape = (2, 2) 新しい次元でN個のそのようなコピーを持つ3Dマトリックスに変換します。作用するarrN = 3と、出力は次のようになります。 new_arr = np.array([[[1,2],[1,2]],[[1,2],[1,2]],[[1,2],[1,2]]]) # new_arr.shape = (3, 2, 2)

105 python  arrays  numpy 

3D空間のポイントのセットを表す3タプルのリストがあります。これらのすべての点をカバーする表面をプロットしたいと思います。 パッケージplot_surface内の関数は、mplot3d引数としてX、Y、Zが2d配列である必要があります。あるplot_surfaceプロット表面への権利の機能とどのように私は必要な形式に自分のデータを変換するのですか？ data = [(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),.....,(xn,yn,zn)]

104 python  numpy  matplotlib  surface 

変数がNoneまたはnumpy.arrayかどうかを確認したいと思います。check_aこれを行うための関数を実装しました。 def check_a(a): if not a: print "please initialize a" a = None check_a(a) a = np.array([1,2]) check_a(a) しかし、このコードはValueErrorを発生させます。簡単な方法は何ですか？ ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-0201c81c185e> in <module>() 6 check_a(a) 7 a = np.array([1,2]) ----> 8 check_a(a) <ipython-input-41-0201c81c185e> in check_a(a) 1 def check_a(a): ----> 2 if not a: 3 print …

104 python  numpy  is-empty 

NumPyを使用して、次のMATLABコードと同等のものを実行したいと思いますrepmat([1; 1], [1 1 1])。どうすればこれを達成できますか？

103 python  matlab  numpy