タグ付けされた質問 「numpy」

私はこの質問と非常によく似た質問がありますが、それでも一歩遅れています。Windows 7（申し訳ありませんが）64ビットシステムにインストールされているPython 3のバージョンは1つだけです。 私はこのリンクに従ってnumpyをインストールしました-質問で示唆されているように。インストールはうまくいきましたが、実行すると import numpy 次のエラーが発生しました： インポートエラー：numpyという名前のモジュールはありません これはおそらく非常に基本的な質問ですが、まだ学習中です。 ありがとう

200 python  python-3.x  numpy  import  scipy 

で一意の行を見つける必要があります numpy.array。 例えば： >>> a # I have array([[1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 0]]) >>> new_a # I want to get to array([[1, 1, 1, 0, …

199 python  arrays  numpy  unique 

2つのリストを入力として受け取り、ピアソン相関と相関の有意性を返す関数を探しています。

197 python  numpy  statistics  scipy 

休業。この質問は意見に基づいています。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？この投稿を編集して、事実と引用で回答できるように質問を更新してください。 4年前休業。 この質問を改善する どちらも非常に似ているようで、財務データ分析にどのパッケージがより有益であるかについて知りたいです。

195 python  numpy  scipy  pandas 

私は次のコードを持っています： r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9)) width x height x 9ゼロで満たされた行列を作成します。代わりNaNに、簡単な方法でsに初期化する関数または方法があるかどうかを知りたいです。

195 python  numpy 

Pythonでは、どのようにすれば、すべてTrueまたはすべてFalseで満たされた任意の形状の派手な配列を作成できますか？

193 python  arrays  numpy  boolean  numpy-ndarray 

特定のウィンドウを指定して1D配列の移動平均を計算するPythonのSciPy関数またはNumPy関数またはモジュールはありますか？

192 python  numpy  scipy  moving-average 

私はPythonとNumPyを使用しており、「転置」に問題があります。 import numpy as np a = np.array([5,4]) print(a) print(a.T) 呼び出しa.Tは配列の転置ではありません。たとえばの場合aは[[],[]]正しく転置されますが、の転置が必要です[...,...,...]。

191 python  numpy  transpose 

どのようにeinsum機能するかを正確に理解するのに苦労しています。私はドキュメントといくつかの例を見てきましたが、こだわっていないようです。 これはクラスで行った例です： C = np.einsum("ij,jk->ki", A, B) 2つのアレイAとB これには時間がかかると思いますA^T * Bが、よくわかりません（そのうちの1つの転置が正しく行われていますか？）。誰かが私にここで何が起こっているのか正確に説明できますeinsumか？

190 python  arrays  numpy  multidimensional-array  numpy-einsum 

それに気づく In [30]: np.mean([1, 2, 3]) Out[30]: 2.0 In [31]: np.average([1, 2, 3]) Out[31]: 2.0 ただし、やはり2つの異なる関数であるため、いくつかの違いがあるはずです。 それらの違いは何ですか？

189 python  numpy  statistics  average  mean 

2D NumPy配列があり、その中のすべての値をしきい値T以上の255.0に置き換えたいです。私の知る限り、最も基本的な方法は次のとおりです。 shape = arr.shape result = np.zeros(shape) for x in range(0, shape[0]): for y in range(0, shape[1]): if arr[x, y] >= T: result[x, y] = 255 これを行うための最も簡潔でpythonicな方法は何ですか？ これを行うためのより高速な（おそらく簡潔さおよび/またはpythonicが少ない）方法はありますか？ これは、人間の頭のMRIスキャンのウィンドウ/レベル調整サブルーチンの一部になります。2D numpy配列は画像のピクセルデータです。

187 python  arrays  numpy  replace  conditional-statements 

私がしようとすると numpy.newaxis その結果、x軸が0から1の2次元プロットフレームが得られます。しかし、numpy.newaxisベクトルをスライスするのに vector[0:4,] [ 0.04965172 0.04979645 0.04994022 0.05008303] vector[:, np.newaxis][0:4,] [[ 0.04965172] [ 0.04979645] [ 0.04994022] [ 0.05008303]] 行ベクトルを列ベクトルに変更すること以外は同じですか？ 一般的に、の使用方法は何numpy.newaxisですか？また、どのような状況で使用する必要がありますか？

186 python  numpy  multidimensional-array  array-broadcasting  numpy-ndarray 

このPythonコード： import numpy as p def firstfunction(): UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray = [] MeanOutputHeader=['TestID','ConditionName','FilterType','RRMean','HRMean', 'dZdtMaxVoltageMean','BZMean','ZXMean','LVETMean','Z0Mean', 'StrokeVolumeMean','CardiacOutputMean','VelocityIndexMean'] dataMatrix = BeatByBeatMatrixOfMatrices[column] roughTrimmedMatrix = p.array(dataMatrix[1:,1:17]) trimmedMatrix = p.array(roughTrimmedMatrix,dtype=p.float64) #ERROR THROWN HERE myMeans = p.mean(trimmedMatrix,axis=0,dtype=p.float64) conditionMeansArray = [TestID,testCondition,'UnfilteredBefore',myMeans[3], myMeans[4], myMeans[6], myMeans[9], myMeans[10], myMeans[11], myMeans[12], myMeans[13], myMeans[14], myMeans[15]] UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray.append(conditionMeansArray) secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray) return def secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray): RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3] return firstfunction() …

183 python  arrays  numpy  slice 

リストの単純なリストを派手な配列に変換するにはどうすればよいですか？行は個別のサブリストであり、各行にはサブリストの要素が含まれています。

183 python  list  numpy 

次のコードを検討してください。 avgDists = np.array([1, 8, 6, 9, 4]) ids = avgDists.argsort()[:n] これにより、n最小の要素のインデックスが得られます。これargsortを降順で使用して、n最高の要素のインデックスを取得することは可能ですか？

181 python  numpy