我有两个一维数组，x和y，一个比另一个小。我正在尝试查找x中y的每个元素的索引。我找到了两种简单的方法来做到这一点，第一种很慢，第二种是内存密集型。缓慢的方式indices=[]foriyiny:indices+=np.where(x==iy)[0][0]内存pigxe=np.outer([1,]*len(x),y)ye=np.outer(x,[1,]*len(y))junk,indices=np.where(np.equal(xe,ye))是否有更快的方法或更少的内存密集型方法？理想情况下，搜索将利用这样一个事实，即我们不是在列表中搜索一个东西，而是很多东西，因此更适合并行化。如果您
i=np.arange(1,4,dtype=np.int)a=np.arange(9).reshape(3,3)和a>>>array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])a[:,0:1]>>>array([[0],[3],[6]])a[:,0:2]>>>array([[0,1],[3,4],[6,7]])a[:,0:3]>>>array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])现在我想对数组进行矢量化以将它们一起打印。我试试a[:,0:i]或a[:,0:i[:,None]]它给出了TypeError:只有整数标量数组可以转换为标量索引
i=np.arange(1,4,dtype=np.int)a=np.arange(9).reshape(3,3)和a>>>array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])a[:,0:1]>>>array([[0],[3],[6]])a[:,0:2]>>>array([[0,1],[3,4],[6,7]])a[:,0:3]>>>array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])现在我想对数组进行矢量化以将它们一起打印。我试试a[:,0:i]或a[:,0:i[:,None]]它给出了TypeError:只有整数标量数组可以转换为标量索引
这个问题在这里已经有了答案:Accessingtheindexin'for'loops(26个回答)关闭8年前.我正在编写一个简单的Pythonfor循环来打印字符串中的当前字符。但是，我无法获得角色的索引。这是我所拥有的，有人知道在循环中获取字符当前索引的好方法吗？loopme='THISISAVERYLONGSTRINGWITHMANYMANYWORDS!'forwinloopme:print"CURRENTWORDIS"+w+"ATCHARACTER" 最佳答案 使用enumerate()function生成索引以及您正在循环
这个问题在这里已经有了答案:Accessingtheindexin'for'loops(26个回答)关闭8年前.我正在编写一个简单的Pythonfor循环来打印字符串中的当前字符。但是，我无法获得角色的索引。这是我所拥有的，有人知道在循环中获取字符当前索引的好方法吗？loopme='THISISAVERYLONGSTRINGWITHMANYMANYWORDS!'forwinloopme:print"CURRENTWORDIS"+w+"ATCHARACTER" 最佳答案 使用enumerate()function生成索引以及您正在循环
我有一个包含多列和多行的数据框df1。简单例子:TIMET1T2110100220200330300我想创建一个空的数据框df2，然后添加新的列和计算结果。此时，我的代码如下所示:df1=pd.read_csv("1.txt",index_col="TIME")df2=df1.copy()[[]]#copydf1anderaseallcolumns...添加两个新列:df2["results1"],df2["results2"]=df1["T1"]*df["T2"]*3,df1["T2"]+100有没有更好/更安全/更快的方法来做到这一点？是否可以创建一个空数据框df2并且只从df1复
我有一个包含多列和多行的数据框df1。简单例子:TIMET1T2110100220200330300我想创建一个空的数据框df2，然后添加新的列和计算结果。此时，我的代码如下所示:df1=pd.read_csv("1.txt",index_col="TIME")df2=df1.copy()[[]]#copydf1anderaseallcolumns...添加两个新列:df2["results1"],df2["results2"]=df1["T1"]*df["T2"]*3,df1["T2"]+100有没有更好/更安全/更快的方法来做到这一点？是否可以创建一个空数据框df2并且只从df1复
我想将数据帧的索引(行)从float64更改为字符串或unicode。我认为这可行，但显然不行:#checktypetype(df.index)'pandas.core.index.Float64Index'#changetypetounicodeifnotisinstance(df.index,unicode):df.index=df.index.astype(unicode)错误信息:TypeError:Settingdtypetoanythingotherthanfloat64orobjectisnotsupported 最佳答案
我想将数据帧的索引(行)从float64更改为字符串或unicode。我认为这可行，但显然不行:#checktypetype(df.index)'pandas.core.index.Float64Index'#changetypetounicodeifnotisinstance(df.index,unicode):df.index=df.index.astype(unicode)错误信息:TypeError:Settingdtypetoanythingotherthanfloat64orobjectisnotsupported 最佳答案
假设我有以下数据框:更新feat和another_feat列的值的最有效方法是什么/strong>？是这个吗？forindex,rowindf.iterrows():ifdf1.loc[index,'stream']==2:#dosomething更新:如果我有超过100列怎么办？我不想明确命名要更新的列。我想将每列的值除以2(流列除外)。所以要明确我的目标是什么:将所有具有流2的行的所有值除以2，但不更改流列 最佳答案 我认为你可以使用loc如果您需要将两列更新为相同的值:df1.loc[df1['stream']==2,['fe
