我想为numpy.random选择一个随机种子并将其保存到一个变量中。我可以使用numpy.random.seed(seed=None)设置种子，但是如何让numpy选择随机种子并告诉你它是什么？Number似乎默认在linux上使用/dev/urandom。 最佳答案 作为RandomState基础的MT19937PRNG的完整状态不能包含在单个(正常大小，例如32位或64位)整数中。它的状态有一个624个32位整数数组。使用整数播种实际上会运行一个更小、更简单的PRNG来生成这624个单词。这只是人类手动将PRNG的状态设置为可
我在windows764bit上运行pipinstallnumpy时出现错误:无法找到vcvarsall.bat我已经用pip安装了一些包，例如pyzmq,pysolr,enum等等，所以我真的不知道哪里出了问题。唯一可能不同的是我安装了.NETframeworkversion4.5->我怀疑这可能是原因，因为在一些帖子中我看到它可能与VisualStudio(我没有安装)完整的错误/回溯:Downloading/unpackingnumpyRunningsetup.py(path:c:\users\zebra\appdata\local\temp\pip_build_zebra\nu
我有一组线段(不是线)，(A1，B1)，(A2，B2)，(A3,B3)，其中A,B是线段的终点。每个A和B都有(x,y)坐标。问题:我需要知道pointO和linesegments之间的最短距离，如在代码行中实现的所示figure所示。我真正能看懂的代码不是伪代码就是Python。代码:我试图用这段代码解决问题，不幸的是，它不能正常工作。defdist(A,B,O):A_=complex(*A)B_=complex(*B)O_=complex(*O)OA=O_-A_OB=O_-B_returnmin(OA,OB)#coordinatesaregivenA1,B1=[1,8],[6,4]
所以我正在尝试编写一个python函数来返回一个称为Mielke-BerryR值的指标。指标的计算方式如下:我目前写的代码是可行的，但是由于方程中的总和，我唯一能想到的解决它的方法是在Python中使用嵌套的for循环，这非常慢...下面是我的代码:defmb_r(forecasted_array,observed_array):"""ReturnstheMielke-BerryRvalue."""assertlen(observed_array)==len(forecasted_array)y=forecasted_array.tolist()x=observed_array.tol
给定以下数据框:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[5,4,3,3,4],'c':[3,2,4,3,10],'d':[3,2,1,1,1]})以及以下参数列表:params={'a':2.5,'b':3.0,'c':1.3,'d':0.9}生成以下所需的输出:abcdoutput0153324.11242221.42334122.63433123.845410138.4我一直在用它来产生结果:df['output']=[np.sum(params[col]*df.loc[idx,col]forcolindf)for
我有2列，我希望第3列是它们之间的最小值。我的数据如下所示:AB021121224324435535636736我想通过以下方式获得C列:ABC02111211224232424353535363637363一些帮助代码:df=pd.DataFrame({'A':[2,2,2,2,3,3,3,3],'B':[1,1,4,4,5,5,6,6]})谢谢! 最佳答案 使用df.min(axis=1)df['c']=df.min(axis=1)dfOut[41]:ABc02111211224232424353535363637363这将返回
在Python中从另一个第三方模块重新定义类方法有多糟糕？事实上，用户可以创建包含numberswithuncertainty的NumPy矩阵;理想情况下，我希望他们的代码不加修改地运行(与代码操作浮点矩阵时相比)；特别是，如果矩阵m的逆仍然可以用m.I获得，尽管必须计算m.I使用我自己的代码(一般情况下，原始的I方法不起作用)。重新定义numpy.matrix.I有多糟糕？一方面，它确实篡改了我不喜欢的第三方代码，因为它可能不健壮(如果其他模块也这样做怎么办？...)。另一个问题是新的numpy.matrix.I是一个包装器，当原始的numpy.matrix.I可以实际应用以获得逆矩
我想要实现的目标如下:我需要声音文件(.wav)的频率值进行分析。我知道很多程序会提供值的可视化图表(频谱图)，但我需要原始数据。我知道这可以用FFT来完成，并且应该很容易在python中编写脚本，但不确定如何准确地做到这一点。因此，假设文件中的信号长度为0.4s，那么我希望进行多次测量，为程序测量的每个时间点以及它找到的值(频率)(以及可能的功率(dB))提供一个输出作为数组。复杂的是我想分析鸟鸣，它们通常有谐波或者信号超过一个频率范围(例如1000-2000Hz)。我希望程序也能输出这些信息，因为这对于我想对数据进行的分析很重要:)现在有一段代码看起来非常像我想要的，但我认为它并没
我想子类化numpyndarray。但是，我无法更改数组。为什么self=...不改变数组？谢谢。importnumpyasnpclassData(np.ndarray):def__new__(cls,inputarr):obj=np.asarray(inputarr).view(cls)returnobjdefremove_some(self,t):test_cols,test_vals=zip(*t)test_cols=self[list(test_cols)]test_vals=np.array(test_vals,test_cols.dtype)self=self[test_c
我有一些数据(X射线衍射)如下所示:我想对这个数据集进行高斯拟合，以获得“更宽”部分的FWHM。7度左右的双峰不是重要信息，来自不需要的来源。为了让自己更清楚，我想要这样的东西(我用油漆画的:)):我尝试使用以下代码在python中编写脚本:importmathfrompylabimport*importnumpyasnpimportscipyasspimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fitdata2=np.loadtxt('FWHM.spc')x2,y2=data2[:,0],data2[:,7]plt
