SciPy有三种对样本进行一维积分的方法(trapz、simps和romb)和一种对函数进行二维积分的方法(dblquad)，但它似乎没有进行二维积分的方法超过样本——甚至是矩形网格上的样本。我看到的最接近的是scipy.interpolate.RectBivariateSpline.integral——您可以从矩形网格上的数据创建一个RectBivariateSpline，然后对其进行积分。但是，这并不是很快。我想要比矩形方法更准确的方法(即只是总结所有内容)。比方说，我可以使用2DSimpson规则，方法是创建一个具有正确权重的数组，将其乘以我想要积分的数组，然后对结果求和。但是，
我的动机是使用pandasrolling功能来执行滚动多因素回归(这个问题不是关于滚动多因素回归)。我希望我能够在df.rolling(2)之后使用apply并使用生成的pd.DataFrame提取ndarray使用.values并执行必要的矩阵乘法。结果并非如此。这是我发现的:importpandasaspdimportnumpyasnpnp.random.seed([3,1415])df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,2).round(2),columns=['A','B'])X=np.random.rand(2,1).round(2)物体是什么样子的
我的动机是使用pandasrolling功能来执行滚动多因素回归(这个问题不是关于滚动多因素回归)。我希望我能够在df.rolling(2)之后使用apply并使用生成的pd.DataFrame提取ndarray使用.values并执行必要的矩阵乘法。结果并非如此。这是我发现的:importpandasaspdimportnumpyasnpnp.random.seed([3,1415])df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,2).round(2),columns=['A','B'])X=np.random.rand(2,1).round(2)物体是什么样子的
Numpy有一些非常有用的stringoperations，它向量化了通常的Python字符串操作。与这些操作和pandas.str相比，numpystrings模块似乎缺少一个非常重要的功能:对数组中的每个字符串进行切片的能力。例如，a=numpy.array(['hello','how','are','you'])numpy.char.sliceStr(a,slice(1,3))>>>numpy.array(['el','ow','re''ou'])我是否在具有此功能的模块中遗漏了一些明显的方法？否则，有没有一种快速矢量化的方法来实现这一目标？ 最佳答案
Numpy有一些非常有用的stringoperations，它向量化了通常的Python字符串操作。与这些操作和pandas.str相比，numpystrings模块似乎缺少一个非常重要的功能:对数组中的每个字符串进行切片的能力。例如，a=numpy.array(['hello','how','are','you'])numpy.char.sliceStr(a,slice(1,3))>>>numpy.array(['el','ow','re''ou'])我是否在具有此功能的模块中遗漏了一些明显的方法？否则，有没有一种快速矢量化的方法来实现这一目标？ 最佳答案
我想实现itertools.combinations对于NumPy。基于thisdiscussion，我有一个适用于一维输入的函数:defcombs(a,r):"""Returnsuccessiver-lengthcombinationsofelementsinthearraya.Shouldproducethesameoutputasarray(list(combinations(a,r))),butfaster."""a=asarray(a)dt=dtype([('',a.dtype)]*r)b=fromiter(combinations(a,r),dt)returnb.view(
我想实现itertools.combinations对于NumPy。基于thisdiscussion，我有一个适用于一维输入的函数:defcombs(a,r):"""Returnsuccessiver-lengthcombinationsofelementsinthearraya.Shouldproducethesameoutputasarray(list(combinations(a,r))),butfaster."""a=asarray(a)dt=dtype([('',a.dtype)]*r)b=fromiter(combinations(a,r),dt)returnb.view(
我很难调试一个问题，其中list中的floatnan和中的nannumpy.array在itertools.groupby中使用时的处理方式不同:给定以下列表和数组:fromitertoolsimportgroupbyimportnumpyasnplst=[np.nan,np.nan,np.nan,0.16,1,0.16,0.9999,0.0001,0.16,0.101,np.nan,0.16]arr=np.array(lst)当我遍历列表时，连续的nan被分组:>>>forkey,groupingroupby(lst):...ifnp.isnan(key):...print(key,
我很难调试一个问题，其中list中的floatnan和中的nannumpy.array在itertools.groupby中使用时的处理方式不同:给定以下列表和数组:fromitertoolsimportgroupbyimportnumpyasnplst=[np.nan,np.nan,np.nan,0.16,1,0.16,0.9999,0.0001,0.16,0.101,np.nan,0.16]arr=np.array(lst)当我遍历列表时，连续的nan被分组:>>>forkey,groupingroupby(lst):...ifnp.isnan(key):...print(key,
关于numpy的简单问题:我将100个值加载到向量a。从这个向量中，我想创建一个包含2列的数组A，其中一列的名称为“C1”，第二列的名称为“C2”，一列的类型为int32，另一列int64。一个例子:a=range(100)A=array(a).reshape(len(a)/2,2)#A.dtype=...?当我从a创建数组时，如何定义列的类型和名称？ 最佳答案 NumPy结构化数组具有命名列:importnumpyasnpa=range(100)A=np.array(list(zip(*[iter(a)]*2)),dtype=[(
