已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭2年前。Improvethisquestion我已经使用非常大的DataFrame工作了一段时间，并且一直在使用csv格式来存储输入数据和结果。我注意到读取和写入这些文件需要花费大量时间，例如，这会大大减慢数据的批处理速度。我想知道文件格式本身是否相关。有没有更快地读取/写入PandasDataFrame和/或Numpy数组的首选文件格式？ 最佳答案
如果这是一个重复的问题，我很抱歉，我查找了此信息但仍然找不到。是否可以通过使用N个最大元素的索引以降序非常有效地排列一个numpy数组(或python列表)？比如数组:a=array([4,1,0,8,5,2])按降序排列的最大元素的索引将给出(考虑到N=6，包括所有元素):8-->35-->44-->02-->51-->10-->2result=[3,4,0,5,1,2]我知道如何使用一种有点愚蠢的方法来实现它(比如对数组进行排序并搜索N个数字中的每一个作为它们的索引)，但我想知道是否有任何有效的库，如瓶颈或heapq或者pythonic使这个非常快的方法。我必须将它应用到多个数组中
如果这是一个重复的问题，我很抱歉，我查找了此信息但仍然找不到。是否可以通过使用N个最大元素的索引以降序非常有效地排列一个numpy数组(或python列表)？比如数组:a=array([4,1,0,8,5,2])按降序排列的最大元素的索引将给出(考虑到N=6，包括所有元素):8-->35-->44-->02-->51-->10-->2result=[3,4,0,5,1,2]我知道如何使用一种有点愚蠢的方法来实现它(比如对数组进行排序并搜索N个数字中的每一个作为它们的索引)，但我想知道是否有任何有效的库，如瓶颈或heapq或者pythonic使这个非常快的方法。我必须将它应用到多个数组中
我有一个float64类型的numpy数组a。如何使用高斯滤波器模糊这些数据？我试过了fromPILimportImage,ImageFilterimage=Image.fromarray(a)filtered=image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=7))，但这会产生ValueError:'imagehaswrongmode'。(它有模式F。)我可以通过将a与某个常数相乘，然后四舍五入为整数来创建合适模式的图像。这应该可行，但我想有一个更直接的方法。(我使用的是Pillow2.7.0。) 最佳答案
我有一个float64类型的numpy数组a。如何使用高斯滤波器模糊这些数据？我试过了fromPILimportImage,ImageFilterimage=Image.fromarray(a)filtered=image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=7))，但这会产生ValueError:'imagehaswrongmode'。(它有模式F。)我可以通过将a与某个常数相乘，然后四舍五入为整数来创建合适模式的图像。这应该可行，但我想有一个更直接的方法。(我使用的是Pillow2.7.0。) 最佳答案
我似乎找不到有关使用matplotlib在3d图像中缩放轴的能力的文档。例如，我有图片:并且轴有不同的比例。我希望它们是统一的。 最佳答案 通常，您最容易包含一些生成图像的代码，这样我们就可以看到您尝试过的内容以及代码的一般设置。话虽如此，包含以下内容应该有效:frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommatplotlibimportpyplotaspltfig=plt.figure()ax=Axes3D(fig)ax.set_xlim3d(0,1000)ax.set_ylim3d(0,1000
我似乎找不到有关使用matplotlib在3d图像中缩放轴的能力的文档。例如，我有图片:并且轴有不同的比例。我希望它们是统一的。 最佳答案 通常，您最容易包含一些生成图像的代码，这样我们就可以看到您尝试过的内容以及代码的一般设置。话虽如此，包含以下内容应该有效:frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommatplotlibimportpyplotaspltfig=plt.figure()ax=Axes3D(fig)ax.set_xlim3d(0,1000)ax.set_ylim3d(0,1000
我有一个数据框，我想在其中存储“原始”numpy.array:df['COL_ARRAY']=df.apply(lambdar:np.array(do_something_with_r),axis=1)但似乎pandas试图“解包”numpy.array。有解决方法吗？除了使用包装器(见下面的编辑)？我尝试reduce=False没有成功。编辑这行得通，但我必须使用'dummy'Data类来环绕数组，这不能令人满意并且不是很优雅。classData:def__init__(self,v):self.v=vmeas=pd.read_excel(DATA_FILE)meas['DATA']
我有一个数据框，我想在其中存储“原始”numpy.array:df['COL_ARRAY']=df.apply(lambdar:np.array(do_something_with_r),axis=1)但似乎pandas试图“解包”numpy.array。有解决方法吗？除了使用包装器(见下面的编辑)？我尝试reduce=False没有成功。编辑这行得通，但我必须使用'dummy'Data类来环绕数组，这不能令人满意并且不是很优雅。classData:def__init__(self,v):self.v=vmeas=pd.read_excel(DATA_FILE)meas['DATA']
我正在尝试根据从已定义的颜色图中选择的一组值(从0到1)对散点图中的点进行着色，例如蓝色或红色。我试过这个:importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltfromnumpyimport*fromscipyimport*fig=plt.figure()mymap=plt.get_cmap("Reds")x=[8.4808517662594909,11.749082788323497,5.9075039082855652,3.6156231827873615,12.536817102137768,11.749082788323497,5.90750
