Pandas数据框中的每一行都包含2个点的lat/lng坐标。使用下面的Python代码，为许多(数百万)行计算这两个点之间的距离需要很长时间!考虑到2个点相距不到50英里，精度不是很重要，是否可以让计算更快？frommathimportradians,cos,sin,asin,sqrtdefhaversine(lon1,lat1,lon2,lat2):"""Calculatethegreatcircledistancebetweentwopointsontheearth(specifiedindecimaldegrees)"""#convertdecimaldegreestoradi
Pandas数据框中的每一行都包含2个点的lat/lng坐标。使用下面的Python代码，为许多(数百万)行计算这两个点之间的距离需要很长时间!考虑到2个点相距不到50英里，精度不是很重要，是否可以让计算更快？frommathimportradians,cos,sin,asin,sqrtdefhaversine(lon1,lat1,lon2,lat2):"""Calculatethegreatcircledistancebetweentwopointsontheearth(specifiedindecimaldegrees)"""#convertdecimaldegreestoradi
我想做以下事情:foriindimension1:forjindimension2:forkindimension3:forlindimension4:B[k,l,i,j]=A[i,j,k,l]不使用循环。最后A和B都包含相同的信息但被索引不同。我必须指出，维度1、2、3和4可以相同或不同。所以numpy.reshape()似乎很困难。 最佳答案 在numpy中执行此操作的规范方法是使用np.transpose的可选排列参数。在您的情况下，从ijkl到klij，排列是(2,3,0,1)，例如:In[16]:a=np.empty((2
我想做以下事情:foriindimension1:forjindimension2:forkindimension3:forlindimension4:B[k,l,i,j]=A[i,j,k,l]不使用循环。最后A和B都包含相同的信息但被索引不同。我必须指出，维度1、2、3和4可以相同或不同。所以numpy.reshape()似乎很困难。 最佳答案 在numpy中执行此操作的规范方法是使用np.transpose的可选排列参数。在您的情况下，从ijkl到klij，排列是(2,3,0,1)，例如:In[16]:a=np.empty((2
我要做的是使用matplotlib、basemap、python等在map上绘制特定Storm的纬度和经度值。我的问题是我正在尝试提取纬度、经度和名称map上的Storm，但我在尝试将列提取到列表中的第41-44行之间不断出现错误。有人可以帮我解决这个问题。提前致谢。文件如下所示:1957,AUDREY,HU,21.6N,93.3W1957,AUDREY,HU,22.0N,93.4W1957,AUDREY,HU,22.6N,93.5W1957,AUDREY,HU,23.2N,93.6W我希望列表如下所示:latitude=[21.6N,22.0N,23.4N]longitude=[93
我要做的是使用matplotlib、basemap、python等在map上绘制特定Storm的纬度和经度值。我的问题是我正在尝试提取纬度、经度和名称map上的Storm，但我在尝试将列提取到列表中的第41-44行之间不断出现错误。有人可以帮我解决这个问题。提前致谢。文件如下所示:1957,AUDREY,HU,21.6N,93.3W1957,AUDREY,HU,22.0N,93.4W1957,AUDREY,HU,22.6N,93.5W1957,AUDREY,HU,23.2N,93.6W我希望列表如下所示:latitude=[21.6N,22.0N,23.4N]longitude=[93
我正在尝试通过定义cython结构类型在cython中创建一个接受numpy结构化数组或记录数组的函数。假设我有数据:a=np.recarray(3,dtype=[('a',np.float32),('b',np.int32),('c','|S5'),('d','|S3')])a[0]=(1.1,1,'this\0','to\0')a[1]=(2.1,2,'that\0','ta\0')a[2]=(3.1,3,'dogs\0','ot\0')(注意:下面描述的问题在有或没有空终止符的情况下都会发生)然后我有cython代码:importnumpyasnpcimportnumpyasnp
我正在尝试通过定义cython结构类型在cython中创建一个接受numpy结构化数组或记录数组的函数。假设我有数据:a=np.recarray(3,dtype=[('a',np.float32),('b',np.int32),('c','|S5'),('d','|S3')])a[0]=(1.1,1,'this\0','to\0')a[1]=(2.1,2,'that\0','ta\0')a[2]=(3.1,3,'dogs\0','ot\0')(注意:下面描述的问题在有或没有空终止符的情况下都会发生)然后我有cython代码:importnumpyasnpcimportnumpyasnp
在已弃用的stats/ols模块中，我很好地利用了pandas的MovingOLS类(来源here)。不幸的是，它被pandas0.20彻底破坏了。在我看来，如何以有效方式运行滚动OLS回归的问题已被多次提出(例如here)，但措辞有点宽泛，没有很好的答案。这是我的问题:如何最好地模仿pandas的MovingOLS的基本框架？这个类最吸引人的特性是能够将多个方法/属性视为单独的时间序列——即系数、r平方、t统计量等，而无需重新运行回归。例如，您可以创建类似model=pd.MovingOLS(y,x)的内容，然后调用.t_stat、.rmse、.std_err等。相反，在下面的示例中
在已弃用的stats/ols模块中，我很好地利用了pandas的MovingOLS类(来源here)。不幸的是，它被pandas0.20彻底破坏了。在我看来，如何以有效方式运行滚动OLS回归的问题已被多次提出(例如here)，但措辞有点宽泛，没有很好的答案。这是我的问题:如何最好地模仿pandas的MovingOLS的基本框架？这个类最吸引人的特性是能够将多个方法/属性视为单独的时间序列——即系数、r平方、t统计量等，而无需重新运行回归。例如，您可以创建类似model=pd.MovingOLS(y,x)的内容，然后调用.t_stat、.rmse、.std_err等。相反，在下面的示例中
