我在numpy中有一个坐标点云。对于大量的点，我想知道这些点是否位于点云的凸包中。我尝试了pyhull，但我不知道如何检查一个点是否在ConvexHull中:hull=ConvexHull(np.array([(1,2),(3,4),(3,6)]))forsinhull.simplices:s.in_simplex(np.array([2,3]))引发LinAlgError:数组必须是正方形。 最佳答案 这是一个只需要scipy的简单解决方案:defin_hull(p,hull):"""Testifpointsin`p`arein`
我在numpy中有一个坐标点云。对于大量的点，我想知道这些点是否位于点云的凸包中。我尝试了pyhull，但我不知道如何检查一个点是否在ConvexHull中:hull=ConvexHull(np.array([(1,2),(3,4),(3,6)]))forsinhull.simplices:s.in_simplex(np.array([2,3]))引发LinAlgError:数组必须是正方形。 最佳答案 这是一个只需要scipy的简单解决方案:defin_hull(p,hull):"""Testifpointsin`p`arein`
np.where具有向量化if/else的语义(类似于ApacheSpark的when/otherwiseDataFrame方法)。我知道我可以在pandas.Series上使用np.where，但pandas经常定义自己的API来使用而不是原始numpy函数，通常使用pd.Series/pd.DataFrame更方便。果然，我找到了pandas.DataFrame.where。但是，乍一看，它具有完全不同的语义。我找不到使用Pandaswhere重写np.where最基本示例的方法:#dfispd.DataFrame#howtowritethisusingdf.where?df['C
np.where具有向量化if/else的语义(类似于ApacheSpark的when/otherwiseDataFrame方法)。我知道我可以在pandas.Series上使用np.where，但pandas经常定义自己的API来使用而不是原始numpy函数，通常使用pd.Series/pd.DataFrame更方便。果然，我找到了pandas.DataFrame.where。但是，乍一看，它具有完全不同的语义。我找不到使用Pandaswhere重写np.where最基本示例的方法:#dfispd.DataFrame#howtowritethisusingdf.where?df['C
虽然问题的第一部分(在标题中)之前已经回答过几次(即WhyisNaNnotequaltoNaN?)，但我不明白为什么第二部分会以它的方式工作(受此启发问题HowtoChecklistcontainingNaN)？即:>>nan==nanFalse>>nanin[nan]True考虑到@DSM的答案的问题的解释性附录。那么，为什么float("nan")的行为与nan不同？它不应该再次评估为简单的nan吗？为什么解释器会这样？>>x=float("nan")>>y=nan>>xnan>>ynan>>xisnan,xisfloat("nan"),yisnan(False,False,Tru
虽然问题的第一部分(在标题中)之前已经回答过几次(即WhyisNaNnotequaltoNaN?)，但我不明白为什么第二部分会以它的方式工作(受此启发问题HowtoChecklistcontainingNaN)？即:>>nan==nanFalse>>nanin[nan]True考虑到@DSM的答案的问题的解释性附录。那么，为什么float("nan")的行为与nan不同？它不应该再次评估为简单的nan吗？为什么解释器会这样？>>x=float("nan")>>y=nan>>xnan>>ynan>>xisnan,xisfloat("nan"),yisnan(False,False,Tru
我正在尝试将二维数组转换为具有命名字段的结构化数组。我希望二维数组中的每一行都是结构化数组中的新记录。不幸的是，我所尝试的一切都没有达到我的预期。我开始:>>>myarray=numpy.array([("Hello",2.5,3),("World",3.6,2)])>>>printmyarray[['Hello''2.5''3']['World''3.6''2']]我想转换成这样的东西:>>>newarray=numpy.array([("Hello",2.5,3),("World",3.6,2)],dtype=[("Col1","S8"),("Col2","f8"),("Col3"
我正在尝试将二维数组转换为具有命名字段的结构化数组。我希望二维数组中的每一行都是结构化数组中的新记录。不幸的是，我所尝试的一切都没有达到我的预期。我开始:>>>myarray=numpy.array([("Hello",2.5,3),("World",3.6,2)])>>>printmyarray[['Hello''2.5''3']['World''3.6''2']]我想转换成这样的东西:>>>newarray=numpy.array([("Hello",2.5,3),("World",3.6,2)],dtype=[("Col1","S8"),("Col2","f8"),("Col3"
我正在从Pandas数据框创建一个矩阵，如下所示:dense_matrix=np.array(df.as_matrix(columns=None),dtype=bool).astype(np.int)然后变成一个稀疏矩阵:sparse_matrix=scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)有没有办法从df直接到稀疏矩阵？提前致谢。 最佳答案 df.values是一个numpy数组，以这种方式访问值总是比np.array快。scipy.sparse.csr_matrix(df.values)您可能
我正在从Pandas数据框创建一个矩阵，如下所示:dense_matrix=np.array(df.as_matrix(columns=None),dtype=bool).astype(np.int)然后变成一个稀疏矩阵:sparse_matrix=scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)有没有办法从df直接到稀疏矩阵？提前致谢。 最佳答案 df.values是一个numpy数组，以这种方式访问值总是比np.array快。scipy.sparse.csr_matrix(df.values)您可能
