我可以访问NumPy和SciPy，并希望创建一个数据集的简单FFT。我有两个列表，一个是y值，另一个是那些y值的时间戳。将这些列表输入SciPy或NumPy方法并绘制结果FFT的最简单方法是什么？我查找了示例，但它们都依赖于创建一组具有一定数量数据点和频率等的假数据，并没有真正展示如何仅使用一组数据和对应的时间戳。我尝试了以下示例:fromscipy.fftpackimportfft#NumberofsamplepointsN=600#SamplespacingT=1.0/800.0x=np.linspace(0.0,N*T,N)y=np.sin(50.0*2.0*np.pi*x)+0
来自Numpy'stutorial,轴可以用整数索引，例如0用于列，1用于行，但我不明白为什么它们以这种方式索引？以及在处理多维数组时如何计算每个轴的索引？ 最佳答案 根据定义，维度的轴号是该维度在数组shape中的索引。它也是索引期间用于访问该维度的位置。例如，如果一个二维数组a的形状为(5,6)，那么您可以访问a[0,0]直到a[4,5]。因此，轴0是第一个维度(“行”)，轴1是第二个维度(“列”)。在更高维度中，“行”和“列”不再有意义，请尝试根据所涉及的形状和索引来考虑轴。例如，如果您执行.sum(axis=n)，则维度n将
来自Numpy'stutorial,轴可以用整数索引，例如0用于列，1用于行，但我不明白为什么它们以这种方式索引？以及在处理多维数组时如何计算每个轴的索引？ 最佳答案 根据定义，维度的轴号是该维度在数组shape中的索引。它也是索引期间用于访问该维度的位置。例如，如果一个二维数组a的形状为(5,6)，那么您可以访问a[0,0]直到a[4,5]。因此，轴0是第一个维度(“行”)，轴1是第二个维度(“列”)。在更高维度中，“行”和“列”不再有意义，请尝试根据所涉及的形状和索引来考虑轴。例如，如果您执行.sum(axis=n)，则维度n将
scipy.spatial.distance.pdist返回一个压缩的距离矩阵。来自thedocumentation:ReturnsacondenseddistancematrixY.Foreachand(where),themetricdist(u=X[i],v=X[j])iscomputedandstoredinentryij.我认为ij的意思是i*j。但我想我可能错了。考虑X=array([[1,2],[1,2],[3,4]])dist_matrix=pdist(X)然后文档说dist(X[0],X[2])应该是dist_matrix[0*2]。但是，dist_matrix[0*
scipy.spatial.distance.pdist返回一个压缩的距离矩阵。来自thedocumentation:ReturnsacondenseddistancematrixY.Foreachand(where),themetricdist(u=X[i],v=X[j])iscomputedandstoredinentryij.我认为ij的意思是i*j。但我想我可能错了。考虑X=array([[1,2],[1,2],[3,4]])dist_matrix=pdist(X)然后文档说dist(X[0],X[2])应该是dist_matrix[0*2]。但是，dist_matrix[0*
在scipy中，我们可以使用scipy.sparse.lil_matrix()等构造一个稀疏矩阵。但是矩阵是二维的。我想知道Python中是否存在用于稀疏3d矩阵/数组(张量)的数据结构？附言我在3d中有很多稀疏数据，需要一个张量来存储/执行乘法。如果没有现有的数据结构，有什么建议可以实现这样的张量？ 最佳答案 很高兴提出一个(可能是显而易见的)实现，如果您有时间和空间来构建新的依赖项，并且需要它更快，则可以使用纯Python或C/Cython实现。N维的稀疏矩阵可以假设大多数元素为空，因此我们使用以元组为键的字典:classNDS
在scipy中，我们可以使用scipy.sparse.lil_matrix()等构造一个稀疏矩阵。但是矩阵是二维的。我想知道Python中是否存在用于稀疏3d矩阵/数组(张量)的数据结构？附言我在3d中有很多稀疏数据，需要一个张量来存储/执行乘法。如果没有现有的数据结构，有什么建议可以实现这样的张量？ 最佳答案 很高兴提出一个(可能是显而易见的)实现，如果您有时间和空间来构建新的依赖项，并且需要它更快，则可以使用纯Python或C/Cython实现。N维的稀疏矩阵可以假设大多数元素为空，因此我们使用以元组为键的字典:classNDS
这就是pandas中groupby("x").count和groupby("x").size的区别？大小只排除nil吗？ 最佳答案 size包括NaN值，count没有:In[46]:df=pd.DataFrame({'a':[0,0,1,2,2,2],'b':[1,2,3,4,np.NaN,4],'c':np.random.randn(6)})dfOut[46]:abc0011.0676271020.5546912130.4580843240.42663542NaN-2.2380915241.256943In[48]:print(
这就是pandas中groupby("x").count和groupby("x").size的区别？大小只排除nil吗？ 最佳答案 size包括NaN值，count没有:In[46]:df=pd.DataFrame({'a':[0,0,1,2,2,2],'b':[1,2,3,4,np.NaN,4],'c':np.random.randn(6)})dfOut[46]:abc0011.0676271020.5546912130.4580843240.42663542NaN-2.2380915241.256943In[48]:print(
numpy.random.shuffle(x)和numpy.random.permutation(x)有什么区别？我已经阅读了文档页面，但是当我只想随机打乱数组的元素时，我无法理解两者之间是否有任何区别。更准确地说，假设我有一个数组x=[1,4,2,8]。如果我想生成x的随机排列，那么shuffle(x)和permutation(x)有什么区别？ 最佳答案 np.random.permutation与np.random.shuffle有两个不同:如果传递一个数组，它会返回一个打乱后的数组副本；np.random.shuffle就地打
