我有一个像这样的numpy数组a=['blue''red''green']我希望它变成b=['blue','red','green']我试过了b=a.split('')但它返回错误:'numpy.ndarray'objecthasnoattribute'split' 最佳答案 简单地把它变成一个列表:a=numpy.array(['blue','red','green'])printa>>['blue''red''green']b=list(a)printb>>['blue','red','green']但是为什么你会有一个带有字符
考虑以下列表short_list和long_listshort_list=list('aaabaaacaaadaaac')np.random.seed([3,1415])long_list=pd.DataFrame(np.random.choice(list(ascii_letters),(10000,2))).sum(1).tolist()如何按唯一值计算累计计数？我想使用numpy并在线性时间内完成。我希望这可以将时间与我的其他方法进行比较。用我第一个提出的解决方案来说明可能是最简单的defpir1(l):s=pd.Series(l)returns.groupby(s).cumco
我训练了一个逻辑回归分类器来预测评论是正面的还是负面的。现在，我想将predict_proba函数返回的预测概率附加到包含评论的Pandas数据框中。我尝试做类似的事情:test_data['prediction']=sentiment_model.predict_proba(test_matrix)显然，这行不通，因为predict_proba返回一个2D-numpy数组。那么，最有效的方法是什么？我使用SciKit-Learn的CountVectorizer创建了test_matrix:vectorizer=CountVectorizer(token_pattern=r'\b\w+
数据我有一个包含5列的数据框:起点经纬度(origin_lat,origin_lng)目的地经纬度(dest_lat,dest_lng)根据其他字段计算的分数我有一个矩阵M，其中包含成对的起点和终点纬度/经度。其中一些对存在于数据框中，其他则不存在。目标我的目标有两个:从M中选择数据帧前四列中不存在的所有对，对它们应用函数func(计算得分列)，然后将结果附加到现有数据框。注意:我们不应该为已经存在的行重新计算分数。添加缺失的行后，选择新数据帧dfs中选择矩阵M定义的所有行。示例代码#STEP1:Generateexampledatactr_lat=40.676762ctr_lng=-
我有两个列表，其中一个很大(数百万个元素)，另一个有几千个。我要执行以下操作bigArray=[0,1,0,2,3,2,,.....]smallArray=[0,1,2,3,4]foriinlen(smallArray):pts=np.where(bigArray==smallArray[i])#Dostuffwithpts...上面的工作，但很慢。有没有什么方法可以更有效地做到这一点而无需诉诸于用C编写一些东西？ 最佳答案 在您的情况下，您可能会受益于对大数组进行预排序。下面是演示如何将时间从大约45秒减少到2秒的示例(在我的笔记
我注册了一个统计udemy类(class)，该类(class)使用jupyter从anaconda运行stocknumpy包。当我在pycharm中运行python3.4.4时，Numpy正在工作，但它在anaconda2和anaconda3中都不起作用。这没有意义，因为numpy作为anaconda库的一部分存在。当我尝试在jupyter中导入numpy并运行python2脚本的本地实例时，我得到以下信息:认为我可以使用IDE避免错误，我尝试了pycharm并得到了这个:Numpy是我正在运行的anaconda默认库的一部分，所以我使用“condalist”通过AnacondaPro
所以我想知道是否有更有效的解决方案来使用np.random.choice生成二维数组，其中每一行都有唯一值。例如，对于形状为(3,4)的数组，我们期望输出为:#Expectedoutputgivenashape(3,4)array([[0,1,3,2],[2,3,1,0],[1,3,2,0]])这意味着每行的值相对于列数必须是唯一的。所以对于out中的每一行，整数应该只在0到3之间。我知道我可以通过将False传递给replace参数来实现它。但我只能为每一行而不是整个矩阵做。例如，我可以这样做:>>>np.random.choice(4,size=(1,4),replace=Fals
我有一个图像存储在一个numpy数组中，由imread()生成:>>>ndimarray([[[0,0,0],[4,0,0],[8,0,0],...,[247,0,28],[251,0,28],[255,0,28]],[[0,255,227],[4,255,227],[8,255,227],...,[247,255,255],[251,255,255],[255,255,255]]],dtype=uint8)>>>ndim.shape(512,512,3)我想有效地找到具有特定颜色值的像素的(x,y)坐标(或坐标)，例如>>>carray([32,32,109],dtype=uint8
我有多个使用Numpy和SciPy处理的文件，但我需要提供一个Excel文件。如何有效地将巨大的numpy数组复制/粘贴到Excel？我尝试转换为Pandas的DataFrame对象，它具有非常有用的函数to_clipboard(excel=True)，但我大部分时间都在将数组转换为DataFrame。我不能简单地将数组写入CSV文件然后在excel中打开它，因为我必须将数组添加到现有文件；使用xlrd/xlwt和其他Excel工具很难实现。 最佳答案 我最好的解决方案是将数组转换为字符串，然后使用win32clipboard将其发
我正在尝试获取坐标数组矩阵。这与numpy.meshgrid不同。例如，对于2x2尺寸，我想要2x2x2输出[[[0,0],[0,1]],[[1,0],[1,1]]]作为一个numpy数组。这可能看起来和读起来更清晰的2x2元组矩阵:[[(0,0),(0,1)],[(1,0),(1,1)]](除了我不认为你可以在numpy数组中有元组，这不是这里的重点)这个简单的例子可以通过切换numpy-meshgrid的输出轴来完成(具体来说，将第一个轴移动到最后一个轴):np.array(np.meshgrid([0,1],[0,1])).transpose([1,2,0])这可以很容易地推广到
