我想比较两个系列的字符串，看看一个是否包含另一个元素。我首先尝试使用apply，但它很慢:cols=['s1','s2']list_of_series=[pd.Series(['one','sdf'],index=cols),pd.Series(['two','xytwo'],index=cols)]df=pd.DataFrame(list_of_series,columns=cols)dfs1s20onesdf1twoxytwodf.apply(lambdarow:row['s1']inrow['s2'],axis=1)0False1Truedtype:bool它似乎适用于以下代码:
这个问题在这里已经有了答案:Convertnumpytypetopython(7个答案)关闭4年前。我正在处理numpy.float32数字，它们不会进入JSON。克服这个问题的正确方法是什么？importnumpyasnpimportjsona=np.float32(1)json.dumps(a)TypeError:Objectoftype'float32'isnotJSONserializable
我知道这违背了随机数的定义，但我的项目仍然需要它。例如，我想在range(0,200)中生成一个包含5个随机元素的数组。现在，我希望每个元素之间至少相差15。所以随机数组应该看起来像这样:[15,45,99,132,199]我可以使用numpy生成随机数:np.random.uniform(low=0,high=200,size=5)但是，我无法保持至少15的一致差异。 最佳答案 如果问题显示出解决问题的更多努力，那就太好了(即来自StackOverflowTour:“不要问...您尚未尝试找到答案的问题(展示您的工作!)"),但有
我想计算给定numpy数组结构的周长。对于周长，我的意思是numpy数组中结构的精确周长。该结构可能包含孔。我目前的做法是这样的:importnumpya=numpy.zeros((6,6),dtype=numpy.int)a[1:5,1:5]=1;a[3,3]=0#Way1s=ndimage.generate_binary_structure(2,1)c=ndimage.binary_dilation(a,s).astype(a.dtype)b=c-anumpy.sum(b)#Theresult,howevertheholeiscalculatedas1,althoughtherea
是否可以在没有额外副本的情况下使用NumPy多维数组执行最小/最大就地赋值？比如说，a和b是两个2Dnumpy数组，我想要a[i,j]=min(a[i,j],b[i,j])用于所有i和j。一种方法是:a=numpy.minimum(a,b)但是根据文档，numpy.minimum创建并返回一个新数组:numpy.minimum(x1,x2[,out])Element-wiseminimumofarrayelements.Comparetwoarraysandreturnsanewarraycontainingtheelement-wiseminima.所以在上面的代码中，它会创建一个新
我有一个动态规划算法(改进的Needleman-Wunsch)需要两次相同的基本计算，但第二次计算是在正交方向上完成的。例如，从矩阵scoreMatrix中的给定单元格(i,j)，我想从(i,j)，以及(i,j)的“左边”的值。为了重用代码，我使用了一个函数，在第一种情况下我发送参数i,j,scoreMatrix，在下一种情况下我发送j,i,scoreMatrix.transpose()。这是该代码的高度简化版本:defcalculateGapCost(i,j,scoreMatrix,gapcost):returnscoreMatrix[i-1,j]-gapcost...gapLeft
我有4个二维numpy数组，称为a、b、c、d，每个数组由n行和m列组成.我需要做的是给b和d的每个元素一个计算如下的值(伪代码):min_coords=min_of_neighbors_coords(x,y)b[x,y]=a[x,y]*a[min_coords];d[x,y]=c[min_coords];其中min_of_neighbors_coords是一个函数，它在给定数组元素的坐标的情况下返回具有较低值的“邻居”元素的坐标。即，考虑数组:1,2,53,7,22,3,6min_of_neighbors_coords(1,1)将引用值为7的中心元素，并返回元组(0,0):数字1的坐
我是pandas的新手，正在尝试Pandas0.10.1版的Pandas10分钟教程。但是，当我执行以下操作时，出现如下所示的错误。printdf工作正常。为什么.loc不起作用？代码importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=pd.date_range('20130101',periods=6),columns=['A','B','C','D'])df.loc[:,['A','B']]错误:AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in(
我一直在使用我的Matlab，但我的愿景是最终切换到使用Python进行所有分析，因为它是一种实际的编程语言以及其他一些原因。我最近一直试图解决的问题是对复杂数据进行最小二乘法最小化。我是一名工程师，我们经常处理复阻抗，我正在尝试使用曲线拟合来将简单的电路模型拟合到测量数据。阻抗方程如下:Z(w)=1/(1/R+j*w*C)+j*w*L然后我试图找到R、C和L的值，以便找到最小二乘曲线。我试过使用优化包，例如optimize.curve_fit或optimize.leastsq，但它们不适用于复数。然后我尝试让我的残差函数返回复杂数据的大小，但这也不起作用。
我有两个numpy数组:p_a_colors=np.array([[0,0,0],[0,2,0],[119,103,82],[122,122,122],[122,122,122],[3,2,4]])p_rem=np.array([[119,103,82],[122,122,122]])我想删除p_rem中p_a_colors中的所有列，所以我得到:p_r_colors=np.array([[0,0,0],[0,2,0],[3,2,4]])我想，应该是这样的p_r_colors=np.delete(p_a_colors,np.where(np.all(p_a_colors==p_rem,
