我需要提取给定窗口的时间序列/数组的所有子序列。例如:>>>ts=pd.Series([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])>>>window=3>>>subsequences(ts,window)array([[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6],[5,6,7],[5,7,8],[6,8,9]])遍历序列的朴素方法当然是昂贵的，例如:defsubsequences(ts,window):res=[]foriinrange(ts.size-window+1):subts=ts[i:i+window]subts.reset_index(dr
假设我有数组x和y:x=numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])#actualcontentisthearesultofanothercalculationstepy有一个公式，每个元素都基于前一个元素，让i表示y的索引，每个元素是:y[i]=y[i-1]*2+x[i]计算第一个元素时，令y[i-1]=50。换句话说，y应该是:[101,204,411,826,1657,3320,6647,13302,26613,53236]如何使用numpy计算y？ 最佳答案 让我们在您的序列中构建一些项目:y[0]
增量构建numpy数组的最有效方法是什么，例如一次一行，事先不知道最终尺寸？我的用例如下。我需要加载一个大文件(10-100M行)，每一行都需要进行字符串处理，并且应该形成一行numpy数组。将数据加载到临时Python列表并转换为数组是否更好，或者numpy中是否存在一些现有机制可以提高效率？ 最佳答案 将每一行附加到列表然后转换为ndarray应该会获得更好的性能。这是一个测试，我将ndarray附加到列表10000次，然后在完成后生成一个新的ndarray:row=np.random.randint(0,100,size=(1
我有一些我正在使用scipy.stats拟合Gamma分布。我能够提取形状、位置和比例参数，它们在我期望的数据范围内看起来很合理。我的问题是:有没有办法也得到参数中的错误？类似于curve_fit的输出。注意:我不直接使用曲线拟合，因为它不能正常工作，而且大多数时候无法计算Gamma分布的参数。另一方面，scipy.stats.gamma.fit工作正常。这是我正在做的事情的一个例子(没有我的实际数据)。fromscipy.statsimportgammashape=12;loc=0.71;scale=0.0166data=gamma.rvs(shape,loc=loc,scale=s
A\B在matlab中给出了一个特殊的解决方案，而numpy.linalg.lstsq没有。A=[120;043];b=[8;18];c_mldivide=A\bc_mldivide=040.66666666666667c_lstsq=np.linalg.lstsq([[1,2,0],[0,4,3]],[[8],[18]])printc_lstsqc_lstsq=(array([[0.91803279],[3.54098361],[1.27868852]]),array([],dtype=float64),2,array([5.27316304,1.48113184]))matlab中
假设我想从线性函数生成100个左右的数据点，最好的方法是什么？线性函数示例y=0.4*x+3+delta其中delta是从-10到+10之间的均匀分布中抽取的随机值我希望为每个数据点生成增量，以便对数据进行一些扰动。importnumpyasnpd=np.random.uniform(-10,10)这似乎符合delta的要求，尽管我不确定如何生成包含它的其余部分。 最佳答案 我不知道你想如何生成x，但这行得通:In[7]:x=np.arange(100)In[8]:delta=np.random.uniform(-10,10,siz
我有一个数据集，我正在尝试对其应用一些算术方法。问题是它给了我相对较大的数字，当我用numpy这样做时，它们被存储为0。奇怪的是，当我计算数字appart时，它们有一个int值，当我使用numpy计算它们时它们只会变成零。x=np.array([18,30,31,31,15])10*150**x[0]/x[0]Out[1]:36298069767006890vector=10*150**x/xvectorOut[2]:array([0,0,0,0,0])我当然检查了他们的类型:type(10*150**x[0]/x[0])==type(vector[0])Out[3]:True我如何使
我有两列存储在我的数据框中。我想使用快速向量化操作对两列执行集合联合df['union']=df.set1|df.set2但是错误TypeError:unsupportedoperandtype(s)for|:'set'and'bool'阻止我这样做，因为我输入了np.nan在两列中。是否有好的解决方案来克服这个问题？ 最佳答案 对于这些操作，纯Python通常更高效。%timeitpd.Series([set1.union(set2)forset1,set2inzip(df['A'],df['B'])])10loops,besto
如何沿第二轴对25x5x5矩阵(张量)进行argsort？本质上，我正在寻找与numpy的argsort等效的tensorflow(函数或方法)，例如np.argsort(矩阵,2)。 最佳答案 在您的情况下，您可能会使用返回最高k值的top_k。k可以是一维向量，定义每个维度“顶部”的值数。在你的情况下，如果你想要第二个轴集k=[0,5,0]可能会这样做。tf.nn.top_k(matrix,k=[0,5,0],sorted=True)不过我没有运行它。希望这有帮助 关于python-
我正在尝试从Pycharm中安装软件包在Windows10中。我在代理后面，所以我已经设置了代理信息以及我的登录详细信息，我的连接似乎可以正常工作。我的问题是pip和Setup_tools似乎无法连接到互联网，并且在多次连接重试失败后出现以下错误:Nomatchingdistributionfoundfor[packagename]例如，当我尝试安装Numpy时:附言:我看过类似的问题overhere，但是我觉得这没有帮助。在执行以下操作后，我已经设法让pip在命令提示符(CMD)中工作:导出代理设置:sethttp_proxy=http://username:password@pro
