我有一组表示数字输出的CSV值。它是使用模拟示波器收集的，因此它不是完美的数字信号。我正在尝试过滤掉数据以获得完美的数字信号来计算周期(可能会有所不同)。我还想定义从该过滤中得到的最大误差。像这样:想法对数据应用阈值。这是一个伪代码:fordata_point_rawindata_array:ifdata_point_raw2:data_point_perfect=HIGHelse:#areabetweenthresholdsifprevious_data_point_perfect==Low:data_point_perfect=LOWifprevious_data_point_pe
根据文档，这是元素划分的正常工作方式a1=np.array([8,12,14])b1=np.array([4,6,7])a1/b1array([2,2,2])哪个有效。我想，我在不同的阵列上尝试同样的事情，但事实并非如此。对于两个3维向量，它返回一个3x3矩阵。我什至确定它们的“形状相同”但没有区别。>>tarray([[3.17021277e+00],[4.45795858e-15],[7.52842809e-01]])>>sarray([1.00000000e+00,7.86202619e+02,7.52842809e-01])>>t/sarray([[3.17021277e+00
我想研究几个(1000个数量级)形状为(1000,800,1024)的3D数组。我需要计算沿axis=0的平均值，但在此之前，我必须沿axis2滚动数据，直到它“位于正确的位置”。这听起来很奇怪，所以我会试着解释一下。形状为(1024,)的一维子数组是来自物理环形缓冲区的数据。环形缓冲区在不同的位置被读出，我知道。所以我有几个形状为(1000,800)的数组pos。告诉我在什么位置读取了环形缓冲区。我需要根据pos滚动形状为(1000,800,1024)的3D数组data。只有在滚动之后..3D阵列对我才有意义，我才能开始分析它们。在C中，可以编写非常简单的代码，所以我想知道我是否可以
这个问题在这里已经有了答案:itertoolsproductspeedup(6个答案)关闭7年前。我知道itertools.product可以迭代多个维度的关键字列表。例如，如果我有这个:categories=[['A','B','C','D'],['E','F','G','H'],['I','J','K','L']]我在上面使用itertools.product()，我有类似的东西:>>>[xforxinitertools.product(*categories)]('A','E','I'),('A','E','J'),('A','E','K'),('A','E','L'),('A'
我想结合numpy的array和原生python的dict的功能，即创建一个可以用字符串索引的多维数组。例如，我可以这样做:dict_2d={'a':{'x':1,'y':2},'b':{'x':3,'y':4}}printdict_2d['a','y']#returns2我知道我可以做dict_2d['a']['x']但从长远来看，我希望能够像对待numpy数组一样对待它们，包括做矩阵乘法等等分层字典不可能。编写一个简单版本的类也不难，我只是使用该类将所有字符串转换为int索引，然后使用numpy，但如果可能，我想使用已经存在的东西。编辑:我不需要令人难以置信的性能。我可能会使用10
我需要找到一个单元格的所有相邻元素的总和，例如getsumofneighbors(matrix,i,j):'M*Nmatrix'[[010][201][040][000]]单元格[0][0]的最近元素之和为3[1][0]是5在[1][1]处是8是否有一个python库可以找到给定单元格旁边所有元素的总和？ 最佳答案 如果不介意对scipy的依赖，可以使用scipy.ndimage.convolve，如下:In[475]:aOut[475]:array([[0,1,0],[2,0,1],[0,4,0],[0,0,0]])In[476]
我有以下用python2编写的数据，我想将其加载到python3文件中。importnumpyasnpx=np.array([{'a':np.array([1.,2.,3])}])np.save('data.npy',x)我的第一次尝试是这样的:importnumpyasnpx=np.load('data.npy')UnicodeError:Unpicklingapythonobjectfailed在尝试加载原始数据后，似乎每当我在python字典内的numpy数组中有一个numpyfloat时，我就会收到错误消息。我可以加载一个字典，我可以加载一个numpy数组，我什至可以在pyth
我刚刚安装了带有Python和数据科学工作负载的VisualStudioCommunity。我从Python\MachineLearning模板创建了一个新的回归项目。前几行是:frompandasimportread_tableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt首先我得到错误:Nomodulenamedxxx或Missingrequireddependencies[xxx],forpandasornumpy,orscikitlearnorscipy.我原以为它们会作为VisualStudio工作负载的一部分安装，实际上它们似乎在An
我今天更新了我的电脑，当我尝试导入pandas时收到以下错误消息:importpandasaspdAttributeError:module'numpy'hasnoattribute'__version__'我尝试了以下链接中的建议:AttributeError:'module'objecthasnoattribute'__version__'AttributeError:'module'objecthasnoattribute'__version__'除了numpy包之外，我没有任何名为numpy.py的文件。我在Windows10中运行anaconda2，并创建了一个python3
我有一个3d数组，a，形状为a.shape=(10,10,10)切片时，维度会自动压缩，即a[:,:,5].shape=(10,10)我想保留维数，但还要确保被压缩的维是显示1的维，即a[:,:,5].shape=(10,10,1)我考虑过重新转换数组并传递ndmin但这只是将额外的维度添加到形状元组的开头，而不管切片来自数组a。 最佳答案 a[:,:,[5]].shape#(10,10,1)a[:,:,5]是basicslicing的一个例子.a[:,:,[5]]是integerarrayindexing的一个例子--combin
