我的Python编程问题如下:我想创建一个测量结果数组。每个结果都可以描述为正态分布，均值是测量结果本身，标准差是其不确定度。伪代码可以是:x1=N(result1,unc1)x2=N(result2,unc2)...x=array(x1,x2,...,xN)比我想计算的FFT的x:f=numpy.fft.fft(x)我想要的是x中包含的测量值的不确定性通过FFT计算传播，因此f是一个幅度数组及其不确定性，如下所示:f=(a+/-unc(a),b+/-unc(b),...)你能建议我一个方法吗？ 最佳答案 通过离散傅立叶变换计算的每
嗯。在我看来，似乎没有办法将Python的双整数存储在numpy数组中。您是否需要做一些特别的事情来声明一个带有bigints的numpy数组？ 最佳答案 不具体，不。您可以使用dtype='object'创建一个数组，它创建一个Python对象数组(包括但不限于int)。这将为您提供许多类似于Numpy数组的功能，但几乎没有任何性能优势。也就是说，Python对象数组在内存性能方面与Pythonlist没有显着差异。尽管如果你必须使用bigints，它可能仍然比使用list更可取，因为你仍然可以进行元素方面的算术运算，包括在对其他
目前我正在使用NumPy从NumPy数组生成WAV文件。我想知道是否有可能在实际写入硬盘之前实时播放NumPy数组。我发现使用PyAudio的所有示例都依赖于首先将NumPy数组写入WAV文件，但我想要一个预览功能，它只是将NumPy数组输出到音频输出。也应该是跨平台的。我正在使用Python3(Anaconda发行版)。 最佳答案 这成功了!感谢您的帮助!defgenerate_sample(self,ob,preview):print("*Generatingsample...")tone_out=array(ob,dtype=
我需要在python中计算bspline曲线。我查看了scipy.interpolate.splprep和其他一些scipy模块，但找不到任何可以轻松满足我需要的东西。所以我在下面写了我自己的模块。代码工作正常，但速度很慢(测试函数在0.03秒内运行，考虑到我只要求100个样本和6个控制顶点，这似乎很多)。有没有办法通过一些scipy模块调用来简化下面的代码，这可能会加快速度？如果没有，我可以对我的代码做些什么来提高它的性能？importnumpyasnp#cv=np.arrayof3dcontrolvertices#n=numberofsamples(default:100)#d=c
我有一个PandasDataFrame以下形式每年(2008年-2015年)每个ID一行。对于MaxTemp、MinTemp和Rain列，每个单元格都包含一个值数组，对应于当年的某一天，即上面的框架frame3.iloc[0]['MaxTemp'][0]是2011年1月1日的值frame3.iloc[0]['MaxTemp'][364]是2011年12月31日的值。我知道这是错误的结构，但这是我必须处理的数据。它以这种方式存储在MongoDB中(其中这些行之一相当于Mongo中的文档)。我想拆分这些嵌套数组，这样我就不会每年每个ID一行，而是每天每个ID一行。但是，在拆分数组时，我还想
我正在尝试在AnacondaNavigator的环境选项卡中安装“pulp”模块。但是当我在“所有”包中搜索时，我找不到它。它也发生在其他包裹上。有什么方法可以将我的包安装到所需的环境中吗？我尝试通过在环境中打开一个终端来安装它，但我发现之后它不会出现在列表中。我在这里错过了什么？ 最佳答案 点击环境中的打开终端。在终端模式下执行condainstall(package-name)。(下图显示了名为Keras的包的安装。) 关于python-在AnacondaNavigator上找不到包
我以为是data[data.agefm.isnull()]和data[data.agefm==numpy.nan]是等价的。但是不，第一个真正返回agefm为NaN的行，但第二个返回一个空的DataFrame。我感谢省略的值总是等于np.nan，但这似乎是错误的。agefm列有float64类型:(Pdb)data.agefm.describe()count2079.000000mean20.686388std5.002383min10.00000025%17.00000050%20.00000075%23.000000max46.000000Name:agefm,dtype:floa
我有一个像这样的numpy数组:a=np.array([35,2,160,56,120,80,1,1,0,0,1])然后我尝试将该数组转换为具有逻辑“一列一值”的pandas数据框，如下所示:columns=['age','gender','height','weight','ap_hi','ap_lo','cholesterol','gluc','smoke','alco','active']values=adf=pd.DataFrame(a,columns=columns)这种方法引发ValueError:传递值的形状是(1,11)，索引暗示(11,11)。我做错了什么以及如何以正
我有一条熵曲线(一维numpy数组)，但这条曲线有很多噪音。我想通过平滑来消除噪音。这是我的曲线图:我试图通过使用Kaiser-Bessel滤波器制作卷积积来解决这个问题:gaussian_curve=window_kaiser(windowLength,beta=20)#kaiserfiltergaussian_curve=gaussian_curve/sum(gaussian_curve)foriinrange(0,windows_number):start=(i*step)+1end=(i*step)+windowLengthconvolution[i]=(np.convolve
我正在尝试获取索引以按最后一个轴对多维数组进行排序，例如>>>a=np.array([[3,1,2],[8,9,2]])我想要这样的索引i，>>>a[i]array([[1,2,3],[2,8,9]])基于numpy.argsort的文档我认为它应该这样做，但我收到了错误:>>>a[np.argsort(a)]IndexError:index2isoutofboundsforaxis0withsize2编辑:我需要以相同的方式重新排列相同形状的其他数组(例如数组b使得a.shape==b.shape)。..这样>>>b=np.array([[0,5,4],[3,9,1]])>>>b[i
