我正在尝试找到一种有效的方法来在给定分组和日期范围的情况下在pandas中生成滚动计数或总和。最终，我希望能够添加条件，即。评估“类型”字段，但我还没有到那儿。我已经写了一些东西来完成工作，但我觉得可能有更直接的方法来达到预期的结果。我的pandas数据框目前看起来像这样，所需的输出放在最后一列“rolling_sales_180”中。namedateamountrolling_sales_1800David2015-01-01100100.01David2015-01-05500600.02David2015-05-3050650.03David2015-07-2550100.04R
我有一系列大型文本文件(最多1gig)，这些文件是实验的输出，需要用Python进行分析。最好将它们加载到2Dnumpy数组中，这提出了第一个问题:由于加载开始时行数未知，如何逐行构建一个非常大的numpy数组最有效？简单地将行添加到数组在内存方面效率低下，因为两个大数组会暂时共存。如果您使用numpy.append，似乎也会出现同样的问题。stack函数很有前途，但理想情况下我希望就地增长数组。这就引出了第二个问题:观察Python程序的内存使用情况的最佳方法是什么？使用numpy数组？为了研究上述问题，我使用了常用的内存分析工具——heapy和pympler——但我只获取了外部数组
这个问题的动机是ananswer到questiononimprovingperformance在pandas中与DatetimeIndex进行比较时。该解决方案通过df.index.values将DatetimeIndex转换为numpy数组，并将该数组与np.datetime64对象。这似乎是从此比较中检索bool数组的最有效方法。pandas的一位开发人员对这个问题的反馈是:“这些通常不一样。提供numpy解决方案通常是一种特殊情况，不推荐使用。”我的问题是:对于一部分操作，它们是否可以互换？我很感激DatetimeIndex提供了更多功能，但我只需要基本功能，例如切片和索引。对于
您可以使用.tobytes()函数将numpy数组转换为字节。如何将它从这个字节数组解码回numpy数组？我对形状为(28,28)的数组i进行了这样的尝试>>k=i.tobytes()>>np.frombuffer(k)==i错误也尝试过使用uint8。 最佳答案 关于您正在做的事情的几个问题:frombuffer将始终将输入解释为一维数组。这是documentation的第一行.所以你必须reshape为(28,28)。默认的dtype是float。因此，如果您没有序列化float，那么您将必须手动指定dtype(先验的，没有人能
假设我有以下numpy数组:a=[[1,5,6],[2,4,1],[3,1,5]]我想屏蔽所有在第一列中有1的行。也就是我要[[--,--,--],[2,4,1],[3,1,5]]这可以使用numpy掩码数组操作来完成吗？怎么做到的？谢谢。 最佳答案 importnumpyasnpa=np.array([[1,5,6],[2,4,1],[3,1,5]])np.ma.MaskedArray(a,mask=(np.ones_like(a)*(a[:,0]==1)).T)#Returns:masked_array(data=[[-----
从仅包含零的稀疏矩阵中有效删除列的最佳方法是什么。我有一个我创建并填充了数据的矩阵:matrix=sp.sparse.lil_matrix((100,100))我现在想删除~最后20列，它们只包含零数据。我该怎么做？ 最佳答案 如果这只是一个numpy数组，X，那么您可以说X!=0，这将为您提供一个与相同形状的bool数组X，然后您可以使用bool数组索引X，即non_zero_entries=X[X!=0]但这是一个不支持bool索引的稀疏矩阵，如果您尝试X!=0也不会给您想要的东西——它只返回一个看起来像仅当它们是完全相同的矩阵
我正在尝试处理来自非常大的netCDF文件(每个约400Gb)的数据。每个文件都有一些变量，都比系统内存大得多(例如180Gb与32GbRAM)。我正在尝试使用numpy和netCDF4-python通过一次复制一个切片并对该切片进行操作来对这些变量执行一些操作。不幸的是，读取每个切片需要很长时间，这会降低性能。例如，其中一个变量是形状为(500,500,450,300)的数组。我想对切片[:,:,0]进行操作，所以我执行以下操作:importnetCDF4asncf=nc.Dataset('myfile.ncdf','r+')myvar=f.variables['myvar']mys
有什么方法可以使用numpy或scipy来检查矩阵是下三角矩阵还是上三角矩阵？我知道如何创建一个函数来检查这个；但我想知道这些模块本身是否有自己的功能。我正在搜索文档，但没有找到任何内容。 最佳答案 我愿意np.allclose(mat,np.tril(mat))#checkiflowertriangularnp.allclose(mat,np.triu(mat))#checkifuppertriangularnp.allclose(mat,np.diag(np.diag(mat)))#checkifdiagonalhttp://d
我正致力于在Python中实现一个基本的蒙特卡罗模拟器，用于我尝试做的一些项目管理风险建模(基本上是CrystalBall/@Risk，但在Python中)。我有一组n随机变量(所有scipy.stats实例)。我知道我可以使用rv.rvs(size=k)从每个nk独立观察变量。我想通过指定一个nxn半正定相关矩阵来引入变量之间的相关性。在scipy中有没有一种干净的方法来做到这一点？我尝试过的Thisanswer和thisanswer似乎表明“copulas”将是一个答案，但我没有在scipy中看到任何对它们的引用。Thislink似乎实现了我正在寻找的东西，但我不确定scipy是否
我想将int16数组与float数组相乘，自动舍入，但这失败了:importnumpyA=numpy.array([1,2,3,4],dtype=numpy.int16)B=numpy.array([0.5,2.1,3,4],dtype=numpy.float64)A*=B我得到:TypeError:Cannotcastufuncmultiplyoutputfromdtype('float64')todtype('int16')withcastingrule'same_kind' 最佳答案 2种解决方法:你可以通过替换来解决这个问题
