我正在寻找一个简单的函数，它可以根据它们对应的(也指定的)概率生成一组指定的随机值。我只需要它来生成浮点值，但我不明白为什么它不能生成任何标量。我可以想出许多从现有函数构建它的方法，但我想我可能只是错过了一个明显的SciPy或NumPy函数。例如:>>>values=[1.1,2.2,3.3]>>>probabilities=[0.2,0.5,0.3]>>>printsome_function(values,probabilities,size=10)(2.2,1.1,3.3,3.3,2.2,2.2,1.1,2.2,3.3,2.2)注意:我找到了scipy.stats.rv_discr
我有一个numpy数组，其中特定行的每个单元格代表一个特征的值。我将它们全部存储在一个100*4的矩阵中。ABC1000100.576550.3580070.09知道如何规范这个numpy.array的行，其中每个值都在0和1之间？我想要的输出是:ABC1110.7650.50.70.80.70.18(whichis0.09/0.5)提前致谢:) 最佳答案 如果我理解正确，您要做的就是除以每列中的最大值。您可以使用broadcasting轻松完成此操作.从您的示例数组开始:importnumpyasnpx=np.array([[10
我有一个numpy数组，其中特定行的每个单元格代表一个特征的值。我将它们全部存储在一个100*4的矩阵中。ABC1000100.576550.3580070.09知道如何规范这个numpy.array的行，其中每个值都在0和1之间？我想要的输出是:ABC1110.7650.50.70.80.70.18(whichis0.09/0.5)提前致谢:) 最佳答案 如果我理解正确，您要做的就是除以每列中的最大值。您可以使用broadcasting轻松完成此操作.从您的示例数组开始:importnumpyasnpx=np.array([[10
我希望能够遍历矩阵以将函数应用于每一行。我怎样才能为Numpy矩阵做到这一点？ 最佳答案 您可以使用numpy.apply_along_axis()。假设你的数组是二维的，你可以像这样使用它:importnumpyasnpmyarray=np.array([[11,12,13],[21,22,23],[31,32,33]])defmyfunction(x):returnx[0]+x[1]**2+x[2]**3print(np.apply_along_axis(myfunction,axis=1,arr=myarray))#[2352
我希望能够遍历矩阵以将函数应用于每一行。我怎样才能为Numpy矩阵做到这一点？ 最佳答案 您可以使用numpy.apply_along_axis()。假设你的数组是二维的，你可以像这样使用它:importnumpyasnpmyarray=np.array([[11,12,13],[21,22,23],[31,32,33]])defmyfunction(x):returnx[0]+x[1]**2+x[2]**3print(np.apply_along_axis(myfunction,axis=1,arr=myarray))#[2352
在我的安装中，numpy的arrayobject.h位于…/site-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h。我写了一个使用numpy的简单Cython脚本:cimportnumpyasnpdefsay_hello_to(name):print("Hello%s!"%name)我还有以下distutilssetup.py(从Cythonuserguide复制):fromdistutils.coreimportsetupfromdistutils.extensionimportExtensionfromCython.Distutil
在我的安装中，numpy的arrayobject.h位于…/site-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h。我写了一个使用numpy的简单Cython脚本:cimportnumpyasnpdefsay_hello_to(name):print("Hello%s!"%name)我还有以下distutilssetup.py(从Cythonuserguide复制):fromdistutils.coreimportsetupfromdistutils.extensionimportExtensionfromCython.Distutil
我想知道是否有一种更简单、内存高效的方法可以从pandasDataFrame中选择行和列的子集。例如，给定这个数据框:df=DataFrame(np.random.rand(4,5),columns=list('abcde'))printdfabcde00.9456860.0007100.9091580.8928920.32667010.9193590.6670570.4624780.0082040.47309620.9761630.6217120.2084230.9804710.04833430.4590390.7883180.3098920.1005390.753992我只想要那些
我想知道是否有一种更简单、内存高效的方法可以从pandasDataFrame中选择行和列的子集。例如，给定这个数据框:df=DataFrame(np.random.rand(4,5),columns=list('abcde'))printdfabcde00.9456860.0007100.9091580.8928920.32667010.9193590.6670570.4624780.0082040.47309620.9761630.6217120.2084230.9804710.04833430.4590390.7883180.3098920.1005390.753992我只想要那些
在应用程序的核心(用Python编写并使用NumPy)我需要旋转一个四阶张量。实际上，我需要多次旋转很多张量，这是我的瓶颈。我的涉及八个嵌套循环的幼稚实现(如下)似乎很慢，但我看不到利用NumPy的矩阵运算并希望加快速度的方法。我觉得我应该使用np.tensordot，但我不知道如何使用。在数学上，旋转张量T'的元素由下式给出:T'ijkl=ΣgiagjbgkcgldTabcd总和超过右侧的重复索引。T和Tprime是3*3*3*3NumPy数组，旋转矩阵g是3*3NumPy数组。我的慢速实现(每次调用约0.04秒)如下。#!/usr/bin/envpythonimportnumpya
