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python - 如何向量化包含 if 语句的函数?

假设我们有以下函数:deff(x,y):ify==0:return0returnx/y这适用于标量值。不幸的是,当我尝试对x和y使用numpy数组时,比较y==0被视为导致错误的数组操作:---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1f(np.arange(1,10),np.arange(10,20))inf(x,y)1deff(x,y):---->2ify==0:3return04re

python - Python 中的 map<int, vector<int>> 是什么?

在C++中经常做这样的事情:typedefmap>MyIndexType;然后我会像这样使用它:MyIndexTypemyIndex;for(...someloop...){myIndex[someId].push_back(someVal);}如果映射中没有条目,代码将插入一个新的空向量,然后附加到它。在Python中它看起来像这样:myIndex={}for(someId,someVal)incollection:try:myIndex[someId].append(someVal)exceptKeyError:myIndex[someId]=[someVal]这里的tryexce

python - 如何找到系列中的异常值,矢量化?

我有一个pandas.Series的正数。我需要找到“异常值”的索引,其值与之前的“规范”相差3或更多。如何向量化这个函数:defbaseline(s):values=[]indexes=[]last_valid=s.iloc[0]foridx,valins.iteritems():ifabs(val-last_valid)>=3:values.append(val)indexes.append(idx)else:last_valid=valreturnpd.Series(values,index=indexes)例如,如果输入是:importpandasaspds=pd.Series

python - Numpy vectorize 作为带参数的装饰器

我尝试对以下函数进行矢量化(同意,这不是最有效的方法,但我的问题是关于装饰器的使用)@np.vectorizedefdiff_if_bigger(x,y):returny-xify>xelse0x=np.array([5.6,7.0])y=8diff_if_bigger(x,y)#outputsarray([2,1])whichisnotwhatIwant编辑:重新启动IPython后,输出正常。谁能解释为什么diff_if_bigger的结果被转换成一个np.int数组,即使这里的第一个参数x是一个np.int数组。float,与文档中的内容相反????现在,我想强制输出float,

python - numpy 中二维数组上的矢量化移动窗口

我正在对二维数组中大小不变的移动窗口应用操作。是否有一种有效的类似矢量化的操作,我可以实现它而无需在Python中循环?我当前的结构看起来像这样foriinrange(1,xmax-1):forjinrange(1,ymax-1):out[i][j]=f(in[i][j],in[i+1][j],in[i-1][j],in[i][j+1],in[i][j-1],...)eat在这个问题中留下的评论暗示了将此操作向量化的可能性,但没有进一步的细节vectorizedindexing/slicinginnumpy/scipy? 最佳答案

c++ - 如何在 Python ctypes 中处理 C++ 返回类型 std::vector<int>?

我找不到ctypes如何弥合std::vector和Python之间的差距;互联网上没有提到的组合。这是不好的做法,它不存在还是我遗漏了什么?C++:xxx.cpp#include#includeusingnamespacestd;extern"C"std::vectorfoo(constchar*FILE_NAME){stringline;std::vectorresult;ifstreammyfile(FILE_NAME);while(getline(myfile,line)){result.push_back(1);}return(result);}Python:xxx.pyim

python - Pandas DataFrame 的嵌套(双)行逐行迭代

您好,我正在尝试为迭代问题找到一个矢量化(或更有效)的解决方案,我找到的唯一解决方案需要对具有多个循环的DataFrame进行逐行迭代。实际数据文件很大,所以我目前的解决方案几乎不可行。如果您想看一下,我在最后包含了线路分析器输出。真正的问题是相当复杂的,所以我将尝试用一个简单的例子来解释它(我花了很长时间来简化它:)):假设我们有一个机场,有两个并排的着陆跑道。每架飞机降落(到达时间),在其中一个着陆跑道上滑行一段时间,然后起飞(起飞时间)。所有内容都存储在按到达时间排序的PandasDataFrame中,如下所示(有关更大的测试数据集,请参见EDIT2):PLANESTRIPARR

python - 用嵌套枚举包装结构 - vector 模板中的引用

这是一个cross-postofaquestionIaskedinthecython-usergroup一天半前,但还没有得到任何回复,所以我在一个更一般的论坛上试试运气我一直在尝试各种方法来包装下面的代码,但出现了不同程度的错误。大量搜索让我偶然发现了类似的问题,还有一张未完成的心愿单,但老实说,我不确定我是否走在正确的道路上。plow_types.h:namespacePlow{structJobState{enumtype{INITIALIZE=0,RUNNING=1,FINISHED=2};};...classJobFilterT{public:...std::vectorst

c++ - SWIG 包装的 vector vector (C++ 到 python)——如何将内部 vector 识别为代理对象?

我面临与Wrapstd::vectorofstd::vectors,C++SWIGPython类似的问题-但它不仅仅是简单的C++解析。我的C++代码中有以下内容namespacens{typedefunsignedlonglonguint64_t;typedefstd::vectorVector;typedefstd::vectorVectorOfVectors;classMyClass{///...///ReturnsareferencetotheinternalvectorallocatedinC++landconstVectorOfVectors&GetVectors()con

python - 获取选定的特征名称 TFIDF Vectorizer

我正在使用python,我想获取大量数据的TFIDF表示,我正在使用以下代码将文档转换为TFIDF形式。fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf_vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=1,#mincountforrelevantvocabularymax_features=4000,#maximumnumberoffeaturesstrip_accents='unicode',#replaceallaccentedunicodechar#bytheircorrespondin