我有一个sumranges()函数，它对在元组的元组中找到的所有连续数字的范围求和。举例说明:defsumranges(nums):returnsum([sum([1forjinrange(len(nums[i]))ifnums[i][j]==0ornums[i][j-1]+1!=nums[i][j]])foriinrange(len(nums))])>>>nums=((1,2,3,4),(1,5,6),(19,20,24,29,400))>>>printsumranges(nums)7如您所见，它返回元组内连续数字的范围数，即:len((1,2,3,4),(1),(5,6),(19,
我想将硬盘上的一个大fortran记录(12G)映射到一个numpy数组。(映射而不是加载以节省内存。)存储在fortranrecord中的数据是不连续的，因为它被记录标记分开了。记录结构为“标记、数据、标记、数据、...、数据、标记”。数据区域和标记的长度是已知的。标记之间的数据长度不是4字节的倍数，否则我可以将每个数据区域映射到一个数组。在memmap中设置offset可以跳过第一个标记，是否可以跳过其他标记并将数据映射到数组？对于可能出现的歧义表达表示歉意，并感谢任何解决方案或建议。5月15日编辑这些是Fortran未格式化的文件。record中存储的数据是一个(1024^3)*
我计划在Python中实现一个“类DSP”信号处理器。它应该通过ALSA捕获小的音频片段，对其进行处理，然后通过ALSA播放它们。为了开始，我编写了以下(非常简单的)代码。importalsaaudioinp=alsaaudio.PCM(alsaaudio.PCM_CAPTURE,alsaaudio.PCM_NORMAL)inp.setchannels(1)inp.setrate(96000)inp.setformat(alsaaudio.PCM_FORMAT_U32_LE)inp.setperiodsize(1920)outp=alsaaudio.PCM(alsaaudio.PCM_
假设我有以下数字列表:my_array=[0,3,4,7,8,9,10,20,21,22,70]我想在此列表中找到包含无间隙的连续整数的每个闭区间。如果列表中的任何数字有多个这样的间隔，我们只保留最大的任何这样的间隔。上面的正确答案应该是:[0,0][3,4][7,10][20,22][70,70]要看到这一点，请注意例如:闭区间[0,0]包含整数0，不包含间隙，并且其成员都不包含在任何其他闭区间中。闭区间[3,4]不包含间隙，并且其成员不包含在任何其他闭区间中，并且没有比自身大的间隙。我如何在numpy中执行此操作？我开始编写一种算法，该算法使用np.diff(my_array)来检
主要目标如下:将StandardScaler应用于连续变量将LabelEncoder和OnehotEncoder应用于分类变量连续变量需要缩放，但同时有几个分类变量也是整数类型。应用StandardScaler会导致不良影响。另一方面，StandardScaler会缩放基于整数的分类变量，这也不是我们想要的。由于连续变量和分类变量混合在单个PandasDataFrame中，建议的工作流程是什么来处理此类问题？说明我的观点的最好例子是KaggleBikeSharingDemand数据集，其中season和weather是整数分类变量 最佳答案
我正在寻找一个pandas系列并用下一个数值的平均值填充NaN，其中:average=nextnumericalvalue/(#consecutiveNaNs+1)到目前为止，这是我的代码，我只是不知道如何在NaN(以及下一个数值)之间划分filler列编号:importpandasaspddates=pd.date_range(start='1/1/2016',end='1/12/2016',freq='D')nums=[10,12,None,None,39,10,11,None,None,None,None,60]df=pd.DataFrame({'date':dates,'num
这个问题在这里已经有了答案:HowcanIiterateoveroverlapping(current,next)pairsofvaluesfromalist?(12个答案)WhydoIgetanIndexError(orTypeError,orjustwrongresults)from"ar[i]"inside"foriinar"?(4个答案)关闭4个月前。给定以下列表a=[0,1,2,3]我想创建一个新列表b，它由a的当前值和下一个值相加的元素组成。它将包含比a少1的元素。像这样:b=[1,3,5](从0+1、1+2和2+3)这是我尝试过的:b=[]foriina:b.append
我有一个数据框df，包含三列:count_a、count_b和date;计数是float，日期是2015年的连续天数。我正在尝试找出count_a和count_b列中每一天的计数之间的差异—也就是说，我正在尝试计算每一天之间的差异这两列的行和前一行。我已将日期设置为索引，但我无法弄清楚如何执行此操作；有一些关于使用pd.Series和pd.DataFrame.diff的提示，但我没有找到适用的答案或说明集。我有点卡住了，希望能在这里得到一些指导。这是我的数据框的样子:df=pd.Dataframe({'count_a':{Timestamp('2015-01-0100:00:00'):
在此otherSOpost，一位Python用户询问如何对连续数字进行分组，以便任何序列都可以仅由其开始/结束表示，并且任何掉队者都将显示为单个项目。公认的答案对于连续序列非常有效。我需要能够采用类似的解决方案，但适用于可能(并非总是)具有不同增量的数字序列。理想情况下，我表示的方式也将包括增量(这样他们就会知道它是不是每3、4、5、n次)引用原始问题，用户要求以下输入/输出[2,3,4,5,12,13,14,15,16,17,20]#input[(2,5),(12,17),20]我想要的是以下内容(注意:为了清楚起见，我写了一个元组作为输出，但是xrange最好使用它的step变量)
我有一个看起来像这样的数据框:我想只保留每个组中连续的年份，如下图，A组中的2005年和B组中的2009年和2011年被删除。我使用df['year_diff']=df.groupby(['group'])['Year'].diff()创建了一个年份差异列，然后仅保留年份差等于1的行。但是，此方法还将删除每个连续年份组中的第一行，因为第一行的年份差异将为NAN。例如，2000年将从组2000-2005中删除。有什么办法可以避免这个问题吗？ 最佳答案 转移像OP第一次做的那样获取年份差异。然后检查是否等于1或者之前的值是1yd=df.
