numpy 相关问题

NumPy是Python编程语言的科学和数字计算扩展。

如何从 python 中的特定类中采样行数？

我想“仅”从“标签”列中的 class=1 中采样 2 行。在我的代码中你会看到： 1）我从class = 1（4行）中采样所有行 2) 然后我从之前的数据集中采样 2 行...

python-3.x pandas numpy

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我安装了 pandas 但出现“ModuleNotFoundError：没有名为 'pandas' 的模块”错误

MacBook Air M2 视觉工作室代码 Python 3.12.3 我使用安装了熊猫 pip3安装pandas 我写代码将 pandas 导入为 pd 如果我运行此代码，则会出现错误 ModuleNotFoundError：没有模块

python pandas numpy visual-studio-code

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为我的 Npy 数据集定义 ML 模型时出现问题

我需要帮助为我的数据定义火炬模型。我尝试了各种方法，但似乎没有任何效果。与输入尺寸和形状相关的错误不断出现。我该如何解决这些问题...

python numpy machine-learning pytorch artificial-intelligence

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Numpy，对每N个连续元素进行分组？

我想从数组中提取每 N 个连续元素的组。对于像这样的 numpy 数组： a = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) 我希望（N=5）：数组([[1,2,3,4,5], [2,3...

python arrays numpy

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Python numpy 中的 + + 运算符是什么意思

我在 python numpy 库中遇到了以下语句 Z = 输入@ self.weights[1:].T + + self.weights[0] 我不明白这行代码到底是什么意思我做了研究...

python numpy

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理解 np.random.Generator.choice() 中 `shuffle` 的作用

从numpy的random.Generator.choice函数的文档中，参数之一是shuffle，默认为True。文档指出： shuffle 布尔值，可选样品是否

python numpy random

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根据特定月份选择xarray/pandas索引

我有一个 xarray DataArray，我想为整个时间序列选择四月、五月、六月（类似于 time.season=='JJA'）。其结构如下：我有一个 xarray DataArray，我想为整个时间序列选择四月、五月、六月（类似于 time.season=='JJA'）。其结构如下： <xarray.DataArray 't2m' (time: 492, latitude: 81, longitude: 141)> 我之前选择JJA的方式是： seasonal_data =temp_data.sel(time=temp_data['time.season']=='JJA') 我想做同样的事情，但用月份“AMJ”代替。我可以添加我可能遗漏的任何细节。谢谢选择自定义月份的最简单方法是使用布尔掩码，例如， def is_amj(month): return (month >= 4) & (month <= 6) seasonal_data = temp_data.sel(time=is_amj(temp_data['time.month'])) 请注意，您需要使用像 & 或 | 这样的按位运算符，因为 Python 的内置函数 and 和 or 不适用于向量。另外，您需要括号，因为按位运算符的优先级高于比较。另一种方法是使用 isin 函数： data = temp_data.sel(time=temp_data.time.dt.month.isin([4,5,6]))

python pandas numpy python-xarray

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为什么这个函数缓存会给我多维 np.array 的错误消息？

这是代码：将 numpy 导入为 np 从 functools 导入缓存，包装 def np_cache(函数): @缓存 def cached_wrapper(*args, **kwargs): args = [np.array(a) if isinstance(a, tu...

python numpy caching

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创建具有线性细分的对数刻度的Pythonic方法

有没有一种更Pythonic的方法来创建具有线性细分的对数刻度？ def log_linsub(开始, 结束): “通过线性细分创建从 10**start 到 10**end 的对数刻度。” 基数 = np....

python numpy

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如何计算部分聚合数据的统计数据

我正在尝试分析一些行项目数据。这是一个非常简化的示例： df = pd.DataFrame({ “数量”：[3,4,1], '单位成本':[50,80,60] }) df 数量单位_成本 0 3 50 1 4...