NumPy是Python编程语言的科学和数字计算扩展。
我有一个如下所示的数据框 ID、US-测试1、US-测试2、US-测试3 1,11,12,13 2,13,16,18 3,15,19,21 我想从我的所有列名称中删除关键字 US - 我尝试了下面的方法，但是......
我正在尝试使用groupby计算加权平均值。但是，我正在处理数据框中的空值。 df = pd.DataFrame({ '组': ['a', 'a', 'a', 'a'], 'x': [10, 20, np.nan, 2...
我正在尝试使用groupby计算加权平均值。但是，我正在处理数据框中的空值。 df = pd.DataFrame({ '组': ['a', 'a', 'a', 'a'], 'x': [10, 20, np.nan, 2...
我正在努力提高这个霍夫曼的计算速度。对于较小的输入十六进制字符串，这很好，但输入字符串越大，时间会随着足够大的字符串 sp 而显着增加...
我正在尝试实现一种解决方案，在给定的时间范围内找到警报的后续警报。我已经从数据帧创建了一个 IntervalIndex 并使用 np.vectorize 来比较时间...
我是Python新手。 我在 3d 空间中有两个向量，我想知道两个向量之间的角度 我试过： vec1=[x1,y1,z1] vec2=[x2,y2,z2] 角度=np.arccos(np.dot(vec1,vec2)/(np.linalg.norm(vec1)*np....
我知道这是一个以前在这里被问过的问题，但我已经尝试了我找到的所有解决方案但没有解决。可能我不理解解决方案，但我已经尽力了。 我是
我正在研究盖子驱动的空腔流动问题，使用涡度纳维-斯托克斯方程的离散版本： 由于某种原因，我的流功能似乎正在工作（我相信是这样，在
在 VS 代码上安装 numpy 时出现“准备元数据 (pyproject.toml) ... 错误”（Fantasy Football Data Pros：使用 Pandas 进行数据修改）
所以我尝试在 VS Code 上安装 numpy 1.20.3，当它显示： 正在准备元数据（pyproject.toml）...错误 错误：子进程退出并出现错误 × 准备元数据 (pyproject.toml) d...
我有带有随机数的numpy数组。例如像这样 [7 1 2 0 2 3 4 0 5] 我想同时替换每个数字，如果这个数组中的数字= 7，我想用 2 替换它，al...
我正在用 cython 逐个元素构建一个数组。我想在某些条目中存储常量 np.inf （或 -1 * np.inf）。然而，这将需要返回 Python 的开销......
如何将自定义函数应用于xarray.DataArray.coarsen.reduce()？
我有一个 (2x2) NumPy 数组： ar = np.array([[2, 0],[3, 0]]) 和 xarray.DataArray 形式相同： da = xr.DataArray(ar, dims=['x', 'y'], 坐标=[[0, 1], [0, 1]]) 我正在尝试downsam...
我正在根据小时率、容量和电流之间的关系来插值电池容量数据。这是我的数据示例： 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 来自 sc...
我想将硬盘上的大fortran记录（12G）映射到numpy数组。 （映射而不是加载以节省内存。） Fortran 记录中存储的数据不是连续的，因为它被记录分割
我制作了一个 12x8 的矩阵，将其用作 numpy 的游戏板，但是当我尝试打印它时，矩阵打印不完整（中间有省略号）。 我真正的问题是如何正确打印它。
我正在学习有关 Python 在生物信息学中的使用的教程。 在本教程中，通过以下函数执行 Mann-Whitney U 测试。 numpy.random.seed 在 pa 之后的第一行中使用...
我想在 Python/numpy 中的矩阵中索引列向量，并将其作为列向量而不是一维数组返回。 x = np.array([[1,2],[3,4]]) x[:,1] >数组([2, 4]) np.transpose(x[:,...
为什么我不能在 numpy 中使用 np.concatenate 堆叠 3D 数组，而 1D 和 2D 数组可以工作？
我正在使用 3D numpy 数组，但在堆叠其中两个时遇到问题。这就是我正在尝试做的事情： 将 numpy 导入为 np 网格 = np.arange(16).reshape((1, 4, 4)) grid2 = 网格[:, :-1, ::-1].copy()...
我正在寻找一个功能 pandas_interpolate(df: pd.DataFrame, newTime: pd.DatetimeIndex, 方法: str = '线性') -> pd.DataFrame 这将需要一个带有 DatetimeIndex 的现有数据框...