NumPy是Python编程语言的科学和数字计算扩展。
我在两个 XY 点(p1 和 p2)和线外的第三个 XY 点(p3)之间有一条线/矢量。根据这篇文章,我知道如何获得该点到线的距离。但什么...
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...
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
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...
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...
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...
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
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]))
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...
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....
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...
如何找到包含特定字符串的 DataFrame 条目的索引,并且这些字符串不是列名称。 indice0 = np.argwhere(df=='苹果') indice1 = np.argwhere(df=='版纳') 指数2 = np。
我正在尝试确定以下 mypy 警告是否告诉我一些重要的事情。 将 numpy 导入为 np 从 numpy 导入输入为 npt def test(a: npt.ArrayLike) -> npt.NDArray: a = np。
在 numba 中使用并行化对于一种算法更好,但对于另一种类似算法则不然?
我正在模拟具有相同质量和随机速度的 N 个粒子。我想计算系统的总能量和总动量。我考虑了 4 种方法并想进行基准测试...
对于方程 (-w*M + K) * p = 0 求解向量p。它由 3 个彼此线性相关的值组成。为了解决这个问题,可以将其中一个值设置为 1。
我有一个形状为 (t, n1, n2) 的 3D numpy 数组: x = np.random.rand(10, 2, 4) 我需要计算另一个形状为 (t, n1, n1) 的 3D 数组 y ,使得: y[0] = np.cov(x[0,:,:]) ...等等...
我有一个非线性方程组(NLE),其中可以选择任何n,因此向量x =(x1,...,xn)的长度可以不同。例如,系统可以是这样的: f1(x1,...,xn) = sum(x...
我有一个数组 x 和 argsorting 的结果 i。我需要根据 i 对 x (和 y,这里不相关)进行数百次排序。因此,对数据进行两次排序是不可能的,一切都需要......
我使用 faiss 从向量嵌入中创建索引,然后可以将其用于执行相似性搜索。由于我的数据集达到数十亿,我正在寻找极快的(接近优化的......
为什么基于条件的过滤会导致 pandas 中的 DataFrame 为空?
我正在使用 pandas 在 Python 中处理 DataFrame,并且我正在尝试应用多个条件来根据多列中的温度值过滤行。然而,在应用我的条件后...