elementwise-operations

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熊貓乘以索引和列的元素明智匹配的DataFrames

我有兩個熊貓DataFrames，其中一個具有索引和列是另一個的子集。例如： DF1 = date a b c 20170101 1.0 2.2 3 20170102 2.1 5.2 -3.0 20170103 4.2 1.8 10.0 ... 20170331 9.8 5.1 4.5 DF2 = date a c 20170101 NaN 2.1 20170103 4

pandas dataframe multiplication elementwise-operations 2017-03-21

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熊貓元素方面的最小值最大值對沿一個軸系列

我有一個數據幀： df = A B C D DATA_DATE 20170103 5.0 3.0 NaN NaN 20170104 NaN NaN NaN 1.0 20170105 1.0 NaN 2.0 3.0 而且我有一系列 s = DATA_DATE 20170103 4.0 20170104 0.0 20170105 2.2 我想明智的元素max()運

pandas dataframe max min elementwise-operations 2017-05-16

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Tensorflow定義生成所有張量分量

我要定義tensorflow計算就像一個操作該產品的操作： x由張量提供。最後，應該將操作與已知值進行比較，並且應該學習參數α，βi和b。 （我猜）所有輸入的產品都會引起麻煩。這是我試圖部署的一個版本，但沒有成功。 ＃輸入 X = tf.placeholder（tf.float32，[無，2]，名稱= 「X」） Y = tf.placeholder（tf.float32，[無，1]，名稱= 「Y」

python tensorflow product operation elementwise-operations 2017-07-20

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numpy元素外部產品

我想在numpy中做兩個二維數組的元素明智的外積。 A.shape = (100, 3) # A numpy ndarray B.shape = (100, 5) # A numpy ndarray C = element_wise_outer_product(A, B) # A function that does the trick C.shape = (100, 3, 5) # Th

numpy vectorization matrix-multiplication elementwise-operations 2017-02-21

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Python：數組與非數組的元素比較

我試圖用numpy繪製一些複雜的函數。一些工作代碼示例： import numpy as np from PIL import Image size = 1000 w = np.linspace(-10, 10, size) x, y = np.meshgrid(w, w) r = x + 1j*y def f(q): return np.angle(q) z =

python arrays numpy elementwise-operations 2017-03-01

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Python：獲取數據框中多個數組的元素平均數

我在每個單元格中都有一個16x10的熊貓數據框，每個數組中有1x35000個數組（或NaN）。我想爲每一列採用元素明顯的意思。 1 2 3 ... 10 1 1x35000 1x35000 1x35000 1x35000 2 1x35000 NaN 1x35000 1x35000 3 1x35000 NaN 1x35000 NaN ... 16 1x35

python pandas numpy mean elementwise-operations 2017-09-15

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的Python：如何讓一個數據幀

我有一個相當大的數據幀（DF）包含陣列和楠每個網孔多陣列的元素方面的標準偏差，第3行是這樣的： df: A B C X [4, 8, 1, 1, 9] NaN [8, 2, 8, 4, 9] Y [4, 3, 4, 1, 5] [1, 2, 6, 2, 7] [7, 1, 1, 7, 8] Z NaN [9, 3, 8, 7, 7] [2, 6, 3,

python pandas numpy standard-deviation elementwise-operations 2017-09-18

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Caffe Element -Wise乘法與固定斑點

我想我會問這裏多個quesitons，我想任何評論，因爲我是新來Caffe。 在我的網絡輸入圖像具有尺寸1x41x41由於我使用的64批次大小，我認爲數據量將是64x1x41x41（請糾正我，如果這是錯誤的） 一些卷積層後（不改變數據大小），我想將結果數據乘以大小爲1x41x41的預定義斑點。使用EltwiseLayer來進行乘法似乎很方便。所以爲了定義Eltwise的第二底層，我需要爲blob提

neural-network deep-learning caffe elementwise-operations 2017-09-30

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在數組中添加特定的元素？

y = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]) indices_of_y = np.array([12, 0, 6, 3, 4, 9, 11, 2]) z = np.array([1 , 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]) x = np.array

python arrays numpy elementwise-operations 2017-05-05

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火炬元素方面的邏輯運算和/或

我想執行的張量邏輯元素智能opertaions，但似乎「和」關鍵字進行邏輯或，而「或」關鍵字進行邏輯和 ： a = torch.zeros(3) a[1] = 1 -- a will be [1,0,0] b = torch.ones(3) b[3] = 0 -- b will be [1,1,0] c = torch.eq(a,1) a

deep-learning torch elementwise-operations 2017-03-17

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