numpy

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我試圖總結整個差的差異的「i」根據下面的公式：其中f是零和一的15X1陣列，它看起來像： [[1] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [1] [1] [0] [0] [0] [0]] 和M是8×15矩陣的也零和一，第一行，其中是： [0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0] 「f」在while循環內，隨着每次迭

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熊貓DataFrame：如果滿足多個條件，則將整數分配給新列

我試圖在熊貓數據框中創建一個新列，然後根據條件格式分配一個整數值。一個例子是：如果（（A> 1）&（一個< 5））得到值10，如果（（A> = 5）&（一個< 10））得到的值24，如果（（一> 10）&（a < 5））給出值57 其中'a'是數據框中的另一列。有沒有辦法做到這一點與熊貓/ numpy沒有創建一個函數？我嘗試了幾種不同的選擇，但都沒有成功

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蟒 - numpy的 - 不同尺寸的numpy的陣列求和

假設我們創建numpy的陣列是這樣的： x = np.linspace(1,5,5).reshape(-1,1) 這導致這樣的： array([[ 1.], [ 2.], [ 3.], [ 4.], [ 5.]]) 現在我們添加此陣列的轉置它： x + x.T 導致此： array([[ 2., 3., 4., 5., 6.], [ 3

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海明窗口，python 2.7

嗨，我有一個相當嘈雜的FFT。如何申請我的代碼漢明窗口，以減少噪音。看看我的代碼： plt.subplot(212) plt.title('Fast Fourier Transform') plt.ylabel('Power [a.u.]') plt.xlabel('Frequency Hz') fft1 = (Bx[51:-14]) fft2 = (By[1:-14]) for d

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不同的輸出在稀疏表示相比於numpy的陣列

import numpy as np import scipy as sc from sklearn.preprocessing import normalize import scipy.sparse as sp import numpy import numpy as np import scipy.sparse as sp def func1(A,c,eps,maxit

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由Python計算的矩陣的特徵向量似乎不是一個特徵向量

事先道歉，Python不是我的強項。與矩陣的實際特徵值（如Python計算）相對應的特徵向量看起來不是特徵向量，而由Wolfram Alpha計算的特徵向量似乎可行。（我的同事證實，同一病理執行R中的計算時，雖然我沒有成績單似乎是這樣。）代碼片段： >>> import numpy as np >>> in_matrix = np.array([[0.904, 0.012, 0.427],

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參數（...，-1）在重新整形數組時是什麼意思？

我碰到下面的語句： train_set_x.reshape(train_set_x.shape[0], -1).T 的train_set_x的shape是：(209, 64, 64, 3) 因此，我認爲，shape[0]是209，並且T是轉置？我不能理解上面的reshape聲明嗎？什麼是-1？對此非常感謝。謝謝。

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如何將pygame中的3d數組轉換爲opencv python中的vaid輸入？

我試圖從遊戲文件養活我的屏幕輸入圖像處理器文件： - pygame的輸出： image_data = pygame.surfarray.array3d(pygame.display.get_surface()) OpenCV的輸入： imgTesting = cv2.imread(image_data) 和錯誤我得到的是： imgTesting = cv2.imread(image_dat

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提取3D（time，lat，lon）數組中的每個值並創建一個列表或一維數組

請原諒我，如果這很簡單，但我是python的新手。我每天都有一個數據點，每個緯度（180度）和經度（360度）和時間（6624）是一個三維數組，具有numpy.shape（時間，緯度，經度）。我試圖提取每一個風速並將其放入一個新的數組或列表中，以便我可以繪製直方圖或概率密度函數。有沒有在Python中提取每個這些值的方法？

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展開數字在列表

我有號碼的清單： [10,20,30] 我需要的是要根據預定義的增量展開。因此，讓我們把x增量和x=2，我的結果應該是： [10,12,14,16,18,20,22,24,.....,38] 現在我使用for循環，但它是非常緩慢的，我想知道是否有一種更快的方式。編輯： newA = [] for n in array: newA= newA+ generateNewNumbe