我如何计算以下数组中的0和1的数量?
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y.count(0)为:
numpy。Ndarray对象没有属性计数
我如何计算以下数组中的0和1的数量?
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y.count(0)为:
numpy。Ndarray对象没有属性计数
我知道Python列表有一个方法可以返回某个对象的第一个索引:
>>> xs = [1, 2, 3]
>>> xs.index(2)
1
NumPy数组也有类似的东西吗?
在numpy数组上映射函数的最有效方法是什么?我目前正在做:
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Obtain array of square of each element in x
squarer = lambda t: t ** 2
squares = np.array([squarer(xi) for xi in x])
然而,这可能非常低效,因为我在将新数组转换回numpy数组之前,使用列表推导式将其构造为Python列表。我们能做得更好吗?
考虑到:
test = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
Test [i]给出第i行(例如[1,2])。如何访问第I列?(例如[1,3,5])。还有,这手术会很贵吗?
可以使用.重塑(-1)将2D数组重新塑造为1D数组。 例如:
>>> a = numpy.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
>>> a.reshape(-1)
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]])
通常,array[-1]表示最后一个元素。 这里-1是什么意思?
如何将熊猫数据帧转换为NumPy数组?
DataFrame:
import numpy as np
import pandas as pd
index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
b = [0.2, np.nan, 0.2, 0.2, 0.2, np.nan, np.nan]
c = [np.nan, 0.5, 0.5, np.nan, 0.5, 0.5, np.nan]
df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b, 'C': c}, index=index)
df = df.rename_axis('ID')
给了
label A B C
ID
1 NaN 0.2 NaN
2 NaN NaN 0.5
3 NaN 0.2 0.5
4 0.1 0.2 NaN
5 0.1 0.2 0.5
6 0.1 NaN 0.5
7 0.1 NaN NaN
我想把它转换成一个NumPy数组,像这样:
array([[ nan, 0.2, nan],
[ nan, nan, 0.5],
[ nan, 0.2, 0.5],
[ 0.1, 0.2, nan],
[ 0.1, 0.2, 0.5],
[ 0.1, nan, 0.5],
[ 0.1, nan, nan]])
另外,是否可以像这样保存dtype ?
array([[ 1, nan, 0.2, nan],
[ 2, nan, nan, 0.5],
[ 3, nan, 0.2, 0.5],
[ 4, 0.1, 0.2, nan],
[ 5, 0.1, 0.2, 0.5],
[ 6, 0.1, nan, 0.5],
[ 7, 0.1, nan, nan]],
dtype=[('ID', '<i4'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('B', '<f8')])
如何将NumPy数组转储为人类可读格式的csv文件?
在三维空间中有两个点
a = (ax, ay, az)
b = (bx, by, bz)
我想计算它们之间的距离:
dist = sqrt((ax-bx)^2 + (ay-by)^2 + (az-bz)^2)
我如何用NumPy做到这一点?我有:
import numpy
a = numpy.array((ax, ay, az))
b = numpy.array((bx, by, bz))
NumPy提出了一种通过np.argmax获取数组最大值索引的方法。
我想要一个类似的东西,但返回N个最大值的索引。
例如,如果我有一个数组[1,3,2,4,5],那么nargmax(array, n=3)将返回对应于元素[5,4,3]的下标[4,3,1]。
当我打印一个numpy数组时,我得到了一个截断的表示,但我想要完整的数组。
>>> numpy.arange(10000)
array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])
>>> numpy.arange(10000).reshape(250,40)
array([[ 0, 1, 2, ..., 37, 38, 39],
[ 40, 41, 42, ..., 77, 78, 79],
[ 80, 81, 82, ..., 117, 118, 119],
...,
[9880, 9881, 9882, ..., 9917, 9918, 9919],
[9920, 9921, 9922, ..., 9957, 9958, 9959],
[9960, 9961, 9962, ..., 9997, 9998, 9999]])