При звонке df = pd.read_csv('somefile.csv') Я получил: /Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py:1130: DtypeWarning: столбцы (4,5,7,16) имеют смешанные типы. Укажите опцию dtype при импорте или установите low_memory = False. Почему этот dtypeвариант связан с...
Я хочу , чтобы применить свою пользовательскую функцию (она использует если-иначе лестница) в этих шести колонн ( ERI_Hispanic, ERI_AmerInd_AKNatv, ERI_Asian, ERI_Black_Afr.Amer, ERI_HI_PacIsl, ERI_White) в каждой строке моего dataframe. Я пробовал разные методы из других вопросов, но все еще не...
У меня есть датафрейм по линии ниже: Type Set 1 A Z 2 B Z 3 B X 4 C Y Я хочу добавить еще один столбец к фрейму данных (или сгенерировать серию) той же длины, что и фрейм данных (= равное количество записей / строк), который устанавливает зеленый цвет, если Set = 'Z', и 'красный', если Set = иначе...
Я не могу понять, как использовать массив или матрицу так, как я бы обычно использовал список. Я хочу создать пустой массив (или матрицу), а затем добавить к нему один столбец (или строку) за раз. На данный момент я могу найти единственный способ сделать это: mat = None for col in columns: if mat...
Как преобразовать настоящий массив NumPy в массив INT NUMPY? Пробовал использовать карту напрямую в массив, но это не
Может кто-нибудь объяснить мне, какова цель meshgridфункции в Numpy? Я знаю, что это создает какую-то сетку координат для построения графиков, но я не вижу прямой выгоды от этого. Я изучаю «Машинное обучение Python» у Себастьяна Рашки, и он использует его для построения границ решения. Смотрите...
В чем разница между Numpy array()и asarray()функциями? Когда вы должны использовать один, а не другой? Кажется, они генерируют идентичный вывод для всех входов, которые я могу...
Как мне преобразовать массив NumPy в список Python (например [[1,2,3],[4,5,6]]) и сделать это достаточно
Допустим, у меня есть массив NumPy a: a = np.array([ [1, 2, 3], [2, 3, 4] ]) И я хотел бы добавить столбец нулей, чтобы получить массив b: b = np.array([ [1, 2, 3, 0], [2, 3, 4, 0] ]) Как я могу сделать это легко в...
Как мне преобразовать numpy.datetime64объект в datetime.datetime(или Timestamp)? В следующем коде я создаю объекты datetime, timestamp и datetime64. import datetime import numpy as np import pandas as pd dt = datetime.datetime(2012, 5, 1) # A strange way to extract a Timestamp object, there's...
import numpy as np y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9))) OUTPUT: print(y.flatten()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] print(y.ravel()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] Обе функции возвращают один и тот же список. Тогда зачем нужны две разные функции, выполняющие одну и ту же...
Как я могу проверить, какую версию NumPy я использую? (К вашему сведению, этот вопрос был отредактирован, потому что и вопрос, и ответ не зависят от
Что делает np.random.seedв приведенном ниже коде из учебника Scikit-Learn? Я не очень хорошо разбираюсь в материалах генератора случайных состояний NumPy, так что я бы очень признателен, если принять во внимание то, что говорят обыватели. np.random.seed(0) indices =...
У меня есть массив Numpy, состоящий из списка списков, представляющих двумерный массив с метками строк и именами столбцов, как показано ниже: data = array([['','Col1','Col2'],['Row1',1,2],['Row2',3,4]]) Я хотел бы, чтобы результирующий DataFrame имел Row1 и Row2 в качестве значений индекса, а Col1,...
Хотите верьте, хотите нет, но после профилирования моего текущего кода повторяющаяся операция возврата массивов клочков съела гигантский кусок времени выполнения. Сейчас у меня есть общий метод, основанный на представлении: reversed_arr = arr[::-1] Есть ли какой-то другой способ сделать это более...
Вот мой код для генерации кадра данных: import pandas as pd import numpy as np dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1,2),columns=list('AB')) тогда я получил датафрейм: +------------+---------+--------+ | | A | B | +------------+---------+--------- | 0 | 0.626386| 1.52325|...
У меня есть два простых одномерных массива в NumPy . Я должен быть в состоянии объединить их, используя numpy.concatenate . Но я получаю эту ошибку для кода ниже: TypeError: только массивы длины 1 могут быть преобразованы в скаляры Python Код import numpy a = numpy.array([1, 2, 3]) b =...
Я загружаю некоторые данные машинного обучения из файла CSV. Первые 2 столбца являются наблюдениями, а остальные столбцы - объектами. В настоящее время я делаю следующее: data = pandas.read_csv('mydata.csv') который дает что-то вроде: data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns =...
У меня есть матрица в виде массива Numpy. Как бы я записал его на диск как образ? Работает любой формат (png, jpeg, bmp ...). Одним из важных ограничений является то, что PIL...
Хорошо, я играю с преобразованием объекта изображения PIL взад-вперед в массив, чтобы я мог сделать более быстрое преобразование пиксель за пикселем, чем PixelAccessпозволил бы объект PIL . Я выяснил, как разместить информацию о пикселях в полезном трехмерном массиве с помощью: pic =...