numpy

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나는 M × N의 numpy 배열을 가지고있다. FFT 전에 M과 N의 첫 번째 인덱스가 원래 데이터이고 각 차원의 K 개의 마지막 인덱스가 0 인 (M + K) × (N + K) 배열을 얻으려면 0으로 채워야합니다. Cython을 사용하면 np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] 유형을 잃지 않고 효율적인 방법이 있습니까? 다음은 그 형태 변경하

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모든 쌍의 합계 행렬을 얻기 위해 두 벡터를 합하는 방법은 무엇입니까?

두 벡터에서 취한 모든 가능한 쌍을 합산하고 그 결과를 수위가 낮은 행렬 또는 2 차원 배열로 저장하려고합니다. 두 벡터 : matrix([[5, 6], [6, 7], [7, 8]]) numpy와 함께 할 수있는 우아한 방법이 있나요 : v1 = np.array([1, 2, 3]) v2 = np.array([4, 5]) 나는

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임의의 정보를 저장할 numpy 플래그가 있습니까?

데이터 집합 자체의 내용을 변경하지 않고 NumPy 데이터 집합 (즉, ndarray) 과 관련된 일부 특성을 저장하는 방법이 필요합니다. 물론 그 정보는 테이블 자체의 셀에 저장 될 수 없다는 것을 의미합니다. 나는 flags을 보았습니다 만, "배열 플래그는 임의로 설정할 수 없습니다." 일을 분명히하기 위해서, 사소한 예를 들어 보겠습니다. 데이터 세

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GAE Standard Env (Python 27)에서 Numpy (v1.9.0), Pandas 및 SKlearn 설치

로컬 서버에서 Webapp2를 사용하여 내 응용 프로그램을 성공적으로 실행했습니다. 이제 이것을 Google App Engine에 배포하고 싶습니다. 라이브러리가 호환되지 않기 때문에 현재 일부 오류를 디버깅하고 있습니다. 앱을 구성하려면 Google guide을 따라 제 3 자 플러그인을 추가하십시오. lib 폴더 추가 : 나는 내 응용 프로그램을 배포

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팬더를 사용하여 시계열 데이터에서 누락 된 분 데이터 찾기

분당 데이터가있는 시계열 데이터가 있지만 센서의 일부 문제로 인해 데이터가 반입되지 않고 분 데이터가 기록되지 않는 경우가 있습니다. 나는 어느 날과 어떤 시간에 이런 일이 일어나고 있는지 알고 싶다. 팬더 데이터 프레임에 데이터가 있습니다. 이것은 데이터 프레임에 저장하는 코드 조각이며, 수신 된 분 데이터를 표시하고 싶습니다. l=['Year', 'Mo

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색상 및 마커에 대한 범례

분산 플롯에 두 개의 매트릭스 값을 플롯하려고합니다. 산점도 (scatterplot)의 각 점에 대해, 나는 어느 열과 어느 행에 있는지 알고 싶다. 다른 행에 대해서는 여러 색상을 사용합니다. 다른 열에 대해서는 다른 표식을 사용합니다. 전설에서 나는 색 (열에 해당)과 마커 (문자에 해당)를 나타 내기를 원합니다. 나는 전설에서 칼럼을 얻을 수 있었지만

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numpy - 다른 x와 y를 가진 2 차원 배열을 변환 하시겠습니까?

의이 같은 NP 배열이있다 가정 해 봅시다 : k = np.array([[13, 29], [17, 18], [19, 27]]) 는 지금, 나는 NumPy와 함께 반복하지 않고 2 열에서 열 1에서 4, 8을 뺄 필요가있다. 나는 k - 4을 시도했지만 그것도 축에서 뺄 것 1.

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예 matlab에의 마법() Ocatave/매트랩

, 나는 마법의 인구 정방 행렬을 얻을 수 magic()를 사용할 수의 NumPy와 동등한 : magic(4) 16 2 3 13 5 11 10 8 9 7 6 12 4 14 15 1 정의 : 마법 광장 숫자의 N 그리드 ×는 N입니다 각 행, 열 및 주요 대각선의 항목은 동일한 번호 (N(N^2+1)/2과 동일)에 합

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행렬에 10 배 이상의 행이있을 때 np.dot의 길이가 적어도 10 배 이상이되지 않습니다.

PyCUDA를 사용하여 일부 행렬 연산을 병렬 처리하려고하고 Python이 수행하는 것과 비교하기 위해 노력하고 있습니다. 하지만 실제로 이해가되지 않는 결과가 있습니다. 행렬 곱 A * B에서 행렬 A의 행 수를 10으로 곱하면 계산 시간에 대부분 10을 곱하지 않습니다. 이 코드를 가지고 : import time import numpy as np

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3D 표면을 통해 2D 평면을 그려야합니다.

Numpy와 Matplotlib가있는 3D 그래프를 통해 2D 평면 절단을 시각화하여 부분 파생물의 직감을 설명하려고합니다. 특히, 내가 사용하고있는 함수는 J (θ1, θ2) = θ1^2 + θ2^2이며, θ2 = 0에서 θ1-J (θ1, θ2) 평면을 그립니다. 아래 코드를 사용하여 2D 평면을 플로팅 할 수 있었지만 2D 평면과 3D 그래프의 중첩은