cumsum

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誰もnumpy配列の逆累積合計を行う方法をお勧めしますか？その後、 x = np.array([0,1,2,3,4]) np.cumsum(x) がを与える場合： '逆累積和が'（私は、この手順の名前の任意の修正を歓迎します）以下のように定義されて array([0,1,3,6,10]) しかし、私は取得したい array([10,10,9,7,4] 誰もこれを行う方法を提案で

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パンダに新しい列を作成する方法。以前の特定の値とのインデックスの差異が含まれていますか？

次のデータフレームを持つ：私は最初の「0」-event前までの列Aに「1」-occurrencesの数を含むことになり、新しい列Bを追加しようとしています df = pd.DataFrame(np.ones(10).reshape(10,1), columns=['A']) df.ix[2]['A'] = 0 df.ix[6]['A'] = 0 A 0 1 1 1 2 0

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numpyでランダムな要素を描画する

私は要素の確率の配列を持っています。これは[0.1, 0.2, 0.5, 0.2]としましょう。配列の最大値は1.0です。平易なPythonまたはnumpyを使用して、確率の比例する要素を描画したい：最初の要素は約10％、2番目は20％、3番目は50％など。描画要素は描画される要素のインデックスを返す。私はこの思い付いた： def draw(probs): cumsum = nump

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Pandasのグループ内でcumsumを使用するにはどうすればいいですか？

私は、各idためvalの一部を実行している取得したいのですが df = pd.DataFrame.from_dict({'id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'D', 'B', 'C'], 'val': [1,2,-3,1,5,6,-2], 'stuff':['12','23232','13','1234','3235','3236','732323']}) id st

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Pandas dataframe - リセットによる合計の実行

与えられた列の実行合計を計算したい（もちろんループを使用しない）。注意すべき点は、実行中の合計をその行にある値にいつリセットするかを指定するこの他の列があることです。次の例で最もよく説明されています。 reset val desired_col 0 0 1 1 1 0 5 6 2 0 4 10 3 1 2 2 4 1 -1 -1 5 0 6 5 6 0 4 9 7

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python/numpyでデルタフィルタを高速化する

私は（とりわけ）デルタフィルタをRGB画像に適用する必要があるデコンプレッサを作成しています。すなわち、最初の画素のみが絶対的（R1、G1、B1）であり、他のすべてが絶対値である（R [n] -R [n-1]、G [n] -G [n-1] ]、B [n] -B [n-1]）に変換し、標準RGBに変換する。今、次のように私はnumpyの使用してい：ライン1は、元画像の1次元配列を作成 rgb =

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最大到達までの累積合計、次の行のゼロから繰り返す

これはかなり簡単な質問ですが、私の人生では答えが見つからないようです。私はかなり標準的なデータフレームを持っていますが、何かしようとしているのは、ある値（正確な値かそれより大きい値）に達するまで値の列を合計し、その時点で1を新しい列0分で合計を再開します。私は分の分の列、保持列、および累積合計の列を持っています（私が使用している例は実際の完全なデータセットよりもはるかにクリーンです） minut