numpy

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    Pythonの混合整数非線形プログラミングライブラリで外部カスタム関数を動的制約として追加することはできますか?私はboolean変数とNumpy行列(サイズm x n)を使って作業しています。要求された合計値の合計を最小限にする必要があります(例:tot_vals = 2,3 ...... n)。したがって、私はいくつかの "空間的な"制約を追加したい、私は(ブールインデックスに基づいて)関数を

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    ベクトル化された演算を効率的なコードに使用して、配列をスライスするなどの異なるサイズの配列に対して操作を行いたいと思います。しかし、私はそのようなn個の行を持っているだけでなく、平坦なnumpy配列で計算を行うことができるように関数を調整したいと思います。この例では単純な数値を使用していますが、プロジェクトで乱数生成を使用します。現在、形状に応じてスライスを区別するためにifステートメントを使用し

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    私は、Python & numpyのに非常に新しいですし、以下を達成しようとしています: 考えると、3次元アレイ: arr_3d = [[[1,2,3],[4,5,6],[0,0,0],[0,0,0]], [[3,2,1],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]] [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[0,0,0]]] arr_3d = np.a

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    私は関数とtry except文でいくつか問題があります。 私が望むものは、次のスクリプト例と似ています。 入力配列の形状に基づいてエラーを発生させます。私には2つのオプションshape = (4,)またはshape = (1,)があります。 def simple_func(a, b): try: return (a/b) except: print('

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    私はいくつかの高速フーリエ変換(技術的に離散フーリエ変換)の係数の分類にいくつかのsklearn推定を使用しようとしています。私はnpy.fft.fft(X)の出力としてnumpyの配列X_cを取得し、元のX_cの各(複雑な)列が2つ(実数/浮動小数点数)の列に変換された実数の配列X_rに変換したいすなわち、形状は(r、c)から(r、2c)になる。だから私は.view(np.float64)を使う

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    逆numpy.bincountsのナンシー最適化バージョンを作成しようとしています。私はbincountsが1対1ではないことを理解していますので、最も単純なバージョンについてお話しましょう。 import numpy as np def bincounts_inverse(counts): list = [] dtype = np.min_scalar_type(cou

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    私は、列としてinitial_order_DTを返し、別の列としてinitial_order_valueを返すPython(pandas)スクリプトを実行しようとしています。 入力: Order ID Customer ID Value Date 00000001 0001 1500 10/01/2017 00000002 0001 1300 11/15

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    [255,255,0]が明るい黄色、[200、200、50]が2色の間にあるすべての黄色ピクセルを識別したい中黄色。 c = color_array = np.array([ [255, 255, 0], # bright yellow [200, 200, 50]]) # mid yellow そこでRGB範囲のように表すことができる: image = np.random

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    私はPythonで乱数のいくつかの特殊な振る舞いを見つけました。特にnumpy.randomというモジュールを使用しました。私は二項分布を期待(興味のある読者のために、これはEhrenfest modelをシミュレート)および大n正規分布のためであろう大Nの限界で n = 50 N = 1000 np.histogram(np.sum(np.random.randint(0, 2, size=

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    私はnumpyでlinalgを使って、符号付き実数の行列の固有値と固有ベクトルを計算しています。 私はthis previous questionを読みましたが、依然として固有ベクトルの正規化を把握していません。ここで は一例であるストレートオフWikipedia: import numpy as np from numpy import linalg as la a = n