numpy

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    私はpandas.read_hdfで、大きな(約10 GB)HDF5テーブルに読んでいます。私は一度にチャンクにアクセスできるようにiterator = Trueを使用しています(たとえば、chunkksize =一度に100,000行)。 は、どのように私はすべての列名または「キー」のリストを得るのですか? また、どのようにpandas.read_tableのためのものと類似何get_chunk

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    3つの列ベクトルに大きなデータセットがあります。 x、y、z座標には1000万点があります。 私はこれらの点をボクセル化(占有に基づいて離散グリッドに割り当てる)しています。ボクセル化を達成するには2つの方法があります。第1の方法は、ビンの強度が1だけ増加する特定のビン内にポイントがある場合の単純なビニング手順である。もう1つの方法は、複数のビンにポイントを割り当て、ビンセンターからの距離に基づい

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    このコードの目的は、辞書のリストを取得し、特定の辞書を取得し、この辞書の値を使用してリストを作成することですリストを数値的な配列に変換し、これまでのコードの前のセクションで構築した3399の辞書(len(X))すべてに対してこれを実行します。私は最後の部分 input_array = np.zeros([len(X),84]) for i in range(0,len(X)): input_a

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    私が正しく二つのグループ、グループ0とグループ1 私はデータを抽出に.wavファイルを分類するKNNを使用しようとしています、私がしようとすると.predict()メソッドを使用するときに、モデルを作成し、モデルを当てはめる、しかし、私は次のエラーを取得する: Traceback (most recent call last): File "/..../....../KNN.py", line

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    私は4つのシリーズオブジェクトnSer1、nSer2、nSer3、nSer4を持っています。シリーズを乗算し、結果の4番目のルートを取るnSerGMeanを作成する方法。 nSerGMean=(nSer1*nSer2*nSer3*nSer4)^(1/4)

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    棒グラフの各棒の色を変更する際に問題があります 「Administrative &サポートスタッフ」、「その他」を別のものに変更したい色の助け.. 私の現在のコードがある import seaborn as sns sns.set() ax1 = tt.plot(kind='bar', figsize=(20,10), fontsize=13) #legend = plt.legend(l

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    私はnumpyとscipyを使用しています。信号にリバーブ効果を追加したいと思います。 これらのライブラリでリバーブを作ることは可能ですか? どのようなヘルプ(正しい方向にちょうどキックであっても)は助けになります。

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    最近、私は機械学習のチュートリアルに従いました。私は自分で画像認識プログラムを作れますか?このため私はCIFAR 10データセットを使用したいと思いますが、私はデータセットの変換に小さな問題があると思います。 このセットに精通していない人は、データセットがn行と3072列のリストとして表示されます。最初の1024列は赤の値を表し、2番目の1024は青の値です。各行は単一のイメージ(サイズ32x32

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    RGBイメージの3D配列があり、np.deleteを適用すると2dの位置で特定された特定のピクセルを削除します。出力は3Dアレイのように再構成できません。例: indices = [(23, 21),(24, 22),(23, 23),(23, 24),(23, 25),(22, 26)] I = np.empty(ImageRGB.shape()) I = np.delete(Image