numpy

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温度（te）と時間（t）のプロットをいくつか作成しようとしています。それぞれのプロットで異なるタイムステップ（dt）温度。。最初は私のコードはうまく走り、私はプロットを作成しました（プロットはいくつかのプロットで構成され、ズームインするとより目立ちます）。しかし、dt_valuesの値を調整した後、コードを実行することができず、「xとyには同じ第1次元が必要です」というエラーメッセージが表示され

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パンダは、次のデータフレームを考えると、いくつかの列にわたって

を辞書値を使用して、乗算 a b c d output 0 1 5 3 3 24.1 1 2 4 2 2 21.4 2 3 3 4 1 22.6 3 4 3 3 1 23.8 4 5 4 10 1 38.4 ： params = {'a': 2.5, 'b': 3.0, 'c': 1.3, 'd': 0.9} は、次の所望の出力を生成します私はこれを使用して結果を生成しています：

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1つの列がすべて同じである1つのpandas DataFrameで観測をマージするにはどうすればよいですか？

だから私は5列と100000行のようなこのパンダのDataFrameを持っています。 V1、V2、V3およびV5の値が正確に同じである場合 V1 V2 V3 V4 V5 0 2014 Alfa Romeo 159 1 157 1 2014 Alfa Romeo GIULIETTA 1 119 2 2014 Alfa Romeo GIULIETTA 3 119 私は何をしたい

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メソッドはどちらか一方にしか適用されない場合でも両方のインスタンスを変更します

私の単純なコードがこのように動作する理由を理解するのは苦労しています。私は引数として配列をとる2つのインスタンスaとbを作成します。次にインスタンス配列の1つを変更するメソッドを定義しますが、両方とも変更されます。なぜこのようなことが起こるのか、どうすれば他のインスタンスを変更する方法を避けることができますか？ import numpy as np class Test: def __

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Jupyterが間違ったバージョンのnumpyを使用しています

pandasをJupyterノートブックにインポートしようとしましたが、これは古いバージョンのnumpyを使用しているためです。私は2つのバージョンをインストールしているという事実のために問題をトレースしてきたと信じて：1.8.0rclがであるバージョン： /Users/<username>/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages ： /Syste

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numpyを使った行列の条件番号

[python 2.7とnumpy v1.11.1]行列の条件数を調べていて、関数np.linalg.cond()を使わずに行列の条件数を計算しようとしています。 numpyのドキュメントに基づいて、行列の条件番号の定義は、「xのノルムのノルムはxの逆数のノルム」となります。 || X || * || X^-1 ||行列のため a = np.matrix([[1, 1, 1], [

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3D点が円柱の中にあるかどうかをチェックする方法

2つの3d点ともう1つの3d点のリストが与えられたら、どの点が半径rの2点間の3d線として定義されている円柱の中にあるかチェックします。私は遅すぎる正確ではないこれは、そのための数値のソリューションを実装しました： def point_in_cylinder(pt1, pt2, points, r, N=100): dist = np.linalg.norm(pt1 - pt2)

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楕円ガウス分布の角度を計算する方法

以下のPythonコードを使って、モーメント法のガウス分布分布の中心とサイズを計算します。しかし、私はガウスの角度を計算するコードを作ることはできません。写真をご覧ください。最初の画像は元のデータです。第二画像はモーメント法の結果からデータを再構築です。しかし、第二の画像が不十分再構成です。元のデータは分布が傾いているためです。ガウス分布のような軸の角度を計算する必要があります。オリジ

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パンダは列（シリーズ）をnumpy配列に変換します

In [6]: df.a.as_matrix() Out[6]: array([list([1, 2]), list([3, 4])], dtype=object) In [7]: df = pd.DataFrame({'a':[[1,2], [3, 4]]}) In [8]: l = df.a.as_matrix() In [9]: type(l) Out[9]: numpy.n

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特定のステップサイズを持つ2次元配列の行の合計 - NumPy

これはクイックなものです。（短いループを使用して、他に）次の行を表現するより良い方法があるかどうかは疑問に思って： energy = np.zeros((4, signal.shape[1])) energy[0::4, 0:] = np.sum(signal[0::4, :], axis=0) energy[1::4, 0:] = np.sum(signal[1::4, :], axis=