numpy

    14गर्मी

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    मैं कॉलम के अनुसार n आकार (x,) के वैक्टर कैसे ढेर कर सकता हूं जहां x कोई संख्या हो सकती है? उदाहरण के लिए, from numpy import * a = ones((3,)) b = ones((2,)) c = vstack((a,b)) # <-- gives an error

    6गर्मी

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    के साथ बड़ी स्वरूपित टेक्स्ट फ़ाइल पढ़ना मैंने किसी एक प्रारूप से दूसरे प्रारूप में एक परिमित तत्व जाल को परिवर्तित करने में मदद करने के लिए स्वयंसेवा किया है (i-deas * .unv से अल्बर्टा)। मैंने जाम के

    9गर्मी

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    पर विचार करें निम्नलिखित NumPy सरणी के लिए संगत मानों ढूँढना: array([[ 1, 4], [ 2, 1], [ 3, 10], [ 4, 8]]) : a = np.array([[1,4], [2,1],(3,10),(4,8)]) यह एक सरणी है कि ऐसा दिखाई

    7गर्मी

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    के लिए सम्मेलन आमतौर पर, मॉड्यूल numpy आयात करने के लिए import numpy as np का उपयोग करता है। क्या नामकरण के लिए सामान्य सम्मेलन हैं? विशेष रूप से वैज्ञानिक कंप्यूटिंग जैसे scipy, sympy और pylab या sci

    6गर्मी

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    में सूचकांक के पूरक के आधार पर तत्वों को चुनना मेरे पास एक डेटाफ्रेम है जिसमें से मैं दो सबसेट डीएफएस, df_a और df_b चुनता हूं। df_a = iris[iris.Name == "Iris-setosa"] df_b = iris[iris.Name == "Iris-v

    43गर्मी

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    से चलते समय matplotlib में पूर्व-मौजूदा आंकड़े बंद करें मेरा प्रश्न सरल है: मेरे पास एक पाइथन स्क्रिप्ट है जो matplotlib का उपयोग करके आंकड़े उत्पन्न करती है। हर बार जब मैं इसे चलाता हूं तो यह आंकड़ों

    5गर्मी

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    में मैं संख्या की एक श्रृंखला है: from numpy import r_ r_[10**(-9), 10**(-3), 3*10**(-3), 6*10**(-3), 9*10**(-3), 1.5*10**(-2)] और मैं उन्हें रूप में एक साजिश के कथा में प्रदर्शित करना चाहते हैं: a

    5गर्मी

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    पायथन में न्यूमेरिक कोड के साथ खेलना शुरू करने से पहले एक छोटे से अभ्यास के रूप में मैं एक एलडीएलटी एल्गोरिदम बनाने की कोशिश कर रहा हूं। बस "पैर गीले" पाने के लिए। हालांकि मुझे लगता है कि numpy सरणी क

    9गर्मी

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    में समस्याएं मैं पाइथन में ओपनजीएल 4 (पायगलेट के माध्यम से और कुछ फ्रेमवर्क कोड जो नेट से निकल गया/शेडर्स/प्रोग्राम लोड करने के लिए खुद को लिखा) के साथ शुरू कर रहा हूं, लेकिन मैं मुझे लगता है कि मैं च

    8गर्मी

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    का उपयोग करते हुए उपप्रोसेसेस चलाने के दौरान सिस्टम त्रुटि मुझे मल्टीप्रोसेसिंग पैकेज (पाइथन 2.73 के साथ अमेज़ॅन ईसी 2 पर उबंटू 12.04 पर समानांतर में कुछ साधारण numpy- आधारित मैट्रिक्स बीजगणित गणना कर