numpy

8गर्मी

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मैं एक numpy मैट्रिक्स का एक अच्छा आउटपुट कैसे बना सकता हूं?

मैं वर्तमान में निम्नलिखित स्निपेट है: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy from numpy import linalg A = [[1,2,47,11],[3,2,8,15],[0,0,3,1],[0,0,8,1]] S = [[113,49,2,283],[-113

python numpy formatting gedit 2012-09-10

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8गर्मी

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Numpy में Scipy मोड समारोह के लिए वैकल्पिक?

वहाँ numpy में एक और तरीका अक्ष के साथ ndarrays में सबसे लगातार मूल्यों को प्राप्त करने के लिए scipy.stats.mode समारोह का एहसास करने? (अन्य मॉड्यूल आयात किए बिना) है यानी import numpy as np from scip

numpy scipy frequency mode 2012-09-13

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9गर्मी

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3 डी numpy array

से 3 डी प्लॉट बनाना ठीक है, इसलिए मुझे लगता है कि matplotlib का उपयोग करके 3-आयामी स्कैटर प्लॉट बनाने का एक आसान तरीका होना चाहिए। मैं 0 के साथ एक 3 डी numpy सरणी (dset) जहां मैं एक बिंदु नहीं चाहते ह

python numpy matplotlib 2012-09-13

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19गर्मी

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पायथन नम्पी/पांडस इंस्टॉलेशन को कैसे ठीक करें?

मै मैक ओएस एक्स 10.6.8 पर पाइथन पांडस लाइब्रेरी (0.8.1) स्थापित करना चाहता हूं। इस पुस्तकालय को Numpy> = 1.6 की आवश्यकता है। मैंने कोशिश की इस $ sudo easy_install pandas Searching for pandas Reading

python numpy pip pandas easy-install 2012-09-15

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7गर्मी

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बूलियन इंडेक्सिंग

का उपयोग करके numpy सरणी अनुभाग को जगह में संशोधित करें 2 डी numpy सरणी को देखते हुए, यानी; import numpy as np data = np.array([ [11,12,13], [21,22,23], [31,32,33], [41,42,43],

python numpy 2012-09-15

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6गर्मी

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numpy.getbuffer और numpy.frombuffer

मैं पीईपी 3118 के खराब कार्यान्वयन के आसपास अपने सिर को लपेटने की कोशिश कर रहा हूं। संख्या में बफर का उपयोग वास्तव में कैसे काम करता है। >>> p = numpy.getbuffer(numpy.arange(10)) >>> p <read-write b

python numpy buffer 2012-09-17

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7गर्मी

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matplotlib `imshow (interpolation = 'निकटतम') क्या करता है?

मैं ग्रेस्केल छवि पर interpolation='nearest' के साथ imshow फ़ंक्शन का उपयोग करता हूं और परिणामस्वरूप एक अच्छी रंगीन तस्वीर प्राप्त करता हूं, ऐसा लगता है कि यह मेरे लिए कुछ प्रकार का रंग विभाजन करता है

python image-processing numpy matplotlib 2012-09-18

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78गर्मी

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मानक के अनुसार डेटा

मान लीजिए मैं एक पांडा डेटा फ्रेम df है। यह आसान है: df.apply(average) तो स्तंभ बुद्धिमान सीमा अधिकतम (col) - मिनट (col)। यह फिर से आसान है: df.apply(max) - df.apply(min) अब प्रत्येक तत्व के लिए म

python pandas numpy 2012-09-21

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5गर्मी

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पायथन - फ़ाइल से कॉलम इटरेटर प्राप्त करें (पूरी फ़ाइल को पढ़ने के बिना)

मेरा मुख्य लक्ष्य फ़्लोट्स के विशाल मैट्रिक्स से औसत (कॉलम द्वारा) की गणना करना है। उदाहरण: a = numpy.array(([1,1,3,2,7],[4,5,8,2,3],[1,6,9,3,2])) numpy.median(a, axis=0) Out[38]: array([ 1., 5.,

python numpy median 2012-09-22

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48गर्मी

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numpy

में एक 1 डी सरणी में 2 डी सरणी में कनवर्ट करें मैं मैट्रिक्स में कॉलम की संख्या निर्दिष्ट करके एक 1-आयामी सरणी को मैट्रिक्स में परिवर्तित करना चाहता हूं। कुछ ऐसा है जो इस तरह काम करेगा: > import numpy

python arrays matrix numpy multidimensional-array 2012-09-25

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