numpy

19गर्मी

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के साथ एन भाग में पैरािटिशन सरणी भाग में एक सरणी विभाजित करने के लिए यह How do you split a list into evenly sized chunks? है। क्या अम्पी का उपयोग करके विशाल सरणी के लिए यह और अधिक कुशलता से करने के लि

6गर्मी

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NumPy मिनट/अधिकतम इन-प्लेस असाइनमेंट

क्या अतिरिक्त प्रतिलिपि के बिना NumPy बहु-आयामी सरणी के साथ न्यूनतम/अधिकतम इन-प्लेस असाइनमेंट करना संभव है? कहो, a और b दो 2 डी NumPy सरणी के हैं और मैं सभी i और j के लिए a[i,j] = min(a[i,j], b[i,j])

17गर्मी

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क्या एक लचीली तालिका को numpy में एक बड़ी सरणी में लागू करने का कोई सुविधाजनक तरीका है?

मुझे अपनी परिणामी सरणी में कुछ पिक्सेल के साथ एक छवि को numpy में पढ़ा है। मैंने 256 मानों के साथ एक लुकअप टेबल की गणना की। अब मैं निम्न कार्य करना चाहते हैं: for i in image.rows: for j in image.

5गर्मी

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पाइथन पैकेज वास्तविक, वर्ग, गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स

के पेरॉन-फ्रोबिनियस ईजेनवाल्यू का अनुमान लगाने के लिए एक उन्नत पैकेज या विधि है जो वास्तविक, वर्ग, गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स के पेरॉन-फ्रोबिनियस ईजेनवल्यू का अनुमान लगाता है? सटीक गणना की तुलना में यह क

10गर्मी

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तीव्रता स्केलिंग

के साथ प्रदर्शन के लिए 16-बिट छवि डेटा को कुशलतापूर्वक परिवर्तित करने के लिए numpy का उपयोग करके, मैं अक्सर 16-बिट ग्रेस्केल छवि डेटा को प्रदर्शित करने के लिए 8-बिट छवि डेटा में परिवर्तित करता हूं। छव

25गर्मी

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NumPy

में एक सरणी नयी आकृति प्रदान करना निम्न प्रपत्र (बस एक उदाहरण) की एक सरणी पर विचार करें: [[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5] [ 6 7] [ 8 9] [10 11] [12 13] [14 15] [16 17]] यह आकार है [9,2]। अब मैं सरणी को

13गर्मी

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तेजी से फैंसी इंडेक्सिंग के लिए numpy.take का उपयोग

संपादित करें मैंने नीचे की जटिल समस्या को नीचे रखा है, लेकिन np.take के साथ मेरी समस्याएं निम्नानुसार संक्षेप में सारांशित की जा सकती हैं। मान लें कि आपके पास आकार (planes, rows) का आकार है, और आकार क

37गर्मी

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मनमानी लंबाई तारों की पायथन numpy सरणी

मैं पाइथन के लिए एक पूर्ण रूकी हूं, लेकिन ऐसा लगता है कि एक दी गई स्ट्रिंग मनमाने ढंग से लंबाई (प्रभावी ढंग से) होने में सक्षम है। अर्थात। आप string str ले सकते हैं और इसे जोड़ते रह सकते हैं: str += "

9गर्मी

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पांडस -

द्वारा इंट्रा डे टाइम्सरीज को समूहीकृत करना मेरे पास कई दिनों में लॉग रिटर्न की एक इंट्रा डे श्रृंखला है जो मैं दैनिक ओएचएलसी को डाउनसमूल करना चाहता हूं। मैं कुछ कर सकता हूं जैसे hi = series.resample(

5गर्मी

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कोई भी सेट न करें अगर numpy सरणी अनुक्रमणिका मौजूद नहीं है

मेरे पास एक पायथन (2.7) कक्षा के भीतर एक फ़ंक्शन है जो 2 आयामी numpy सरणी में इसके चारों ओर 'कक्ष' के मानों को पुनर्प्राप्त करना चाहिए। यदि सूचकांक सीमा से बाहर है, तो मैं मूल्य को किसी के रूप में सेट