numpy

    7गर्मी

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    में एक outputted fortran द्विआधारी NxNxN मैट्रिक्स को पढ़ने के लिए मैं फोरट्रान में एक मैट्रिक्स बाहर लिखा था इस प्रकार है: real(kind=kind(0.0d0)), dimension(256,256,256) :: dense [...CALCULATION...

    10गर्मी

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    के बजाय किंवदंती में रंग-कोडित टेक्स्ट कुछ एलसीडी मॉनीटर पर, पौराणिक कथाओं में क्षैतिज रेखाओं का रंग अलग-अलग बताना मुश्किल है। (संलग्न छवि देखें)। तो पौराणिक कथाओं में एक रेखा खींचने के बजाय, क्या पाठ

    9गर्मी

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    मैं सामान्य रूप से matrix[:, i:] का उपयोग यह रूप में तेजी से के रूप में मैं उम्मीद काम नहीं लगता है।

    7गर्मी

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    मैं पायथन में एक समारोह है: def f(x): return x[0]**3 + x[1]**2 + 7 # Actually more than this. # No analytical expression यह एक सदिश का एक अदिश महत्वपूर्ण सुविधा नहीं होती। मैं इस कार्

    36गर्मी

    8उत्तर

    भीतर तत्वों मैं नंबर की एक numpy सरणी है, उदाहरण के लिए, a = [1, 3, 5, 6, 9, 10, 14, 15, 56] मैं एक विशिष्ट सीमा के भीतर सभी तत्वों को खोजने के लिए चाहते हैं पाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि सीमा (6, 10

    7गर्मी

    2उत्तर

    मेरे पास इस gist में दिखाई देने वाला डेटा है और मैं डेटा को numpy के साथ निकालने का प्रयास कर रहा हूं। तो मैं निम्नलिखित कोड import numpy as np from datetime import datetime convertfunc = lambda x:

    13गर्मी

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    क्या बहुमूल्य के पीएमएफ प्राप्त करने के लिए scipy/numpy में अंतर्निहित कार्य है? मुझे यकीन नहीं है कि binom सही तरीके से सामान्यीकृत है, उदा। # Attempt to define multinomial with n = 10, p = [0.1, 0.1

    10गर्मी

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    पर अनियमित बहुभुज मेरे पास टेबल प्रारूप में संग्रहीत हजारों बहुभुज हैं (उनके 4 कोने निर्देशांक दिए गए हैं) जो पृथ्वी के छोटे क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व करते हैं। इसके अलावा, प्रत्येक बहुभुज का डेटा मान

    9गर्मी

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    के साथ 2 डी अंशांकन पैटर्न बिंदु क्रमबद्ध करें मेरे पास एक आयताकार अंशांकन पैटर्न में बिंदुओं से मिले बिंदुओं (x, y) के साथ एक n: 2 मैट्रिक्स है। मुझे पंक्ति से इन बिंदु पंक्ति को सॉर्ट करना पसंद है।

    5गर्मी

    1उत्तर

    मैं अलग-अलग लंबाई के साथ ndarray स्लाइस ले रहा हूं और मैं चाहता हूं कि मेरा परिणाम सपाट हो। उदाहरण के लिए: a = np.array(((np.array((1,2)), np.array((1,2,3))), (np.array((1,2)), np.array((1,2,3,4,5,6,7