numpy

5गर्मी

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के बीच गड़बड़ी इंटरकवर्जन मैं नम्पी में रैखिक और बहुआयामी अनुक्रमण के बीच इंटरकॉन्टर करने का एक तेज़ तरीका ढूंढ रहा हूं। मेरा उपयोग कंक्रीट बनाने के लिए, मेरे पास एन कणों का एक बड़ा संग्रह है, प्रत्ये

5गर्मी

2उत्तर

एक numpy array

में अनुपलब्ध मान ढूँढना ठीक है, यहां चरम रूकी प्रश्न। मेरे कार्यक्रम में, मैं एक 2 डी numpy सरणी उत्पन्न करता हूं, जिनमें से कुछ प्रविष्टियां गायब हैं (न कि "नैन" प्रकार का कोई नहीं, बल्कि "कोई नहीं"

5गर्मी

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संख्यात्मक सरणी की नकली ऑब्जेक्ट सरणी

मैं dtype=np.object के साथ एक सरणी बनाना चाहता हूं, जहां प्रत्येक तत्व एक संख्यात्मक प्रकार, जैसे int या float के साथ एक सरणी है। उदाहरण के लिए: >>> a = np.array([1,2,3]) >>> b = np.empty(3,dtype=np.

9गर्मी

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छवि में रिक्त क्षेत्र ढूंढना

यह प्रश्न कुछ हद तक भाषा-अज्ञेयवादी है, लेकिन मेरी पसंद का टूल एक सुस्त सरणी होता है। क्या मैं कर रहा हूँ जनहित याचिका के माध्यम से दो छवियों के अंतर ले जा रहा है: img = ImageChops.difference(img1, im

8गर्मी

2उत्तर

अगर मैं एक स्तंभ और कई पंक्तियों के साथ subplots की एक श्रृंखला है अजगर

में matplotlib में अलग-अलग subplots की ऊंचाई का समायोजन, यानी .: plt.subplot(4, 1, 1) # first subplot plt.subplot(4, 1, 2) # second subplot # ... कैसे मैं पहली बार एन subplots की ऊंचाई को समायोजित

104गर्मी

8उत्तर

सरणी

के लिए नकली मैट्रिक्स मैं numpy का उपयोग कर रहा हूँ। मेरे पास 1 कॉलम और एन पंक्तियों वाला मैट्रिक्स है और मैं एन तत्वों से एक सरणी प्राप्त करना चाहता हूं। उदाहरण के लिए, यदि मेरे पास M = matrix([[1],

26गर्मी

5उत्तर

पाइथन में प्रोफ़ाइल मेमोरी आवंटन (नम्पी सरणी के लिए समर्थन के साथ)

मेरे पास एक ऐसा प्रोग्राम है जिसमें बड़ी संख्या में ऑब्जेक्ट्स हैं, उनमें से कई बेवकूफ सरणी हैं। मेरा प्रोग्राम बुरी तरह से स्वैप कर रहा है, और मैं स्मृति उपयोग को कम करने की कोशिश कर रहा हूं, क्योंकि

30गर्मी

4उत्तर

मूल पायथन में Numpy.argsort() के बराबर?

क्या पाइथन का एक अंतर्निहित कार्य है जो python.array पर argsort()numpy.array पर करता है?

22गर्मी

4उत्तर

एक भिन्न पंक्ति आकार के साथ एक बहुआयामी numpy सरणी बनाने के लिए कैसे?

मैं सरणी के दो आयामी numpy सरणी बनाना चाहता हूं जिसमें प्रत्येक पंक्ति पर तत्वों की एक अलग संख्या हो। cells = numpy.array([[0,1,2,3], [2,3,4]]) कोशिश कर रहा Numpy जानता है जबकि मनमाने ढंग से वस्तुओं

7गर्मी

3उत्तर

मैं numpy arrays के साथ दक्षता को अधिकतम कैसे कर सकता हूं?

मुझे सिर्फ नमस्ते पता चल रहा है, और मैं सी-जैसी दक्षता के अपने दावों से प्रभावित हूं क्योंकि इसकी एनडैरे में स्मृति पहुंच है। मैं अपने लिए इन और पायथनिक सूचियों के बीच मतभेद देखना चाहता था, इसलिए मैंन