Предположим, что я делаю два recarrays с тем же dtype и складываю их:>>> импортируют numpy как np>>> dt = [('нечто', интервал), ('панель', плавание)]>>> = np.empty (2, dtype=dt) .view (np....
Можно ли инициализировать numpy recarray, который будет содержать строки, не зная заранее их длину? В качестве (надуманного) примера: mydf = np.empty ((numrows,), dtype = [('file_name' ...
Я знаю, что уже был вопрос по этой теме (самый простой способ добавить поле в структурированный массив numpy), см. Добавление поле в структурированный массив numpy, но у меня есть вопрос об ответе ...
У меня довольно простой вопрос о том, как отсортировать весь массив / повторный массив по заданному столбцу. Например, для массива: import numpy as np
data = np.array ([[5,2], [4,1], [3,6]]) Я бы хотел ...
Я пытаюсь получить заголовки столбцов повторного массива и сталкиваюсь с серьезными проблемами. Если я читаю файл .csv с помощью функции pylab csv2rec, я могу получить доступ к заголовкам столбцов в ...
Интересно, каков наилучший способ нормализации/стандартизации повторного переноса numpy.
Чтобы было понятно, я говорю не о математической матрице, а о массиве записей, который также имеет, например, текстовые столбцы (такие...
Думаю, ответ будет очевиден, но в настоящий момент я его не вижу . Как я могу преобразовать массив записей обратно в обычный ndarray? Предположим, у меня есть следующий простой структурированный массив: x = np ....
Допустим, у меня есть простые данные y = [[datetime.datetime( 2012,1,1,1,1), 2.1], [datetime.datetime( 2012,1,1,1,2), -3.1 ], [datetime.datetime( 2012,1,1,1,3), 0.1]] и я хочу numpy ...
У меня есть Numpy Rec Marire, из которого я хотел бы сделать несколько быстрых запросов, похожих на SQL: Выберите * где массив [«Фаза»] == «P». Я хотел бы получить массив рекорда в качестве вывода с каждой подряд, соответствующей ...
Я хотел бы создать подкласс numpy ndarray. Однако я не могу изменить массив. Почему self = ... не меняет массив? Спасибо. import numpy as np class Data (np.ndarray): def __new __ (cls, ...