当我打印一个numpy数组时,我得到一个截断的表示,但我想要完整的数组.
有没有办法做到这一点？
例子:
>>> numpy.arange(10000)
array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])
>>> numpy.arange(10000).reshape(250,40)
array([[ 0, 1, 2, ..., 37, 38, 39],
[ 40, 41, 42, ..., 77, 78, 79],
[ 80, 81, 82, ..., 117, 118, 119],
...,
[9880, 9881, 9882, ..., 9917, 9918, 9919],
[9920, 9921, 9922, ..., 9957, 9958, 9959],
[9960, 9961, 9962, ..., 9997, 9998, 9999]])
有没有办法将NumPy数组转储到CSV文件中？我有一个2D NumPy数组,需要以人类可读的格式转储它.
我在3D中有两点:
(xa, ya, za)
(xb, yb, zb)
我想计算距离:
dist = sqrt((xa-xb)^2 + (ya-yb)^2 + (za-zb)^2)
使用NumPy或Python的最佳方法是什么？我有:
a = numpy.array((xa ,ya, za))
b = numpy.array((xb, yb, zb))
NumPy优于常规Python列表有什么优势？
我有大约100个金融市场系列,我打算创建一个100x100x100 = 100万个单元的立方体阵列.我将使用每个y和z对每个x进行回归(3变量),以使用标准错误填充数组.
我听说过,对于"大型矩阵",出于性能和可伸缩性的原因,我应该使用NumPy而不是Python列表.事实是,我知道Python列表,它们似乎对我有用.
如果我搬到NumPy,会有什么好处？
如果我有1000个系列(即立方体中有10亿个浮点单元)怎么办？
我知道Python列表有一种方法可以返回第一个索引:
>>> l = [1, 2, 3]
>>> l.index(2)
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NumPy阵列有类似的东西吗？
NumPy提出了一种获取数组最大值索引的方法np.argmax.
我想要一个类似的东西,但返回N最大值的索引.
例如,如果我有一个数组,[1, 3, 2, 4, 5],function(array, n=3)将返回的索引[4, 3, 1]相对应的元素[5, 4, 3].
假设我有:
test = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
test[i]让我第i个阵列(例如线[1, 2]).我怎样才能访问第i列？(例如[1, 3, 5]).这也是一项昂贵的操作吗？
我有兴趣知道如何将pandas数据帧转换为NumPy数组.
数据帧:
import numpy as np
import pandas as pd
index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
b = [0.2, np.nan, 0.2, 0.2, 0.2, np.nan, np.nan]
c = [np.nan, 0.5, 0.5, np.nan, 0.5, 0.5, np.nan]
df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b, 'C': c}, index=index)
df = df.rename_axis('ID')
给
label A B C
ID
1 NaN 0.2 NaN
2 NaN NaN 0.5
3 NaN 0.2 0.5
4 0.1 0.2 NaN …我在使用pandas的python中有一个20 x 4000的数据帧.其中两列名为Year和quarter.我想创建一个名为period的变量,将Year = 2000和quarter = q2变为2000q2
任何人都可以帮忙吗？
我不知道是否有导入CSV文件的内容为记录阵列直接的方式,很多的方式是R的read.table(),read.delim()和read.csv()家庭的进口数据与R的数据帧？
或者是使用csv.reader()然后应用类似的东西的最佳方法numpy.core.records.fromrecords()？