假设我有一个NumPy数组,a:
a = np.array([
[1, 2, 3],
[2, 3, 4]
])
我想添加一列零来获取数组b:
b = np.array([
[1, 2, 3, 0],
[2, 3, 4, 0]
])
我怎样才能在NumPy中轻松完成这项工作？
打电话的时候
df = pd.read_csv('somefile.csv')
我明白了:
/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py:1130:DtypeWarning:列(4,5,7,16)有混合类型.在导入时指定dtype选项或设置low_memory = False.
为什么该dtype选项与此相关low_memory,以及为什么会False帮助解决此问题？
如何将真正的numpy数组转换为int numpy数组？尝试直接使用map到数组,但它不起作用.
在numpy数组上映射函数的最有效方法是什么？我在当前项目中一直这样做的方式如下:
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Obtain array of square of each element in x
squarer = lambda t: t ** 2
squares = np.array([squarer(xi) for xi in x])
但是,这看起来可能非常低效,因为我使用列表解析将新数组构造为Python列表,然后再将其转换回numpy数组.
我们可以做得更好吗？
如何将NumPy数组转换为Python列表(例如[[1,2,3],[4,5,6]]),并且速度相当快？
我有一个沿着下面的数据框:
Type Set
1 A Z
2 B Z
3 B X
4 C Y
我想在数据帧中添加另一列(或生成一系列)与数据帧相同的长度(=相等的记录/行数),如果Set ='Z'则设置颜色为绿色,如果Set =否则设置为'red' .
最好的方法是什么？
如何查看我正在使用的NumPy版本？
我正在使用Mac OS X v10.6.1(Snow Leopard).
如何将numpy.datetime64对象转换为datetime.datetime(或Timestamp)？
在以下代码中,我创建了datetime,timestamp和datetime64对象.
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
dt = datetime.datetime(2012, 5, 1)
# A strange way to extract a Timestamp object, there's surely a better way?
ts = pd.DatetimeIndex([dt])[0]
dt64 = np.datetime64(dt)
In [7]: dt
Out[7]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 0, 0)
In [8]: ts
Out[8]: <Timestamp: 2012-05-01 00:00:00>
In [9]: dt64
Out[9]: numpy.datetime64('2012-05-01T01:00:00.000000+0100')
注意:从时间戳中获取日期时间很容易:
In [10]: ts.to_datetime()
Out[10]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 0, 0)
但是我们如何从()中提取datetime或者？Timestampnumpy.datetime64dt64 …
import numpy as np
y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))
OUTPUT:
print(y.flatten())
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(y.ravel())
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
两个函数都返回相同的列表.那么两个不同功能执行相同工作的需求是什么.