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在Python中,如何创建一个任意形状的numpy数组,其中包含所有True或全部False？

我有pandas dataframe一列文本字符串包含逗号分隔值.我想拆分每个CSV字段并为每个条目创建一个新行(假设CSV是干净的,只需要在','上拆分).例如,a应该成为b:

In [7]: a
Out[7]: 
    var1  var2
0  a,b,c     1
1  d,e,f     2

In [8]: b
Out[8]: 
  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5    f     2

到目前为止,我已经尝试了各种简单的函数,但是.apply当在轴上使用时,该方法似乎只接受一行作为返回值,而我无法.transform工作.我们欢迎所有的建议!

示例数据:

from pandas import DataFrame
import numpy as np
a = DataFrame([{'var1': 'a,b,c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd,e,f', 'var2': 2}])
b = DataFrame([{'var1': 'a', 'var2': 1},
               {'var1': 'b', 'var2': 1},
               {'var1': 'c', …

我注意到了

In [30]: np.mean([1, 2, 3])
Out[30]: 2.0

In [31]: np.average([1, 2, 3])
Out[31]: 2.0

但是,应该存在一些差异,因为毕竟它们是两个不同的功能.

它们之间有什么区别？

让我们假设我们有一个可能大约给出的数据集

import numpy as np
x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2

因此,我们有20%的数据集变化.我的第一个想法是使用scipy的单变量函数函数,但问题是这不会很好地考虑小噪声.如果你考虑频率,背景远小于信号,所以只有截止的样条可能是一个想法,但这将涉及来回傅里叶变换,这可能导致不良行为.另一种方式是移动平均线,但这也需要正确选择延迟.

任何提示/书籍或链接如何解决这个问题？

我想拥有一个NumPy数组的规范.更具体地说,我正在寻找此功能的等效版本

def normalize(v):
    norm = np.linalg.norm(v)
    if norm == 0: 
       return v
    return v / norm

是否有类似的东西skearn还是numpy？

此函数适用于v0向量的情况.

我有以下代码:

r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9))

它创建一个用零填充的宽x高x 9矩阵.相反,我想知道是否有一种功能或方法来初始化它们而不是NaN.

有没有？无需诉诸手动循环等？

谢谢

这个Python代码:

import numpy as p

def firstfunction():
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray = []
    MeanOutputHeader=['TestID','ConditionName','FilterType','RRMean','HRMean',
                      'dZdtMaxVoltageMean','BZMean','ZXMean','LVETMean','Z0Mean',
                      'StrokeVolumeMean','CardiacOutputMean','VelocityIndexMean']
    dataMatrix = BeatByBeatMatrixOfMatrices[column]
    roughTrimmedMatrix = p.array(dataMatrix[1:,1:17])


    trimmedMatrix = p.array(roughTrimmedMatrix,dtype=p.float64)  #ERROR THROWN HERE


    myMeans = p.mean(trimmedMatrix,axis=0,dtype=p.float64)
    conditionMeansArray = [TestID,testCondition,'UnfilteredBefore',myMeans[3], myMeans[4], 
                           myMeans[6], myMeans[9], myMeans[10], myMeans[11], myMeans[12],
                           myMeans[13], myMeans[14], myMeans[15]]
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray.append(conditionMeansArray)
    secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)
    return

def secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray):
    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]
    return

firstfunction()

抛出此错误消息:

File "mypath\mypythonscript.py", line 3484, in secondfunction
RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]
ValueError: setting an array element with a sequence.

任何人都可以告诉我如何解决上面破坏的代码中的问题,以便它停止抛出错误消息？

编辑: 我做了一个打印命令来获取矩阵的内容,这是打印出来的:

UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray是:

[['TestID', 'ConditionName', 'FilterType', 'RRMean', 'HRMean', 'dZdtMaxVoltageMean', 'BZMean', 'ZXMean', …

我对这个问题有一个非常相似的问题,但仍落后一步.我的Windows 7(抱歉)64位系统上只安装了一个版本的Python 3 .

我按照这个链接安装了numpy - 正如问题所示.安装顺利但我执行时

import numpy

我收到以下错误:

导入错误:没有名为numpy的模块

我知道这可能是一个超级基本问题,但我还在学习.

谢谢

当我将两个numpy数组(nxn)*(nx 1)相乘时,得到一个大小为(nxn)的矩阵.遵循正常的矩阵乘法规则,期望一个(nx 1)向量,但我根本无法找到有关如何在Python的Numpy模块中完成此操作的任何信息.

问题是我不想手动实现它以保持程序的速度.

示例代码如下所示:

a = np.array([[ 5, 1 ,3], [ 1, 1 ,1], [ 1, 2 ,1]])
b = np.array([1, 2, 3])

print a*b
   >>
   [[5 2 9]
   [1 2 3]
   [1 4 3]]

我想要的是:

print a*b
   >>
   [16 6 8]

我使用Python和NumPy并且在"转置"方面存在一些问题:

import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)

调用a.T不是转置数组.如果a是例如[[],[]]然后它正确转置,但我需要转置[...,...,...].