小编pir*_*pir的帖子
使用旧值和新值列表替换numpy数组中的元素
我想使用旧值和新值列表替换numpy数组中的元素.请参阅下面的代码示例(replace_old是请求的方法).该方法必须适用于int,float和string元素.我怎么做？
import numpy as np
dat = np.hstack((np.arange(1,9), np.arange(1,4)))
print dat # [1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3]
old_val = [2, 5]
new_val = [11, 57]
new_dat = replace_old(dat, old_val, new_val)
print new_dat # [1 11 3 4 57 6 7 8 1 11 3]
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两个特征矩阵的有效成对相关
在Python中,我需要找到矩阵中A所有要素与矩阵中所有要素之间的成对相关性B.特别是,我在寻找,在一个给定的特征最强的Pearson相关有意思A具有横跨所有功能B.我不关心最强的相关性是正面还是负面.
我在下面使用了两个循环和scipy完成了一个低效的实现.但是,我想使用np.corrcoef或其他类似的方法来有效地计算它.Matrix的A形状为40000x400,B形状为40000x1440.我有效地尝试这种方法可以在下面看作方法find_max_absolute_corr(A,B).但是,它失败并出现以下错误:
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly.
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
def find_max_absolute_corr(A, B):
""" Finds for each feature in `A` the highest Pearson
correlation across all features in `B`. """
max_corr_A = np.zeros((A.shape[1]))
for A_col in range(A.shape[1]):
print "Calculating {}/{}.".format(A_col+1, A.shape[1])
metric = A[:,A_col]
pearson = np.corrcoef(B, metric, rowvar=0) …推荐指数
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加速正态分布概率质量分配
我们有P avg 的N 个用户。每个用户的点数，其中每个点都是 0 到 1 之间的单个值。我们需要使用已知密度为 0.05 的正态分布来分布每个点的质量，因为这些点具有一些不确定性。此外，我们需要将质量包裹在 0 和 1 左右，例如，0.95 处的点也将分配大约 0 的质量。我在下面提供了一个工作示例，它将正态分布划分为D=50 个容器。该示例使用 Python 类型模块，但如果您愿意，可以忽略它。
from typing import List, Any
import numpy as np
import scipy.stats
import matplotlib.pyplot as plt
D = 50
BINS: List[float] = np.linspace(0, 1, D + 1).tolist()
def probability_mass(distribution: Any, x0: float, x1: float) -> float:
"""
Computes the area under the distribution, wrapping at 1.
The wrapping is done by adding the PDF at +- …推荐指数
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估计 Postgres 索引的大小
我试图更好地了解创建 Postgres 索引所涉及的权衡。作为其中的一部分，我很想了解通常使用多少空间索引。我已经通读了文档，但找不到任何关于此的信息。我一直在做我自己的小实验来创建表和索引，但是如果有人能解释为什么大小是这样的，那就太棒了。假设一个像这样有 1M 行的公共表，其中每一行都有一个唯一的id和唯一的outstanding.
CREATE TABLE account (
id integer,
active boolean NOT NULL,
outstanding double precision NOT NULL,
);
以及由创建的索引
CREATE INDEX id_idx ON account(id)CREATE INDEX outstanding_idx ON account(outstanding)CREATE INDEX id_outstanding_idx ON account(id, outstanding)CREATE INDEX active_idx ON account(active)CREATE INDEX partial_id_idx ON account(id) WHERE active
你估计索引大小是多少字节，更重要的是，为什么？
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旋转轴标签放置不正确（matplotlib）
我想绘制一个带有旋转标签的相关矩阵。但是，标签错位，如下所示。我试图查看Matplotlib Python Barplot: Position of xtick 标签在彼此之间有不规则的空间，但我不能让它在我的情况下工作，因为它建立在条形图的布局上。使用以下代码添加标签：
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
varLabels = ['n_contacts', 'n_calls', 'n_texts', 'dur_calls', 'morning', 'work-hours', 'evening', 'night', 'weekdays', 'friday', 'saturday', 'sunday']
ax1.set_xticks(np.arange(0,12))
ax1.set_yticks(np.arange(0,12))
ax1.set_xticklabels(varLabels, rotation=45);
ax1.set_yticklabels(varLabels, rotation=45);
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一维 numpy 数组浮点
我想将一维 numpy 数组转换为简单的浮点数（无数组）。这是怎么做到的？这是我当前的代码，其中包含变量“acc”。
print type(acc)
print acc.shape
>>> <type 'numpy.ndarray'>
>>> (1,)
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检查数组 - 是否包含在另一个数组中？
我想为数组A中的每个值返回一个布尔值,指示它是否在数组中B.这应该是我猜的标准程序,但我找不到任何有关如何操作的信息.我的尝试如下:
A = ['User0','User1','User2','User3','User4','User0','User1','User2','User3'
'User4','User0','User1','User2','User3','User4','User0','User1','User2'
'User3','User4','User0','User1','User2','User3','User4','User0','User1'
'User2','User3','User4','User0','User1']
B = ['User3', 'User2', 'User4']
contained = (A in B)
但是,我收到错误:
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape
我正在使用numpy所以任何使用numpy或标准Python的解决方案都是首选.
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使用光滑时无法删除图例符号后面的灰色区域
我正在使用ggplot2和GAM平滑来查看两个变量之间的关系.在绘图时,我想删除符号背后的灰色区域以获得两种类型的变量.为此,我会使用theme(legend.key = element_blank()),但使用平滑时似乎不起作用.
谁能告诉我如何去除图例中两条黑线背后的灰色区域？
我的MWE低于.
library(ggplot2)
len <- 10000
x <- seq(0, len-1)
df <- as.data.frame(x)
df$y <- 1 - df$x*(1/len)
df$y <- df$y + rnorm(len,sd=0.1)
df$type <- 'method 1'
df$type[df$y>0.5] <- 'method 2'
p <- ggplot(df, aes(x=x, y=y)) + stat_smooth(aes(lty=type), col="black", method = "auto", size=1, se=TRUE)
p <- p + theme_classic()
p <- p + theme(legend.title=element_blank())
p <- p + theme(legend.key = element_blank()) # <--- this doesn't work?
p
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对于浮点数,Tensorflow逐位NOT运算
我有一个Tensorflow布尔向量,我需要逐位反转,使得0(False)的所有值变为1(True),反之亦然.tf.logical_not存在,但它只接受布尔向量.是否存在Tensorflow在int或float的向量上执行此操作,因此我不需要重构我的张量？
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检查两个 GitHub 分支在没有本地 git 存储库的情况下是否“偶数”？
如何检查两个分支是否“偶数”？描述如何检查两个 git 分支是否偶数。然而，答案依赖于分支获取和本地更新。由于这是脚本的一部分并且 git 存储库非常大，因此我不想获取分支的所有信息。
如何检查 GitHub 存储库上的两个分支是否甚至没有 git 存储库的本地副本？
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correlation ×1
ggplot2 ×1
git ×1
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matplotlib ×1
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r ×1
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tensorflow ×1