小编off*_*fel的帖子

我将如何设法将math.ceil一个数字分配给 10 的下一个最高幂？

# 0.04  ->  0.1
# 0.7   ->  1
# 1.1   ->  10  
# 90    ->  100  
# ...

我目前的解决方案是一个检查输入数字范围的字典，但它是硬编码的，我更喜欢单行解决方案。也许我在这里错过了一个简单的数学技巧或相应的 numpy 函数？

我有一个2016年的长度列表,但只有242包含数据,其余的设置为无.我的目标是在值之间插值以用IDW(反距离加权)的简单形式填充所有间隙.所以我的脚本的任务是:

• 迭代myList的所有项目
• 如果myList包含一个值(不是 None),只需复制它即可
• 如果在myList中找到"无",则通过计算myList中所有项目的距离来获取左右邻居的位置/值
• 计算两个邻居间隙的内插值(它们离开的距离越远,它们的重量就越小)

假设我们只有一个较小的列表,只有14个项目(5个有效项目):

myList = [26, None, None, None, 31, None, None, 58, None, 42, None, None, None, 79]
resultList = [None] * len(myList)

for i in range(len(myList):
    if not myList[i] is None:
        resultList[i] = myList[i]
    else:
        distance = [i - j for j in range(len(myList)) if not myList[j] is None]
        neighbors = min([n for n in dist if n>0]), max([n for n in dist if n<0])
        # rest of the interpolation (not important for …

假设我有一个由成对的值组成的 numpy 数组。我想在不将它们分开的情况下找到这些对的所有组合。特别是，我希望为此找到numpy.meshgrid解决方案。

想象一个数组构造如下：

ab = np.array([[1,10], [2,20], [3,30], [4,40]])

然后我想要的输出是

>>> out: ([1,10], [2,20])
         ([1,10], [3,30])
         ([1,10], [4,40])
         ([2,20], [3,30])
         ([2,20], [4,40])
         ([3,30], [4,40])

输出可以是 anp.array或 a tuple（之后我可以相应地进行转换）。请注意我的结果中如何省略重复项，忽略我的夫妇的顺序（如果[[1,10], [2,20]]已经存在，我不希望[[2,20], [1,10]]在我的输出中）。对于真实情况，ab大小为 30,000，因此速度是另一个问题。

这就是我首先尝试 meshgrid 的原因。对于单个值的简单情况，这很容易完成（但仍然存在重复项）：

a = np.array([1,2,3,4])
mesh = np.array(np.meshgrid(a,a)).T.reshape(-1,2)
>>> out: [[1 1]
          [1 2]
          [1 3]
          [1 4]
          [2 1]
          [...]
          [4 4]]

但对于我的配对，我的尝试

mesh = np.array(np.meshgrid(ab,ab)).T

给我

[[[ 1  1]
  [ 1 10]
  [ 1 …

给定这个嵌套列表:

foo = [["apple", "cherry"], ["banana"], ["pear", "raspberry", "pineapple"]]

我想保留结构并用连续数字替换所有项目.我想要的输出是:

[[0, 1], [2], [3, 4, 5]]

我希望有一个简单的单行,但我提出的最短的工作解决方案是:

foo_numbers = []
count = 0

for i, sublist in enumerate(foo):
    foo_numbers.append([])
    for item in sublist:
        foo_numbers[i].append(count)
        count += 1

通常这些手动迭代器表明有更多的pythonic方法来实现同样的事情.如果要完成列表理解,我无法看到如何为两个循环组成一个"共享计数器",所以它不会从零开始sublist.

我不断收到新数据作为 numpy 矩阵，我需要将其附加到现有文件中。该文件的结构和数据类型是固定的，所以我需要 python 来帮我进行转换。

对于单个矩阵，这有效：

myArr = np.reshape(np.arange(15), (3,5))
myArr.tofile('bin_file.dat')

但是假设我想继续向现有文件附加越来越多的数组，然后numpy.tofile将覆盖它在文件中找到的任何内容，而不是附加。

我发现我还可以继续这样做：

bfile = open('bin_file.dat', 'ab')
np.save(bfile, myArr)
bfile.close()

它成功附加到二进制文件。但numpy.save另一方面，不存储原始二进制数据，但还保存一个标头（我假设），这使得外国软件无法读取该文件（我需要原始二进制文件float32）。

使用 读取文件的现有内容numpy.fromfile、追加数据并再次保存不是一种选择，因为文件会变得非常大，并且所有 I/O 将永远需要处理。

有没有类似append模式的东西numpy.tofile？我目前还缺少其他可能性吗？

我有几个要添加单个颜色条的子图。每个子图由 7 个散点组成。我找到了关于如何添加颜色条的建议，但它们主要与每个散点的值有关，而不是与行本身有关。

代表性示例代码：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = range(50)
scales = np.linspace(0, 2, 7)
locs = range(4)
cmap = plt.get_cmap("Spectral")
for s_plot in range(4):
    plt.subplot(2, 2, s_plot+1)
    color = iter(cmap(np.linspace(0, 1, len(scales))))
    for scale in scales:
        c = next(color)
        y = np.random.normal(loc=locs[s_plot], scale=scale, size=50)
        plt.scatter(x, y, c=c, s=5)
        plt.title("Mean = {:d}".format(locs[s_plot]))
plt.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()

上面的例子给出：

我想要的颜色条看起来像这样（假的，放在情节旁边）：

所以颜色条没有描述我的散点的值，而是迭代的不同“行”（在这种情况下：不同的比例）。在有助于将点与比例匹配的示例中。

我尝试的是一个简单的

plt.colorbar()

在完成每个子图后调用一次。但我也得到了 TypeError: You must first set_array for mappable ，因为它是我想为其创建颜色图的不同比例，我也尝试过

plt.colorbar(scales) 

返回：AttributeError: 'numpy.ndarray' object …

我的问题似乎很容易,但不知怎的,我没有遇到一个合适的解决方案.我想用R中的值(0)替换R中列表(!)中的所有负值.

对于矢量或矩阵,这很容易:

matrixx <- as.matrix(rnorm(20,0,0.5))
matrixx[matrixx<0] <- 0

但是,当我尝试将其应用于列表(具有不同的长度,所有条目数字)时,它返回:

(list)对象无法强制输入'double'

我试过了unlist(x),但这似乎也不能完成这项工作.我错过了什么？

这是一个示例性数据集:

 dummy_list <- list(0)
 dummy_list[[1]] <- c(-0.5, 0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0)
 dummy_list[[2]] <- c(-5, -2, 10)

感谢帮助!