小编use*_*077的帖子

我测试了 A = Q * Lambda * Q_inverse 的定理，其中 Q 是具有特征向量的矩阵，而 Lambda 是对角线上具有特征值的对角矩阵。

我的代码如下：

import numpy as np
from numpy import linalg as lg

Eigenvalues, Eigenvectors = lg.eigh(np.array([

    [1, 3],

    [2, 5]


]))

Lambda = np.diag(Eigenvalues)


Eigenvectors @ Lambda @ lg.inv(Eigenvectors)

返回：

array([[ 1.,  2.],
       [ 2.,  5.]])

返回的矩阵不应该与分解后的原始矩阵相同吗？

我有一个包含一些 np.inf 值的数据框，我想隔离 np.inf 出现的这些行并检查它们。然而，数据框有很多列，并且不容易一一检查，尽管这可以在循环内完成。

我试过这个但失败了：

rows_with_inf = [df1[column][df1[column] == np.inf] for column in df1.columns if ((df1[column].isin([np.inf])).sum() !=0)]

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-94-768652e951ec> in <module>
----> 1 rows_with_inf = [df1[column][df1[column] == np.inf] for column in df1.columns if ((df1[column].isin([np.inf])).sum() !=0)]

<ipython-input-94-768652e951ec> in <listcomp>(.0)
----> 1 rows_with_inf = [df1[column][df1[column] == np.inf] for column in df1.columns if ((df1[column].isin([np.inf])).sum() !=0)]

~\Anaconda3\envs\tf2\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __nonzero__(self)
   1553             "The truth value of a {0} is ambiguous. "
   1554             "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().".format( …

我正在尝试对中等大小的数据框（~100,000 行）进行插补，其中 30 列中有 5 列具有 NA（很大比例，大约 60%）。

我用以下代码尝试了鼠标：

library(mice)    
data_3 = complete(mice(data_2))

第一次迭代后，我得到以下异常：

iter imp variable
  1   1  Existing_EMI  Loan_Amount  Loan_Period

Error in solve.default(xtx + diag(pen)): system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.08007e-16

是否有其他一些更适合这种情况的软件包？我该如何处理这个问题？

当我运行以下代码时出现异常，我无法解释：

import datetime
datetime.datetime.strptime("2018-04-02", format = "%Y-%m-%d")

TypeError: strptime() takes no keyword arguments

我想使用子图放置 3 个图。顶行有两个图，一个图将占据整个第二行。

我的代码在顶部两个图和下部图之间创建了间隙。我该如何纠正这个问题？

df_CI
Country China   India
1980    5123    8880
1981    6682    8670
1982    3308    8147
1983    1863    7338
1984    1527    5704

fig = plt.figure() # create figure

ax0 = fig.add_subplot(221) # add subplot 1 (2 row, 2 columns, first plot)
ax1 = fig.add_subplot(222) # add subplot 2 (2 row, 2 columns, second plot). 
ax2 = fig.add_subplot(313) # a 3 digit number where the hundreds represent nrows, the tens represent ncols 
                            # and the units represent plot_number.

# Subplot …

这是代码示例：

data.timestamp = pd.to_datetime(data.timestamp, infer_datetime_format = True, utc = True)

data.timestamp.dtype

CategoricalDtype(categories=['2016-01-10 06:00:00+00:00', '2016-01-10 07:00:00+00:00',
                  '2016-01-10 08:00:00+00:00', '2016-01-10 09:00:00+00:00',
                  '2016-01-10 10:00:00+00:00', '2016-01-10 11:00:00+00:00',
                  '2016-01-10 12:00:00+00:00', '2016-01-10 13:00:00+00:00',
                  '2016-01-10 14:00:00+00:00', '2016-01-10 15:00:00+00:00',
                  ...
                  '2016-12-31 13:00:00+00:00', '2016-12-31 14:00:00+00:00',
                  '2016-12-31 15:00:00+00:00', '2016-12-31 16:00:00+00:00',
                  '2016-12-31 17:00:00+00:00', '2016-12-31 18:00:00+00:00',
                  '2016-12-31 19:00:00+00:00', '2016-12-31 20:00:00+00:00',
                  '2016-12-31 21:00:00+00:00', '2016-12-31 23:00:00+00:00'],
                 ordered=False)

我该如何解决这个问题？

我有一个 pyspark 数据框，其中包含一些带有后缀的列_24。

df.columns = [timestamp',
 'air_temperature_median_24',
 'air_temperature_median_6',
 'wind_direction_mean_24',
 'wind_speed',
 'building_id']

我尝试使用 colRegex 方法选择它们，但下面的代码导致异常：

df.select(ashrae.colRegex(".+'_24'")).show()

    ---------------------------------------------------------------------------
Py4JJavaError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-103-a8189f0298e6> in <module>
----> 1 ashrae.select(ashrae.colRegex(".+'_24'")).show()

C:\spark\spark-3.0.0-preview-bin-hadoop2.7\python\pyspark\sql\dataframe.py in colRegex(self, colName)
    957         if not isinstance(colName, basestring):
    958             raise ValueError("colName should be provided as string")
--> 959         jc = self._jdf.colRegex(colName)
    960         return Column(jc)
    961 

C:\spark\spark-3.0.0-preview-bin-hadoop2.7\python\lib\py4j-0.10.8.1-src.zip\py4j\java_gateway.py in __call__(self, *args)
   1284         answer = self.gateway_client.send_command(command)
   1285         return_value = get_return_value(
-> 1286             answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name)
   1287 
   1288         for temp_arg in temp_args: …