Tag: numpy

Interpolieren von gestreuten Daten aus einem Volume, das leeren Raum hat

Ich habe 3D-Daten aus Mesh-Punkten. Die Struktur, die vermischt wurde, ist komplex genug, dass die Interpolation mit griddata fehlt. Speziell gibt es Bereiche ohne Datenpunkte, die Werte von griddata gegeben werden, die nicht der fill_value sind. Ich brauche diese hohlen Regionen, um den Wert von 0.0 zu haben, auf den ich den Füllwert gesetzt habe. […]

Eingebaute Funktion in numpy, um eine Ganzzahl zu einer Reihe von booleschen Werten in einer bitweisen Weise zu interpretieren?

Ich frage mich, ob es eine einfache, integrierte Funktion in Python / Numpy für die Umwandlung eines Integer-Datentyps in ein Array / eine Liste von Booleans, entsprechend einer bitweisen Interpretation der Zahl bitte? z.B: x = 5 # ie 101 in binary print FUNCTION(x) Und dann würde ich gerne zurückkehren: [True, False, True] Oder idealerweise […]

So ändern Sie eine Spalte einer ausgewählten Zeile aus einem numpy strukturierten Array

Ich suche eine einfache Möglichkeit, ein Feld eines numpy strukturierten Arrays einer ausgewählten Zeile zu ändern. Hier ist mein SWE: import numpy as np dt=np.dtype([('name',np.unicode,80),('x',np.float),('y',np.float)]) a=np.array( [('a',0.,0.),('b',0.,0.),('c',0.,0.) ],dtype=dt) b=a.copy() a[a['name']=='a']['x']=1 print a==b # return [ True True True] In diesem Beispiel sollten die a==b Ergebnisse [False True True] Eigentlich möchte ich die Zeile meines Arrays […]

Numpy.memmap: falsche Speicherzuweisung

Ich habe ein python3 Skript, das mit numpy.memmap Arrays arbeitet. Es schreibt ein Array auf neu erstellte temporäre Datei, die sich in /tmp : import numpy, tempfile size = 2 ** 37 * 10 tmp = tempfile.NamedTemporaryFile('w+') array = numpy.memmap(tmp.name, dtype = 'i8', mode = 'w+', shape = size) array[0] = 666 array[size-1] = 777 […]

Bypass "Array ist zu groß" Python-Fehler

Ich habe eine csv-Datei, die mehr als 200 000 Zeilen Meteo-Daten enthält. Wenn ich die Daten mit matplotlib modellieren matplotlib , erscheint dieser Fehler: Traceback (most recent call last): File "try4.py", line 19, in <module> X,Y = meshgrid( data_x,data_y ) File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py", line 3378, in meshgrid mult_fact = np.ones(shape, dtype=int) File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 148, in […]

3d zufällige Stichproben [duplizieren]

Diese Frage hat hier schon eine Antwort: Wie effizient 10% der zufälligen Zahlen zu bekommen, dann 10% der restlichen 90 usw. bis alle Punkte zugeteilt 1 Antwort Ich habe eine Reihe von Punkten xyz8, Ich möchte zufällig 10% Punkte bekommen. Dann möchte ich zufällig 10% der restlichen 90% Dann möchte ich zufällig 10% der restlichen […]

TypeError: src Datentyp = 15 wird nicht unterstützt

Ich möchte Fast Fourier Transform verwenden, aber schon versucht eine einfache Hin und Her Transformation funktioniert nicht. Der Code ist import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('Picture.bmp',0) f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = cv2.idft(f_ishift) img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) Und der Fehler ist Traceback (most recent call last): File "test.py", […]

Rundschwimmer bis zum nächsten 2/100

Ich brauche eine Nummer wie 0.405 und runde es auf 0.40, während auch Rundung 0.412 bis 0.42. Gibt es irgendeine eingebaute Funktion, dies zu tun?

Objekt zu tief für gewünschtes Array – scipy.integrate.odeint

Ich habe gerade mit Python gestern gestartet, und ich bekomme einen Fehler mit scipy.integrate.odeint . Ich habe eine Funktion definiert def SIR(x, t, beta, gamma, mu, M): Die die numpy.array Objekte x , t und M ; Und der Skalar schwimmt beta , gamma und mu . M ist (60,60) groß, aber ich glaube nicht, […]

Mit pandas read_csv mit fehlenden Daten

Ich versuche, eine csv-Datei zu lesen, in der einige Zeilen fehlende Datenblöcke fehlen können. Dies scheint ein Problem mit der Funktion pandas read_csv zu verursachen, wenn Sie den dtype angeben. Das Problem scheint, dass, um von der Str zu konvertieren, was auch immer der dtype spezifiziert Pandas versucht nur, es direkt zu werfen. Wenn also […]

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