Tag: numpy

Quartiles in Pandas bekommen, wenn Daten eine geringe Varianz haben

Ich bin mir nicht sicher, ob mein Problem lösbar ist, aber ich würde es versuchen. Eine Suche gab kein Ergebnis, jedenfalls. Die Aufgabe: Ich habe einen großartigen Datensatz – ca. 40k Elemente. Diese werden in Bezug auf die Vertrautheit von Ratern bewertet (dh wenn ein Artikel ein Rating von 0,75 hat, bedeutet dies, dass 75% […]

Gibt es eine scipy / numpy Alternative zu R's nrd0?

Von der R-Dokumentation … Bw.nrd0 implementiert eine Faustregel für die Wahl der Bandbreite eines Gaußschen Kernel-Dichte-Schätzers. Es wird standardmäßig auf das 0,9-fache des Minimums der Standardabweichung und des Interquartilbereichs geteilt durch das 1,34-fache der Stichprobengröße auf die negative eins-fünfte Potenz (= Silverman's 'Faustregel', Silverman (1986, Seite 48, Gleichung (3.31)) Es sei denn, die Quartiere fallen […]

Python: Liste der Matrizen zu numpy Array?

Ich habe eine Liste mit numpy Matrizen. Wie auch immer, dass ich das Ganze in eine schöne, saubere, numpy Array verwandeln könnte? Von: [matrix([[1]]), matrix([[ 1.99387871]]), matrix([[ 2.53564618]]), matrix([[ 4.39125807]]), matrix([[ 4.246309]]), matrix([[ 5.21571607]]), matrix([[ 6.17408811]]), matrix([[ 4.75146571]]), matrix([[ 6.19319742]]), matrix([[ 6.1277607]]), matrix([[ 7.43821216]])] Nach: [[1 1.99387871 2.53564618 4.39125807 4.246309 5.21571607 6.17408811 4.75146571 6.19319742 6.1277607 […]

Erweitern Sie numpy Matrix

Ich versuche, irgendwie numpy Matrizen zu erweitern, die typischerweise aussehen: import numpy as np mtx = np.matrix([[['a','b','c'], ['x'], 3], [['d','e','f'], ['y'], 2], [['g','h','i'], ['z'], 1]]) mtx # matrix([[['a', 'b', 'c'], ['x'], 3], # [['d', 'e', 'f'], ['y'], 2], # [['g', 'h', 'i'], ['z'], 1]], dtype=object) Die letzte Spalte enthält die Anzahl der Instanzen der resultierenden […]

Fehler "TypeError: type numpy.ndarray definiert nicht __round__-Methode"

import numpy …… # Prediction predictions = model.predict(X_test) # round predictions rounded = [round(x) for x in predictions] print(rounded) "predictions" is a list of decimals between [0,1] with sigmoid output. Warum gibt es immer diesen Fehler: File "/home/abigail/workspace/ml/src/network.py", line 41, in <listcomp> rounded = [round(x) for x in predictions] TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ […]

Scipy LU-Faktorisierungs-Permutationsmatrix

Wie ich die LU-Faktorisierung verstehe, bedeutet dies, dass eine Matrix A als A = LU für eine niederdreieckige Matrix L und eine obere Dreiecksmatrix U geschrieben werden kann. Allerdings scheinen die Funktionen, die sich auf LU-Faktorisierungen beziehen ( lu , lu_factor , lu_solve ), eine dritte Matrix P, so dass A = PLU und P […]

OpenCV Hough Circle Transform benötigt 8-Bit-Bild

Ich arbeite mit Hough Circle Transform mit meinem RaspberryPi und wenn ich einen ROI nehme, um für den Kreis so zu überprüfen: for (x,y,w,h) in trafficLights: cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) roi = image[y:y+h,x:x+w] roi = cv2.medianBlur(roi,5) circles = cv2.HoughCircles(roi,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20, param1=50,param2=60,minRadius=0,maxRadius=0) circles = numpy.uint16(numpy.around(circles)) for i in circles[0,:]: if i[2] < 100: cv2.circle(image,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2) cv2.circle(image,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3) if i[1] > 315: print […]

"AttributeError: exp" bei der Verwendung von numpy.exp () auf einem scheinbar gewöhnlichen Array

Ich laufe irgendeinen Code, wo in der Mitte ich diese Zeile habe: e2 = np.exp(dot1) Wenn ich den Wert dot1 , ist es: [[-30.248272500719885]] Aber die Linie erzeugt diesen Fehler: e2 = np.exp(dot1) AttributeError: exp Wenn ich in ein neues Fenster gehe und einfach das kodiere: print numpy.exp([[-30.248272500719885]]) Es gibt keine Probleme … dann was […]

Numpy lexikographische Bestellung

Ich möchte lexikographisch sortieren das folgende Array a (Get-Index-Positionen), aber ich habe Probleme beim Verständnis der numpy Ergebnisse: >>> a = np.asarray([[1, 1, 1, 2, 1, 2], [2, 1, 2, 3, 1, 0], [1, 2, 3, 3, 2, 2]]) >>> a array([[1, 1, 1, 2, 1, 2], [2, 1, 2, 3, 1, 0], [1, 2, […]

Broadcasting Matrix-Vektor Punkt Produkt

Ich habe einen Satz von Matrizen, die in einem 3-D-Array mit Form (1222, 47, 47) und einem Satz von Vektoren in einem 2-D-Array mit Form (1222, 47) gesammelt wurden. Gibt es einen Rundfunk, um jede [47×47] Matrix mit ihrem entsprechenden [47] Vektor zu multiplizieren? Mit einer vollen Schleife wäre das so numpy.vstack([A[n, :, :].dot(xb[n, :]) […]

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