numpy

Actualmente estoy tratando de aprender Numpy y Python. Dado el siguiente array: import numpy as N a = N.array([[1,2],[1,2]]) ... unción que devuelve las dimensiones de a (por ejemplo, a es una matriz de 2 por 2)? size() devuelve 4 y eso no ayuda mucho.

Actualmente estoy trabajando en un proyecto python que contiene sub módulos y utiliza numpy/scipy. Ipython se utiliza como co ... mpleta. Sería muy conveniente que reload(main_module) también recargara todos los submódulos, pero sin recargar numpy/scipy..

¿Hay alguna manera de volcar una matriz NumPy en un archivo CSV? Tengo una matriz NumPy 2D y necesito volcarla en un formato legible por humanos.

Supongamos que tengo: test = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) test[i] gets me ith line of the array (eg [1, 2]). ¿Cómo puedo acceder a la columna ith? (eg [1, 3, 5]). Además, ¿sería una operación costosa?

Tengo dos puntos en 3D: (xa, ya, za) (xb, yb, zb) Y quiero calcular la distancia: dist = sqrt((xa-xb)^2 + (ya-yb)^2 + (z ... manera de hacer esto con NumPy, o con Python en general? Tengo: a = numpy.array((xa ,ya, za)) b = numpy.array((xb, yb, zb))

Digamos que tengo una matriz NumPy, a: a = np.array([ [1, 2, 3], [2, 3, 4] ]) Y me gustaría agregar una colu ... ner una matriz, b: b = np.array([ [1, 2, 3, 0], [2, 3, 4, 0] ]) ¿Cómo puedo hacer esto fácilmente en NumPy?

Estoy tomando algunas clases en la universidad y se me ha dado una "cuenta de instrucción", que es una cuenta de la escuela e ... máquina, pero no puedo instalar estos módulos porque no soy un administrador del sistema. ¿Cómo puedo hacer la instalación?

Necesito crear una matriz NumPy de length n, cada elemento de los cuales es v. ¿Hay algo mejor que: a = empty(n) for i in ... nes funcionaría para v = 0, 1. Podría usar v * ones(n), pero no funcionará cuando v es None, y también sería mucho más lento.

En numpy, algunas de las operaciones regresan en forma (R, 1) pero algunas regresan (R,). Esto hará que la multiplicación de ... ores maneras para el ejemplo anterior? Sin remodelar explícitamente así: numpy.dot(M[:,0].reshape(R, 1), numpy.ones((1, R)))

NumPy propone una forma de obtener el índice del valor máximo de una matriz a través de np.argmax. Me gustaría algo similar, ... ndices de los N valores máximos. Por ejemplo, si tengo una matriz, [1, 3, 2, 4, 5], function(array, n=3) volvería [4, 3, 1].

Ambos parecen extremadamente similares y tengo curiosidad por saber qué paquete sería más beneficioso para el análisis de datos financieros.

Tengo dos matrices unidimensionales simples en NumPy. Debería ser capaz de concatenar usando numpy.concatenar. Pero obtengo ... res de Python Código import numpy a = numpy.array([1, 2, 3]) b = numpy.array([5, 6]) numpy.concatenate(a, b) ¿Por qué?

Sé que hay un método para que una lista de Python devuelva el primer índice de algo: >>> l = list([1, 2, 3]) >>> l.index(2) 1 ¿Hay algo así para matrices NumPy?

¿Hay una forma numpy-thonic, por ejemplo, function, para encontrar el valor más cercano en una matriz? Ejemplo: np.find_nearest( array, value )

¿Cuál es la forma más sencilla de comparar dos matrices numpy para la igualdad (donde la igualdad se define como: A = B iff ... ngo que and los elementos de esta matriz para determinar si las matrices son iguales, o hay una forma más simple de comparar?

Si tengo un dtype numpy, ¿cómo lo convierto automáticamente a su tipo de datos python más cercano? Por ejemplo, numpy.float ... bería convertir los dtypes comunes que tienen un análogo de python cercano. Creo que esto ya sucede en algún lugar de Numpy.

Quiero averiguar cómo eliminar los valores nan de mi matriz. Se ve algo como esto: x = [1400, 1500, 1600, nan, nan, nan ,1700] #Not in this exact configuration Soy relativamente nuevo en python, así que todavía estoy aprendiendo. Algún consejo?

Bien, estoy jugando con la conversión de un objeto de imagen PIL hacia adelante y hacia atrás a una matriz numpy para que pue ... er hecho todas mis transformaciones impresionantes. Soy consciente de la putdata() método, pero no puede llegar a comportar.

Noto que In [30]: np.mean([1, 2, 3]) Out[30]: 2.0 In [31]: np.average([1, 2, 3]) Out[31]: 2.0 Sin embargo, debe haber algunas diferencias, ya que después de todo son dos funciones diferentes. ¿cuáles son las diferencias entre ellos?

En Python, ¿cómo puedo crear una matriz numpy de forma arbitraria llena de todo Verdadero o todo Falso?