如何将矢量化操作应用于 pandas.DataFrame 或 pandas.Series到位？ 我只找到了创建和返回副本的方法。 我主要关心的是减少资源使用，但很高兴知道它是否可能，即使它不是特别有效。 就目前而言，您可以执行以下操作： 但是，我想做一些像data.table中的 data.tab ...
我正在尝试编写一个 function 来填充 Pandas Dataframe 中的缺失数据。function 的输入是一个 dataframe，其中包含缺失值和我希望填充缺失值的列名，它会返回一个新的数据帧填充缺失值。 问题是 function 也会填充输入 dataframe 的缺失值，这是我 ...
如果我想在对 x 进行卷积之后进行 ReLU 操作，并且在我的代码中我会这样做： 这段代码是否错误，因为我在inplace为True时将 relu 分配给 x 变量？ IE。 这是否意味着 ReLU 函数运行了两次并且为了正常工作我应该将inplace设置为False或不分配给 x？ 谢谢 ...
我想使用 FFTW3 库执行 3D 数组的 r2c 和 c2r 就地 FFT。 该数组的大小 (Nx,Ny,Nz+2) 刚好足以存储 Nx Ny (Nz/2+1) 个复数。 我希望将生成的复数的实部 (Re) 和虚部 (Im) 连续存储在数组中，即 Re、Im、Re、Im、Re、Im、... 等等 ...
有什么办法可以做到df = df.join(df2)但使用许多其他函数中可用的inplace参数？ 即我想做df.join(df2, inplace=True) 。 当然这是行不通的，因为join没有这个参数，不像 Pandas 中的许多其他函数。我怎样才能“ inplace ”执行这个操作？ ...
我有一个 dataframe 的一个分类列和 2 个数字列。 分类列中的所有类别都没有缺失值。 但是，对于分类列中的某些行，第一个数字列中的相邻行具有 NA。 我的问题是我想用第二个数字列的相应行值填充 NA 的第一个数字列的行，但是，我只想对与第一列中的行相邻的类别行执行此操作NA的。 我想在不改 ...
例如， 或者 示例输出： 哪个更有效率？ 为什么？ 我知道 O(n) 平方更糟糕，因为如果在嵌套循环中运行，我们必须以指数方式运行操作，但我无法理解 O(n) 或 O(1) 之间的区别 （奖励：有没有其他方法我们可以得到一个 function 的 o(n) 平方或者它只是嵌套循环） ...
我正在替换列中的值，并注意到如果在所有 dataframe 上使用mask ，它将产生预期的结果，但如果我将它用于带有.loc的选定列，它不会更改任何值。 你能解释一下为什么并告诉它是否是预期的结果吗？ 您可以尝试使用 dataframe dt，列中包含 0： 但： ...
所以我从极客的极客那里找到了以下代码，我似乎不明白子 arrays 是如何排序的（即，当我们对左子数组和右子数组进行排序时，然后合并左右子 arrays ，为什么我们没有得到错误的答案，因为在子数组合并中排序的元素是子 arrays 本身，根据我的理解，它一直在 ff 代码中初始化）。 为了更好地解 ...
这是一个显示问题的简单代码import torch X = torch.arange(-3, 3, step=0.1) Y = X * 3 Y += 0.1 * torch.randn(Y.shape) def my_train_model(iter): w = torch.tensor( ...
我尝试从 pandas DataFrame 中的单元格子选择中减去一个值（50）。 我想从subj == 1和cond == std的 'rt' 中减去值。 我想在适当的位置执行此计算，以便其他值保持不变。 假设我有以下数据框： 现在我想从满足subj == 1和cond == std标准的“ ...
我正在尝试按照此处找到的示例，使用 BoundaryValueDiffEq 包来解决 Julia 中的边界值问题。 在边界条件函数中，示例需要一个 for 循环来单独更新每个索引，à la 我想使用以下代码，它应该更有效： 尽管两个版本的代码的残差结果值相同，但求解器在第一种情况下给出了正确 ...
我在下面发布了两个解决方案，我在 leetcode 中尝试解决问题编号：344 https://leetcode.com/problems/reverse-string/ 解决方案 1 方案二 据我了解，这两种解决方案都已到位。 但是方案一不被采纳，提示为错误答案。 解决方案 2 被接受。 有人可 ...
当列表包含单个项目时，我的快速排序算法可以很好地对列表进行排序。 例如 ''' 结果 output 符合预期： 但是，当我尝试根据元组的特定索引对包含元组的列表进行排序时，列表未就地排序。 例如：我有列表： L = [('Ajay',1,'M'),('Ishan',4,'M'),('Priya', ...
以下两个类之间有区别吗？ 我知道 inplace 是什么（你不需要做x = function(x)但只有function(x)来修改x如果 inplace 是True ）。 但是这里因为我们return self.conv(x) ，所以应该无关紧要，对吧？ ...
有人可以帮我解决这个问题。 我想按名称调用行，所以我在 dataframe 的第一列使用 set_index 按名称索引行，而不是使用整数进行索引。 Output： 然后我运行以下代码： Output： 在修复错误之前，我通常不会运行依赖于第一个代码的第二个代码，但最初我在一个 Jupyter ...
我如何使用 Julia 的点符号来进行元素操作并确保结果保存在一个已经存在的数组中？ 另外， @. a = myfun([1 2], [3; 4]) @. a = myfun([1 2], [3; 4])将结果写入a的方式与我尝试使用myfun!()实现的方式相同？ 也就是说，该行是否将结果直接写 ...
我最近被告知 AVL 排序没有到位。 谁能解释一下？ 从下面的代码中，我不确定在排序时我在哪里分配了额外的空间。 在此代码中，当构建数据结构或插入元素时，元素按其键排序。 声明的参考：他们正在使用此声明来激发“二进制堆” [1].https://ocw.mit.edu/courses/elect ...
Pandas 操作通常会创建原始数据帧的副本。 正如 SO 上的一些答案所指出的那样，即使使用inplace=True ，许多操作仍然会创建一个副本来操作。 现在，如果我告诉我的同事每次我想对列表应用+2 ，我想我会被称为疯子。 然而，这就是 Pandas 所做的。 即使是简单的操作（例如追加） ...
抱歉英语不好 dp 是按 Director 列分组的 Revenue 列的平均值。 dp.index 是指董事我不知道为什么该代码不起作用。 我希望将收入列中的 nan 值更改为按董事分组的平均值帮我.... 没有错误但无法正常工作...鱿鱼游戏... ...