如何使用 Reed-Solomon 编码高效地创建生成矩阵
[英]How to efficiently create generator Matrix using Reed-Solomon encoding
我正在编写一个 function 以在 Python 中使用 Reed-Solomon 编码创建生成器矩阵。它目前正在使用 for 循环，但我想知道是否有更有效的方法。 我的代码是： 编码是： 我相信我的 function 可以工作，但可能无法很好地扩展到大 p 和 k ...
如何从 dataframe 中删除行，其中另一个 dataframe 的数据不匹配
[英]How to remove rows from dataframe where data from another dataframe DOESN'T match
所以我有两个数据框： 我想找到一种方法从 gp_df 中删除所有不在 pp_df 中的国家/地区。 我已经尝试使用 .drop() 和 np.where() 来尝试找到重复项然后删除它们，但我似乎无法获得正确的语法。 ...
通过创建具有不同维度的循环 numpy arrays 来计算相关系数
[英]Calculate correlation coefficients by creating a loop with numpy arrays of different dimensions
我正在使用两个不同的 arrays：x 和 y。 x 的形状 = (442,10) y 的形状 = (442,) 我正在尝试编写一个循环，打印 y 和 x 中的 10 个特征之间的 10 个相关系数。 这是我的代码： 运行代码时出现此错误：由于轴为None ，必须为x的所有维度提供 window ...
需要帮助使用 pandas 创建 csv output 文件
[英]Need help creating a csv output file using pandas
在使用 pandas 创建 csv output 文件时需要帮助。我的 csv output 文件中只有一行数据，应该有五行。 我已经尝试在不同的地方添加打印语句来检查我的输入 csv 文件是否正在迭代，它是。 不确定为什么不将所有五个结果存储在 sentiment.csv 文件中。 urls2. ...
在 python 中执行 statsmodels OLS 回归时将 nan 保留在结果中
[英]Keep nan in result when perform statsmodels OLS regression in python
我想使用 python 的 statsmodels package 执行 OLS 回归。但是我的数据集中有 nans。 目前，我知道我可以在执行 OLS 回归时使用 missing='drop' 选项，但一些结果（拟合值或残差）将具有与原始 y 变量不同的长度。 我以以下代码为例： 结果如下： 我的 ...
如何使用 python 从图像的特定高度和宽度计算最小和最大数据值？
[英]How to compute minimum and maximum data value from a certain height and width of an image using python?
我一直在尝试为一组特定的高度和宽度获取某些数据集的最小和最大数据值。 假设我确实有 (256,256) 的 numpy 图像。 我想得到如下红框的最小和最大数据值： 到目前为止，我尝试了以下步骤： 在用 openCV 得到 numpy 数组后，我做了： 我被困在这一点上，比如如何从特定的红框像素中 ...
如何根据列的组合生成唯一 ID，但在不同文件中保持一致？
[英]How to generate a unique id based on a combination of columns, but keep it consistent across different files?
我有一个包含 A、B、C 列的文件。 下周我将获得一个包含 A、B 列 C 的新文件。 A 和 B 是唯一的组合。 我想根据这两个字段生成一个唯一的 ID。 当我得到新文件时，我想对它应用同样的东西，所以如果组合 A、B 也在下周的文件中，它将具有与前一周相同的 ID。 ...
我如何知道在 numpy 中实现 function 时是否需要使用 np.dot() 或 * 运算符？
[英]How do I know if I need to use np.dot() or * operator when implementing a function in numpy?
我想实现以下数学公式来计算 numpy 中的成本 function J： 因此给出： w, b, X, Y 我已经找到了解决方案，但我不明白为什么会这样： 我的问题是：我怎么知道什么时候使用 np.dot 进行乘法运算以及什么时候使用 * 运算符？ 例如，为什么w.TX（来自公式 1）是由 np ...
无法使用这些索引器对 RangeIndex 进行位置索引 - numpy 单行获取系列中每 12 个值的平均值
[英]Cannot do positional indexing on RangeIndex with these indexers - numpy one-liner to get average of every 12th value in series
我正在尝试创建一个单行代码，用每 12 个先前值的平均值填充 pandas 系列中的 na 值。 我觉得这应该有效 因为当我有 np.where() function 的第二部分使用“test.index%12”时，它返回我想用 iloc 对系列进行切片的数字，但我运行它时出错，因为测试.index ...
Select 来自二维 numpy 数组的非连续行和列索引
[英]Select non-consecutive row and column indices from 2d numpy array
我有a数组 并且想要 select 第一行和第二行的最后两列，以及第三行和第四行的前两列。 结果应该是这样的 如何在一个 go 中做到这一点而无需两次索引和连接？ 我尝试使用take 九_ 和r_ 以及 ix_ 和 r_ 的组合 ...
pandas 的版本与 numpy < 1.20.3 不兼容
[英]Version of pandas is incompatible with numpy < 1.20.3
我不断收到错误消息： ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.20.3 your numpy version is 1.18.5. Please upgrade numpy to >= 1.20 ...
delta的导数
[英]Derivatives of delta
我想用这个等式计算E 但是我不确定我是否可以使用numpy.diff模块获得结果。 它仅输出 4 个点。 from numpy import diff x = [395.33, 472.12, 560.45, 652.72, 732.55] y = [0.17, 0.22, 0.28, 0.34, ...
使用 mu 和 sigma 的值调整概率密度 function 的百分位数
[英]Tuning the percentiles of a probability density function with values of mu and sigma
我正在尝试概率密度函数类似于下面的草图： 因此分布的第 50 个百分位数的最高值为 PDF，为 400。然后第 2.5 个和第 97.5 个百分位数分别为 320 和 480。 这是我试过的代码： 我遇到的问题是定义我想要的 function 的范围。 通过将 480 放在行s = np.rand ...
找到最靠近角落的像素
[英]find pixel that is closest to the corners
我有以下问题。 我想分别找到最接近左下角和右上角的非空像素坐标。 这个 function 返回左上和右下坐标，我不明白为什么：import cv2 import numpy as np def find_corner_pixels(img): # Get image dimensions ...
无法导入 MetaTrader5
[英]Cannot import MetaTrader5
导入 MetaTrader5 时：import MetaTrader5 as mt 我收到以下错误： 我已经搜索了很多，但什么也没找到，所以我在问，希望得到一些答案。 我正在使用 Spyder，Python 3.8 ...
Function 向量化说有一个0维参数，而参数是一个数组
[英]Function vectorization says there is a 0-dimensional argument while the argument is an array
我正在实现这个等式并将其用于频率集nos ： 非矢量化代码有效： 我想向量化调用以便立即传递nos而不是显式迭代： 致电H时： 错误：ValueError：0 维参数没有足够的维度用于所有核心维度（'n'，） 我正在使用签名参数，但我不确定我是否以正确的方式使用它。 如果没有此参数，则func会出错 ...
动态索引具有未知维数和范围的 ndarray
[英]Indexing ndarray with unknown number of dimensions with range dynamically
我有未知形状的data数组和用于切片data的数组bounds 。 此代码适用于 3D data ，但有没有办法将其推广到 N-dim？ 尝试使用范围 python object 作为索引，但没有用。 数据示例： 对应边界： ...
了解 numpy.dot() 的规则
[英]Understanding the rule of numpy.dot()
我试图理解 numpy.dot() 的以下规则： “当 a 是 ND 数组时，b 是 MD 数组（其中 M>=2）。点积定义为 a 的最后一个轴和 b 的倒数第二个轴的和积” 我想了解的是，具体示例的计算细节如何： 如何获得点积的第一个值“42”？ a 的最后一个轴是什么，b 的倒数第二个 ...
在 dataframe 列上应用条件 pandas
[英]Apply condition on dataframe column pandas
如果我有这样的 dataframe： 如果 A 列、B 列中的值 C 都相等，我想更改 我想删除 A 列和 B 列中的值，保留 C。所以 output 我申请了 np.where 但错误说条件不适用于时间戳 谢谢你的领导 ...
连接 x, y arrays 保持行索引
[英]Concatenate x, y arrays keeping row index
我有一个 multiindex dataframe，其中包含跨时间的不同身体部分的 x 和 y 坐标。 它看起来像这样： 形状为 40008 行和 300 列。 我不需要的 k 值。 然而，对于某些绘图，我需要我的数据如下所示： 或者使用真实数据： 所以基本上我可以摆脱段 ID，但保留索引。 输出数 ...