numpy

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我有这样 train['finally'].head(5) 0 [0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, ... 1 [0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 0, ... 2 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ... 3 [2, 0,

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使用Numpy和Pandas替换缺失值和更新数据帧中的旧值

我试图用np.nan值替换我的数据框中由'...'反映的缺失值。我也想更新一些旧的值，但我的方法似乎不工作。这里是我的代码： import numpy as np import pandas as pd def func(): energy=pd.ExcelFile('Energy Indicators.xls').parse('Energy') energy=en

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scipy.cluster.hierarchy.cut_tree（）的替代方案

我在Python 3中做了一个凝聚层次聚类实验，我发现scipy.cluster.hierarchy.cut_tree()没有为某些输入链接矩阵返回请求数量的聚类。因此，现在我知道cut_tree()函数中存在一个错误（如here所述）。但是，我需要能够得到一个平坦的群集与k不同的标签赋值给我的数据点。您是否知道使用任意输入链接矩阵Z中的k标签获得平坦聚类的算法？我的问题归结为：我怎样才能计算出

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如何更换名单中值的大熊猫行

我有一个熊猫数据帧，看起来像这样每一行里面包含一些整数，列表和零字符串我试图取代列表中的0与另一个值一样，如 [2,0]。我想将它转换为[2,7]。我试图train['finally'] = train['finally'].map({0:7}) 这是怎么train['finally']看起来像 0 [zero, zero, zero, zero, 2, zero, zero, zer

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寻找大的矩阵满足一定条件的元素各项指标给出的MemoryError

我的环境是Python的3.6与64位的64位赢得10 16GB内存。我有形状的ndarray（260923）。我想查找大于阈值的所有元素的索引。我正在使用此代码，但它给出了内存错误。在任务管理器中，我可以看到我的所有内存用完了。 x_selected = x[:,x_attr] index_right = (x_selected >thres).nonzero()[0] 我有RAM的16

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ValueError异常：设置一个数组元素与numpy的操作的序列

我有一个列表，它看起来像这样， data_raw=[[], [7944, -11896, 3376, 1627, -850, -3991], [8688, -12192, 1936,1404, -616, -3536], [6540, -11800, 1608, 3021, 780, -1061], [6804, -11864, 3828, 4310, 552, -2343], [7208, -1

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用图例化简循环python plot into循环

任何想法都可以将下面的代码简化为循环，重复代码将达到数千。例如测试101.csv ...测试2233.csv import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = pd.read_csv('reports/test-101.csv', header=

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将值插入np.empty数组中，如何替换？

我有一个美味的，空数组称为菜肉卷饼： fajita = np.empty(2) array([ 2.00000000e+00, 1.72723382e-77]) 当我使用： np.insert(fajita,0,[2,2]) 我得到： array([ 2.00000000e+00, 2.00000000e+00, 2.00000000e+00, 1.72723382e-77]) 这里

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绘制总和（矩阵，轴= 0）并用非零元素的行索引标记该绘图总和

我将我的稀疏矩阵mat7与axis=0相加然后绘制。 mat7 = np.zeros(shape=(5,4)) mat7[2] = 5 mat7[3,1:3] = 7 print mat7 >[[ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.] [ 5. 5. 5. 5.] [ 0. 7. 7. 0.] [ 0. 0. 0. 0.]] ax0 = plt.subplot

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如何设置在读csv文件正确的参数（蟒蛇，熊猫）

训练数据= https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data 测试数据= https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.test import numpy as np import pandas as p