我在python pandas DataFrame中有一个列,具有布尔True/False值,但对于进一步的计算,我需要1/0表示。有没有一种快速的熊猫/numpy方法来做到这一点?
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我使用Python和NumPy,在“转置”方面有一些问题:调用a.T并不是变换数组。如果a是[[],[]],那么它的转置是正确的,但是我需要[…,…,…]的转置。
我如何采取多个列表,并把它们作为不同的列在一个python数据框架?我试过这个办法,但遇到了一些麻烦。尝试1:有三个列表,将它们压缩在一起,并使用res = zip(lst1,lst2,lst3)只产
我有一个2D NumPy数组,想用255.0替换其中大于或等于阈值T的所有值。据我所知,最基本的方法是:最简洁和python化的方法是什么?是否有更快(可能不那么简洁和/或不那么python化)的方法
我有以下代码:它创建了一个宽x高x 9的矩阵,全是0。相反,我想知道是否有一个函数或方法,以一种简单的方式将它们初始化为nan。
在Python中,我如何创建一个numpy数组的任意形状填充全真或全假?
SciPy似乎在它自己的命名空间中提供了NumPy的大部分(但不是所有[1])函数。换句话说,如果有一个名为numpy的函数。Foo,几乎可以肯定有一个sciy。Foo。大多数情况下,两者看起来完全相
当我将两个大小为(n x n)*(n x 1)的numpy数组相乘时,我得到一个大小为(n x n)的矩阵。遵循正常的矩阵乘法规则,期望得到一个(n x 1)向量,但我根本找不到关于如何在Python
让我们假设我们有一个数据集,它大概是Therefore we have a variation of 20% of the dataset. My first idea was to use the
Python中是否有SciPy函数或NumPy函数或模块来计算给定特定窗口的1D数组的运行平均值?