preguntar acerca de numpy

Supposons que j'ai: test = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) test[i] obtient moi ith ligne du tableau (par exemple [1, 2]). Comment puis-je accéder à la vec colonne? (par exemple [1, 3, 5]). Aussi, serait-ce une opération coûteuse? ... …

J'essaie actuellement D'apprendre Numpy et Python. Étant donné le tableau suivant: import numpy as N a = N.array([[1,2],[1,2]]) Existe-t-il une fonction qui renvoie les dimensions de a (par exemple, A est un tableau 2 par 2)? size() renvoie 4 et …

Je n'arrive pas à comprendre comment utiliser un tableau ou une matrice de la manière dont j'utiliserais normalement une liste. Je veux créer un tableau vide (ou une matrice), puis ajouter une colonne (ou une ligne) à la fois. Pour le moment, la seu …

Je charge des données d'apprentissage automatique à partir d'un fichier csv. Les 2 premières colonnes sont les observations et les colonnes restantes sont caractéristiques. Actuellement, je fais ce qui suit: data = pandas.read_csv('mydata.csv') …

En Python, j'ai un ndarray y qui est imprimé comme array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]) Je suis en train de compter combien de 0s et combien de 1s sont là dans ce tableau. , Mais quand je tape y.count(0) ou y.count(1), dit-il numpy.nd …

J'ai deux simples tableaux unidimensionnels dans NumPy. Je devrais être capable de les concaténer en utilisant numpy.concaténer. Mais je reçois cette erreur pour le code ci-dessous: TypeError: seuls les tableaux length-1 peuvent être convertis e …

De la classe D'apprentissage profond D'Udacity , le softmax de y_i est simplement l'exponentielle divisée par la somme de l'exponentielle du vecteur Y entier: Où S(y_i) est la fonction softmax de y_i et e est l'exponentielle et j est le pas. de …

Existe-t-il un moyen pratique de calculer des percentiles pour une séquence ou un tableau numpy unidimensionnel? Je cherche quelque chose de similaire à la fonction percentile D'Excel. J'ai regardé dans la référence statistique de NumPy, et je n'ai …

Quel est le moyen le plus simple de comparer deux tableaux numpy pour l'égalité (où l'égalité est définie comme: A = B iff pour tous les indices i: A[i] == B[i])? Utiliser simplement == me donne un tableau booléen: >>> numpy.array([1,1,1 …

En Python, comment créer un tableau numpy de forme arbitraire rempli de tout vrai ou tout faux? ... …