因此，我有一系列回报，可以说有1000次观察。在每个时间步长中，我还具有10个功能ID，希望将其训练为上述收益的预测指标。所以我的总数据集形状如下： （1000，11），即（1000个观察，每个具有1个收盘价和10个功能。） 我的挑战是我需要将其转换为以下格式以训练任何形式的递归NN： （样本，时间步长，特征），其中每个样本都是原始1000个观测值的一部分。 按照我的示例，如果我们从1000个观测值中抽取5个样本，我们将得到训练模型所需的（5，200，11）形状。 5个样本，每个200磅，具有11个对应功能...

可以说我有10个大小为10x10的数组，称为a，b，c ... j I create np.zeros of 10x2 called arr. I've already made arr[:,1]=1,2,3...10 所以到目前为止，我的新数组是 [0,1] [0,2] ... [0,10] 我现在需要做的是 arr[0,0] = a, arr[1,0] = b ... arr[10,0]=j 由于我也处理张量，所以我得到的错误是 “只有一个元素张量可以转换为Python标量” 基本上，重申一下，我想...

我尝试使用神经网络为图像分类编写代码，而不使用KERAS等库。 但是我想计算误差时遇到了困难，因为输出前馈的矩阵大小与一个热门多类矩阵标签的大小不匹配 以下是一个热门多类标签的代码，这里我使用20个类，每个类具有15种变化（300个输入，大小= 64 x 64像素）： labels_train = np.array([0] * 15 + [1] * 15 + [2] * 15 + [3] * 15 + [4] * 15 + [5] * 15 + [6] * 15 + [7] ...

我最初有一些时间序列数据，看起来像这样，必须执行以下操作： 首先将其导入为数据框 将日期列设置为日期时间索引 在新列中添加一些指标，例如移动平均线等 进行四舍五入（整列的值） 向上或向下移动一列（仅用于操作数据） 然后将df转换为list（因为我需要根据某些条件进行循环，因此比循环df快得多，因为我需要速度） 但是现在我想将df转换为dict而不是list，因为我想保留列名，所以更方便 But now I found out that convert to dict takes a lot long...

编辑！！！  最后，我能够使用想要的while循环编写此代码，并在添加时将其保存到正确的输出文件夹中。 解： tempfilename=keyname+'_trimmed.fastq' TempSavelocation="./fastqs/"+tempfilename f=open(TempSavelocation,'ab') icounter=0 while icounter < len(tempid): with open(TempSavelocation,'ab') as f: # ...

我想要如果0在2D数组的某个数组中出现x次而没有使用for循环的东西返回True a= [[1,2,0,4],[1,0,0,4],[0,2,3,4]] b= [[1,2,0,4],[1,0,3,4],[0,2,3,4]] x= 2 对于a函数将返回True，对于b函数将返回False 或至少我需要找到零的最大数目，a为2，b为1 我不想使用for循环，因为我有包含百万个元素的数组，而且必须要做很多次

我已经为形状（4,100）创建了一个空白的numpy数组，并且试图在for循环中为其分配值，但是没有得到正确的输出。 以下是我正在尝试执行的代码 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split desired_width = 3000 pd.set_option('display.width',desired_width) pd.set_option('displa...

我有一个像这样的numpy数组 # [[0.64809866 1.4297429 1.76778859] # [0.98994126 0.60583935 1.07312068] # [0.47607127 0.58659789 1.52184562] # [0.6905903 0.33424117 1.50113122] # [0.66848235 1.5608329 2.02750987] 我想找到每一行的最小值，但要通过索引知道。像这样 # [[0] # [1] # [0] # ...

我正在做一个图像处理项目。 我想使用2d卷积来计算填充窗口的标准偏差。我现在可以计算平均值，但是找不到计算标准偏差的方法。这是我的代码： import torch import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) torch.set_default_tensor_t...

missing_values=['NAN','NaN','Nan',"na",np.nan] df=pd.read_csv('train.csv',na_values=missing_values ) df.fillna(df['column_name'].mean()) df.isnull().sum(axis = 0) also tried to dropna nothing seems to work df still has missing values

此代码用于按特定比例随机化数组 a0 = np.full((17),0) a1 = np.full((30),1) a2 = np.full((38),2) a3 = np.full((15),3) options = np.concatenate((a0,a1,a2,a3)) np.random.shuffle(options) it works as expected generating [a0, a1, a2, a3] with the specific proportion [17%, 30%,...

当我在Jupyter Notebooks中工作时，一切正常，并且我可以成功导入numpy和pandas。但是，当我尝试下载脚本并在诸如PyCharm或Atom之类的编辑器中运行该脚本时，出现导入错误：没有名为numpy的模块，对于熊猫也是如此。我该如何解决？这是因为软件包安装在与我下载代码不同的位置吗？一切都随Anaconda一起安装，当我尝试执行conda install numpy时，它告诉我所有软件包都已安装。

我有一个numpy数组的列表。这样的事情（不会是相同的示例，而是相似的） lst = [np.array([ 1,2,3,4,5,6 ]).reshape(-1, 1), np.array([ 1,2,3,4,5,6 ]).reshape(-1, 1), np.array([ 1,2,3,4,5,6 ]).reshape(-1, 1)] My lst in this case has 3 numpy arrays where their shape is (6,1), now I'd like to c...

It's saying: "ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'" 然后当我做“ pip install numpy”时，它说： "Requirement already satisfied: numpy in ./Library/Python/2.7/lib/python/site-packages (1.16.6)" 感谢您的帮助

我有如下三个数据帧。有人可以帮助我如何按顺序将数据下载到csv（每个数据帧一个接一个） 我需要像下面这样的csv中的数据。

most probably I'm missing something on the any()function, it says: Returns True if any of the elements of a evaluate to True. So in my case below, I would expect true as an output, as one element count[0] is larger than 2. However, the output is FALSE. 我...

I have always used np.arange. I recently came across np.linspace. I am wondering what exactly is the difference between them... Looking at their documentation: np.arange: 返回给定间隔内的均匀间隔的值。 np.linspace: 返回指定间隔内的等间隔数字。 The only difference I can see is linspa...

我是Python的新手，正在尝试从numpy数组中提取RGB编码的像素标签。例如： image.shape >> (256, 256, 3) 转换为： image.shape >> (256, 256, 1) 基于自定义功能。在Javascript中，这样的功能将是（当然，确切的RGB编码是不相关的-但是能够使用自定义功能是相关的）： RGBtoVal = ([r,g,b])=>{ r = Math.floor(r*9/255); g = Math.floor(g*9/255); b ...

我一直在尝试优化我的代码。 我比较了4种可能的编码选择，以便在列表列表的一个单元格中获取值（或将列表替换为数组）。 M = 1000 my_list = [[] for i in range(M)] for i in range(M): for j in range(M): my_list[i].append(0) my_numpy_list = [ np.full(M,1) for i in range(M) ] time1 = time.time() for j in range...

下面附上我的代码 import sympy as sym k = [3,10,0.65,0.3] x = [999, 1, 0] SU, IN, IM= x[0], x[1], x[2] def equation(): dsdt = '(IM/k0) - ((IN/(IN+SU))*k1*k2*SU)' dindt = '((IN/(IN+SU))*k1*k2*SU) - (IN/k3)' dimdt = '(IN/k3) - (IM/k0)' return [d...