numpy-dtype

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Pandas DataFrame - dtype == 'category'열이 누적 된 성능 열

메모리 사용량이 큰 큰 데이터 프레임을 사용하여 반복 값 열에서 dtype을 변경하면 많은 양의 메모리를 절약 할 수 있다고 읽었습니다. 나는 그것을 시도했지만 정말로 25 % 메모리 사용량을 떨어 뜨 렸지만 그때 나는 이해할 수없는 성능 느려짐에 부딪쳤다. dtype 'category'열에 group by aggregation을 수행하고 dtype을 변경

python-2.7 pandas dataframe pandas-groupby numpy-dtype 2017-12-31

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numpy.genfromtxt를 사용하여 ndarray에 열 삽입

numpy.genfromtxt을 사용하여 txt 파일에서 ndarray을 만들었습니다. data = np.genfromtxt(fname, skip_header =1, dtype = [('X','f'),('Y','f'),('Z','f'),('V', 'i'),('T', 'i')], usecols = (0,1,2,

python arrays numpy numpy-dtype 2016-11-30

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Scipy : 보간 dtype 변경

scipy의 보간을 특정 numpy dtype을 갖는 출력 배열로 강제 적용 할 수 있습니까? 예를 들어, scipy.interpolate.Rbf()에서 float32 배열을 출력 하시겠습니까?

python numpy scipy numpy-dtype 2017-03-21

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