간단하다면 용서해주세요. 그러나 저는 Python을 처음 사용합니다. 나는 모든 위도 (180)와 경도 (360) 및 시간 (6624)에 대해 numpy.shape (시간, 위도, 경도)가있는 3D 배열 인 데이터 포인트가있는 일일 풍속 데이터를 사용합니다. 나는 모든 풍속을 추출하여 히스토그램이나 확률 밀도 함수를 그릴 수 있도록 새로운 배열이나 목록에
해당 배열에서 여러 입력 값이 일치하는 인덱스를 찾고 싶습니다. 예를 들어 데이터 집합에 years, months, days 및 hours과 같이 여러 배열이 포함 된 시계열을 생각해 봅시다. 배열의 값은 시간순으로 채워집니다. 데이터 세트는 몇 년에 걸쳐 수집되기 때문에 years 배열은 정렬되지만 나머지 배열은 그렇지 않습니다 (hours의 값은 일년에
python3에서 numpy.genfromtxt()을 사용하여 다른 날짜의 데이터가 포함 된 파일을 읽으려고합니다. 파일은 기본적으로 Date,Open,High,Low,Close,Volume
1-Apr-15,108.33,108.66,108.33,108.66,290
처럼 보이지만, 누락 된 값은 -으로 표시 될 수 있습니다. 다음 코드는 python2
파이썬에서 이미지의 가장자리를 찾기 위해 Ant Colony Optimalization 코드를 작성했습니다. 나는 그 문서를 기반으로합니다 : http://ohm.ecce.admu.edu.ph/wiki/pub/Main/TotoOppus/ant_colony_optimization_for_image_edge_detection_WSEASConference.pdf
나는 27211 개의 샘플과 90 개의 속성을 가진 데이터 세트를 가지고있다. 이 데이터 세트에는 클래스 레이블이 없습니다. 데이터 세트에 가우스 혼합을 맞추고 싶지만 성능 측정 방법을 모릅니다. 나 좀 도와 줄 수있어? import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
im
내가 먼저가, NumPy와에, poly1d 객체의 배열을 만들 수 있다는 사실이 밖으로 시작하고 싶습니다 개체 우리는 심지어 np.dot를 사용하여이 양식에서 만든 행렬을 곱할 수 : a2 = random_poly_array((3,3))
a1_x_a2 = np.dot(a1, a2)
그러나, 대부분의 다른 방법이 작동하지 못한다. 예를 들어, 특정 po
다음 데이터 프레임에서 년 - 월 사이의 차이를 수행하는 새 변수를 만들려고합니다. 내 코드는 다음과 GROUPBY으로 생각해야한다고 생각하지만 난 년 사이의 정확한 차이를 수행하도록 GROUPBY 후 상태 [df2 df.Control - df.Control.shift(1) == 12]를 추가하는 방법을 잘 모릅니다 Dataframe df['LY'] = d