NumPy es una extensión del lenguaje Python que agrega soporte a grandes matrices y matrices multidimensionales, junto con una gran biblioteca de funciones matemáticas de alto nivel para operaciones con estas matrices.

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La matriz de entrada es x con dimensiones (1 x 3) y la matriz de salida es 3 x 3 (columna de entrada x columna de entrada). Las diagonales de la matriz de salida son los valores ^ 2. Si fila != columna, entonces la fórmula es x(fila)+x(columna) para cada valor. Actualmente para 1 x 3 pero debería....
19 ene. 2022 a las 19:44
Tengo un marco de datos donde me gustaría seleccionar filas específicas, transformar y concatenar en Python. Datos id type stat country 1 aa1 y ca 2 bb2 n ny 3 cc3 y tx Deseada Use Input("select type value: ") type in: aa1, bb2 *selects appropriate rows id ty....
19 ene. 2022 a las 18:35
Me gustaría obtener la suma de mínimos de dos matrices de manera eficiente con numpy. Por ejemplo; X=np.array([[1,2,3],[1,2,0]]) Y=np.array([[0,2,0],[1,3,1]]) Mi resultado debería ser; result = array([[2, 4],[2, 3]]) El cálculo de la primera celda; result[0,0] = min(X[0,0],Y[0,0])+ min(X[0,1],Y[0....
19 ene. 2022 a las 16:34
Python 3.9 Tengo un numpy ndarray de cadenas. La matriz real tiene miles de cadenas, pero digamos: words_master = ['CARES' 'BARES' 'CANES' 'TARES' 'PARES' 'BANES' 'BALES' 'CORES' 'BORES' 'MARES'] Estoy tratando de crear una función que devuelva una lista donde se han eliminado las cadenas que con....
18 ene. 2022 a las 20:51
Tengo datos booleanos en una cuadrícula 2D y quiero usar matplotlib para trazar un contorno entre las áreas donde los datos son True y False. Sin embargo, la separación entre estas áreas no es suave dentro de los datos reales. ¿Cómo puedo calcular un contorno suavizado dados estos datos? Aquí está ....
16 ene. 2022 a las 18:57
Escribo un código batch = np.ones([4, 3, 224, 224], dtype="float32") import time s = time.time() batch_bytes = batch.tobytes() e = time.time() print(f"{(e-s)*1e3} ms") Esto da una salida de 2.2954940795898438 ms Parece un costo no pequeño, supongo que este método hace una copia de los bytes de dato....
15 ene. 2022 a las 17:44
Dadas dos matrices: import numpy as np array1 = np.array([7, 2, 4, 1, 20], dtype = "int") array2 = np.array([2, 4, 4, 3, 10], dtype = "int") Y SIN el uso de ningún bucle o sentencia if-else; Estoy tratando de crear una tercera matriz que tomará el valor igual a la suma de los elementos (correspond....
13 ene. 2022 a las 19:01
Supongamos que tengo los siguientes datos: mask = [[0, 1, 1, 0, 1]] # 2D mask ip_array = [[4, 5, 2] [3, 2, 1] [1, 8, 6]] # 2D array Quiero insertar columnas de 0 en ip_array donde haya 0 en la máscara. Entonces la salida debería ser como: [[0, 4, 5, 0, 2] [0, 3, 2, 0, 1] ....
12 ene. 2022 a las 12:21
Soy nuevo en Python y tengo curiosidad por saber si hay una manera de crear instantáneamente una lista de valores numpy.random.normal de una forma específica sin usar un bucle como este. def get_random_normal_values(): i = 0 result = [] while i < 100: result.append(np.random.norm....
11 ene. 2022 a las 14:48
La comprensión de la lista Vals a continuación modifica Values de modo que para el número de filas n indexa los valores de la matriz como tales. ¿Cómo podría agregar un incremento a la comprensión de la lista Vals donde agrega 100 frente a todas las listas modificadas? Solo quiero modificar la fun....
10 ene. 2022 a las 01:42
En el cálculo de la matriz de distancia de resistencia existe un cuello de botella en el paso final, que es el siguiente: matrix1[i, j] = matrix2[i, i] - 2*matrix2[i, j] + matrix[j, j] Cada algoritmo que encuentro paraleliza cada paso excepto este, así que ahora mismo solo tengo un bucle for doble.....
10 ene. 2022 a las 00:36
Al ejecutar el siguiente programa recibo el error: File "/home/kali/ascii.py", line 16, in <module> image = Image.open(fileName).convert('L') NameError: name 'fileName' is not defined Disculpen la cantidad de comentarios. Soy nuevo en la programación y estoy tratando de tomar notas a medida ....
9 ene. 2022 a las 20:59
Estoy tratando de crear una columna donde sumo las x filas anteriores de una columna por un parm dado en una fila de columna diferente. Tengo una solución, pero es muy lenta, así que me preguntaba si alguien podría ayudar a hacerlo mucho más rápido. | time | price |parm | |-....
9 ene. 2022 a las 19:49
El resultado de los dos comandos a continuación da una forma de matriz diferente, agradezco explicar por qué y remitirme a una referencia, si la hay, busqué en Internet pero no encontré ninguna explicación clara para ello. data.shape (11,2) # outputs the values in column-0 in an (1x11) array. data[....
Digamos que tengo esta matriz: array = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) returns: 123 456 789 ¿Cómo debo hacer para que haga algo como esto? returns: 111222333 111222333 111222333 444555666 444555666 444555666 777888999 777888999 777888999 No sé qué buscar en Google para obtener una respuesta, ....
9 ene. 2022 a las 19:08
Tengo una imagen que se convierte en una matriz numpy np_image = np.array(Image.open(filename)) Estoy intentando OCR usando pytesseract, pero el OCR falla cuando el texto es rojo o amarillo, por lo que quiero que todo el texto sea negro. Estoy dividiendo la imagen en fragmentos porque sé dónde apar....
9 ene. 2022 a las 17:59
Digamos que tendré dos matrices. La primera fila especificaría la marca de tiempo y la segunda fila serían los datos. timeStamp = ['0001','0002','0003',...,'9999'] data = [6234,2372,1251,...,5172] ¿Cuál sería la mejor manera de almacenarlos? Y digamos que me gustaría ordenar los datos del número....
9 ene. 2022 a las 14:32
Estoy trabajando en un enfoque de optimización robusto basado en datos. En la parte de resultados numéricos, necesito validar el método utilizando datos de muestra. Uso np.random.multivariate_normal para generar los datos para los cuales doy la matriz de covarianza y el vector medio de la siguient....
Estoy trabajando en un solucionador de Sudoku (para un problema de Leet) y puedo manipular la matriz de números de 9 x 9 en términos de filas y columnas con bastante facilidad usando la indexación básica, por ejemplo, board[row,:] o board[:,col]. Cada uno de estos corta una matriz 1D de la matriz ....
8 ene. 2022 a las 18:32
Tengo muchos archivos .txt en un directorio. Al principio, quiero trazar los archivos uno por uno en la pantalla y, si se ve bien, quiero copiar el archivo .txt en un directorio llamado "test_folder". Si no se ve bien, entonces no quiero copiar el archivo .txt en el directorio "test_folder". Probé ....
8 ene. 2022 a las 09:21
Dado un 3D arr np.random.seed(0) arr=np.random.rand(4,3,3) El arr es un debajo 0.54881,0.71519,0.60276 0.54488,0.42365,0.64589 0.43759,0.89177,0.96366 0.38344,0.79173,0.52889 0.56804,0.92560,0.07104 0.08713,0.02022,0.83262 0.77816,0.87001,0.97862 0.79916,0.46148,0.78053 0.11827,0.63992,0.14335 ....
8 ene. 2022 a las 07:36
Actualmente, estoy programando una gran simulación que usa variables aleatorias de múltiples distribuciones que provienen de numpy y scipy.stats, y donde las distribuciones también deberían ser independientes. Buscando una forma de garantizar la reproducibilidad, afortunadamente encontré la respues....
8 ene. 2022 a las 06:36
Actualmente estoy tratando de obtener una imagen y guardarla en una matriz de cada uno de sus canales de color (RGB). Cuando agrego la imagen a una lista, almacena los tres canales de color de cada píxel juntos. Me preguntaba cómo podría separarlos. Código actual img = cv2.imread(f'Data/keyboard/0....
7 ene. 2022 a las 23:39
Tengo algunos datos como [[0, 1, 2], [0.5, 1.5, 2.5], [0.3, 1.3, 2.3]]. Estoy usando numpy y python y deseo calcular la media y la desviación estándar de mis datos, por índice. Entonces deseo calcular la media/estándar para (0, 0.5, 0.3) (por ejemplo, índice 0 de cada subarreglo), (1, 1.5, 1.3) (po....
7 ene. 2022 a las 22:29
Necesito crear una resolución más alta de mi trama con la función linspace pero no puedo encontrar la manera de implementarla en mi código. Tal vez alguien entienda mejor esto y pueda ayudarme. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = np.array([1, 2, 3, 4]) c = np.array([1359,2136.6,2....
7 ene. 2022 a las 22:14