我有符合此格式的文档:
{
"_id": "some_doc_id",
"user": "some_user_id",
"date": "2015-09-15",
…
}
同一个用户可以有多个文档。我想计算一下在两个日期之间有多少不同的用户。例如,在“2015-09-15”和“2015-09-25”之间,有745个不同的用户。
在SQL中,我将编写以下查询:
SELECT COUNT(DISTINCT user)
FROM documents
WHERE date BETWEEN
我尝试使用广播来减去numpy中矩阵的每一行的平均值,但是我得到了一个错误。知道为什么吗?
代码如下:
from numpy import *
X = random.rand(5, 10)
Y = X - X.mean(axis = 1)
错误:
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,10) (5,)
谢谢!
在阅读this和this answer时,我了解到在TensorFlow2.0上使用非动态模型时,Keras将使用AutoGraph。但是现在编写一个回调来获取训练期间变量的历史记录, class TrainHistory(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
self.vars = []
def on_batch_end(self, batch, logs={}):
self.vars.append([v.numpy() for v in self.
我构建的crossfilter设置与我能找到的大多数示例中的设置略有不同,即:
我有包含多个数据源的数据数组d,其中包括data1。
var cf = crossfilter(d3.range(0, d.data1.length));
然后我像这样构造我的dims:
var dim = cf.dimension(function(i) { return d.data1[i].id; });
我像这样构建我的组:
var group = dim.group().reduceSum(function(i) { return d.data1[i].total;});
这一切都很好,但是当我想创建自定
嗨,我想画一个图,用i的最大值来表示变量r的变化。 我使用Euler方法解决DE,我的代码是: import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
B=0.001
r=0.06
n=101
dt=1
t0=0
tf=10
t = np.linspace(t0,tf,n)
S = np.zeros([n])
I = np.zeros([n])
S[0]=199
I[0]=1
for i in range(1,n):
S[i] = S[i-1] + (- B * (S[i-1]) )* I[i-1] * dt
I[i] =
我想以一种非统一的方式将我的数据放入bin。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def fun(x):
return >some function of x<
我现在想要的是让一些东西看起来像:
np.linespace(0.,200.,fun(x))
有没有一种方便的方法来使用一个可以处理它的numpy函数?我刚刚看到np.arange和np.linspace处理数字,不能将函数作为参数。
我可以编写一个可以处理它的函数,但本机解决方案会更好。
我觉得奇怪的是numpy.power没有轴论..。这是因为有一种更好/更安全的方法来实现同样的目标(将3D数组中的每个2D数组提升到一维数组的功率)。
假设您有一个(3,10,10)数组(A),并且希望将每个(10,10)数组提升到形状(3,)的数组B中元素的幂。你应该可以通过使用np.power(A,B,axis=0)来做到这一点,对吗?然而,它产生了以下TypeError:
TypeError: 'axis' is an invalid keyword to ufunc 'power'
既然权力似乎没有轴或轴的论点(尽管它是一个ufunc),那么最好的方法是
在python中,我有两个三维数组:
大小为(n,n,n)的T
大小为(k,n,n)的U
可以将T和U看作一个接一个的多个2-D阵列。我需要将所有这些矩阵相乘,即我必须执行以下操作:
for i in range(n):
H[:,:,i] = U[:,:,i].dot(T[:,:,i]).dot(U[:,:,i].T)
由于n可能非常大,我想知道这个操作是否可以用numpy以某种方式加速。
我有一个包含布尔值True或False的numpy一维数组。我想检查它们是否都是False,以便返回一个True/False,即numpy数组中的所有元素都是False还是True
x = np.array([False, False, False]) # this should return True, since all values are False
y = np.array([True, True, True]) # this should return False, since all values are True
z = np.array([True, False, Tru
我想了解einsum函数是如何在python中实现的。我在numpy/core/src/multiarray/einsum.c.src文件中找到了源代码,但不能完全理解它。特别是,我想了解它是如何自动创建所需的循环的?
例如:
import numpy as np
a = np.random.rand(2,3,4,5)
b = np.random.rand(5,3,2,4)
ll = np.einsum('ijkl, ljik ->', a,b) # This should loop over all the
# four indicies i,j,k,l. How
我们如何仅在numpy中在一行中执行以下操作?
medians = np.median(x, axis=0)
for i in range(0, len(x)): # transforming input data to binary values
for j in range(0, len(x[i])):
x[i][j] = 1 if x[i][j] <= medians[j] else 2
它所做的是根据该维数据的中值值将此特征向量转换为二进制值。
在多维ndarray的最后一个维上计算点积的最快方法是什么?
现在我正在做这件事:
import numpy as np
a=np.reshape(np.arange(90),[3,3,2,5])
b=np.reshape(np.arange(90),[3,3,2,5])
# for the sake of simplicity, a and b are the same for this example
ab=(a*b).sum(axis=-1)
我认为einsum在这里是有用的,但我很难将它应用到我的案例中。
谢谢!
我试图编写一个Keras后端函数,如果输入x介于a和b之间,它给出1;否则,它给出零。我无法使用Keras后端中可用的函数来完成这个任务。如果是矮胖的话,我会写:
def my_function(x):
import numpy as np
y=np.int64(np.logical_and(x>=a, x<=b))
return y
问题1:如何使用Keras后端实现?我知道我可以用这样的东西,但是效率不高。
def my_function(x):
from keras import backend as K
y=x
for i i
我有一长串3×3的矩阵,例如,
import numpy as np
A = np.random.rand(25, 3, 3)
对于每个小矩阵,我想要执行一个外部乘积dot(a, a.T)。列表理解
import numpy as np
B = np.array([
np.dot(a, a.T) for a in A
])
很有效,但表现不佳。一个可能的改进可能是只做一个大型的dot产品,但我在这里遇到了问题,为它正确地设置A。
有什么暗示吗?
这个python代码:
import numpy,math
import scipy.optimize as optimization
import matplotlib.pyplot as plt
# Create toy data for curve_fit.
zo = numpy.array([0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0])
mu = numpy.array([0.1,0.9,2.2,2.8,3.9,5.1])
sig = numpy.array([1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0])
# Define hubble function.
def
此代码适用于3*3矩阵。我需要它适用于ant m*n矩阵。 import numpy as np
b=np.arange(1,10).reshape(3,3) 这将检查矩阵的形状,但它仅适用于3*3矩阵 if b.shape[0]==b.shape[1]:
for i in range(b.shape[0]):
for j in range(b.shape[1]):
if i==1:
b[i]=b[i-i][j]*b[i]-[b[i][j]*b[i-i]]
i=i+1
我正在尝试编写这个库,在这个库中,我想在每次调用numpy函数时调用某个函数。 因此,基本上不是像这样编写代码: import numpy as np
class MyLibClassObj(np.ndarray):
pass
def zeros(a, b):
if a is not instance(a, np.ndarray):
a = MyLibClassObj(a)
return np.zeros(a) + b
--------------------------------
x = zeros(2, b) 如下所示: import
import numpy as np
import sympy as sp
Vec = np.matrix([[1,1,1,5],[1,2,0,3],[2,1,3,12]])
Vec_rref = sp.Matrix(Vec).rref()
print(Vec_rref) ##<-- this code prints the RREF, but i am looking for the code for REF (See below)
我已经找到了很多解决RREF的代码,但没有为参考的代码,如果**这是合理的。我开发的代码提供了以下内容:
(Matrix([
[1, 0, 2,
我正在编写自己的度量回调函数,其中我使用sklearn来计算度量,为此,我需要将y_true和y_pred张量作为numpy数组。我的功能是这样的:
def precision_macro(y_true, y_pred):
# get the y_true and y_pred tensors as 1-D numpy array
y_true_array = np.array(true)
y_pred_array = np.array(pred)
....................
....................
CAL