对于想了解根据使用numpy&python3的读者,本文将提供新的信息,我们将详细介绍根据使用的地域范围和使用权范围大小,并且为您提供关于"importnumpyasnp"ImportError:No
对于想了解根据使用 numpy & python 3的读者,本文将提供新的信息,我们将详细介绍根据使用的地域范围和使用权范围大小,并且为您提供关于"import numpy as np" ImportError: No module named numpy、3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数、Difference between import numpy and import numpy as np、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable的有价值信息。
本文目录一览:- 根据使用 numpy & python 3(根据使用的地域范围和使用权范围大小)
- "import numpy as np" ImportError: No module named numpy
- 3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数
- Difference between import numpy and import numpy as np
- Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
根据使用 numpy & python 3(根据使用的地域范围和使用权范围大小)
如何解决根据使用 numpy & python 3
我正在寻找一种在速度方面更有效的方法,因为数据的数量比这个例子中的要多得多(这是一个简单且简短的例子),我需要使用 numpy 数组和掩码。我知道我已经提出了一个解决方案,但正如我所说,它对于需求来说非常慢。
提前致谢
import numpy as np
# [name,age,US_Cities_Zip_Codes]
database = np.array([
[''Sophia'',45,35801],[''Jacob'',76,72201],[''Mason'',31,20001],[''Isabella'',57,[''William'',24,33124],[''emma'',37,[''Olivia'',[''Jayden'',29,[''Chloe'',64,55801],[''Ryan'',30,[''Joshua'',[''Owen'',27,[''Alyssa'',75,[''Kaylee'',32,[''Arianna'',55801]
])
zip_codes = np.unique(database[:,2])
# zip_codes = [''20001'' ''33124'' ''35801'' ''55801'' ''72201'']
older_ages_by_zip = []
younger_ages_by_zip = []
dif_ages_by_zip = []
# # # Start of the part of the code that needs to be improved
for us_zip in zip_codes:
us_zip_mask = (database[:,2] == us_zip) # I want to keep this mask here for other reasons
us_zip_ages = database[us_zip_mask,1].astype(''float'') # I want to keep this as float for other reasons
# for: 20001 -> [45.,31.] (In this particular case there are only 2 values,but in others there will be hundreds)
older_age = np.max(us_zip_ages)
younger_age = np.min(us_zip_ages)
older_ages_by_zip.append(older_age)
younger_ages_by_zip.append(younger_age)
dif_ages_by_zip.append(older_age - younger_age)
# # # # # # # # # # #
# Other stuffs here #
# # # # # # # # # # #
# # # End of the part of the code that needs to be improved
print(zip_codes)
print(older_ages_by_zip)
print(younger_ages_by_zip)
print(dif_ages_by_zip)
# [''20001'' ''33124'' ''35801'' ''55801'' ''72201'']
# [45.0,37.0,76.0,64.0,76.0]
# [31.0,24.0,29.0,27.0,30.0]
# [14.0,13.0,47.0,46.0]
编辑:
让我们假设在一些操作之后我有了这个新数据库:
database = database[:,1:] # Of FLOAT values (I kNow that this are int but let''s assume they are floats
解决方法
由于您的数据库有多个包含不同类型数据(字符串、整数、浮点数)的列,因此 numpy 不是最有效的工具。
使用 pandas 库将数据存储在数据框中。
import pandas as pd
df = pd.Dataframe(database,columns=[''name'',''age'',''US_Cities_Zip_Codes'']
然后您可以轻松创建蒙版:
mask = df[''US_Cities_Zip_Codes''] == us_zip
# getting your filtered data
df[mask]
您可以使用 apply() 函数创建一个以年龄为浮点数的新列。 您还可以使用 pandas 库中的现有函数执行最小和最大操作
"import numpy as np" ImportError: No module named numpy
问题:没有安装 numpy
解决方法:
下载文件,安装
numpy-1.8.2-win32-superpack-python2.7
安装运行 import numpy,出现
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
import numpy
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 153, in <module>
from . import add_newdocs
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\add_newdocs.py", line 13, in <module>
from numpy.lib import add_newdoc
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\__init__.py", line 8, in <module>
from .type_check import *
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\type_check.py", line 11, in <module>
import numpy.core.numeric as _nx
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 6, in <module>
from . import multiarray
ImportError: DLL load failed: %1 不是有效的 Win32 应用程序。
原因是:python 装的是 64 位的,numpy 装的是 32 位的
重新安装 numpy 为:numpy-1.8.0-win64-py2.7
3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数
目录
[TOC]
前言
具体我们来学 Numpy 的统计函数
(一)函数一览表
调用方式:np.*
.sum(a) | 对数组 a 求和 |
---|---|
.mean(a) | 求数学期望 |
.average(a) | 求平均值 |
.std(a) | 求标准差 |
.var(a) | 求方差 |
.ptp(a) | 求极差 |
.median(a) | 求中值,即中位数 |
.min(a) | 求最大值 |
.max(a) | 求最小值 |
.argmin(a) | 求最小值的下标,都处里为一维的下标 |
.argmax(a) | 求最大值的下标,都处里为一维的下标 |
.unravel_index(index, shape) | g 根据 shape, 由一维的下标生成多维的下标 |
(二)统计函数 1
(1)说明
(2)输出
.sum(a)
.mean(a)
.average(a)
.std(a)
.var(a)
(三)统计函数 2
(1)说明
(2)输出
.max(a) .min(a)
.ptp(a)
.median(a)
.argmin(a)
.argmax(a)
.unravel_index(index,shape)
作者:Mark
日期:2019/02/11 周一
Difference between import numpy and import numpy as np
Difference between import numpy and import numpy as np
up vote 18 down vote favorite 5 |
I understand that when possible one should use This helps keep away any conflict due to namespaces. But I have noticed that while the command below works the following does not Can someone please explain this? python numpy
|
||||||||
add a comment |
4 Answers
active oldest votes
up vote 13 down vote |
numpy is the top package name, and doing When you do In your above code: Here is the difference between
|
|||
add a comment |
up vote 7 down vote |
The When you import a module via the numpy package is bound to the local variable Thus, is equivalent to, When trying to understand this mechanism, it''s worth remembering that When importing a submodule, you must refer to the full parent module name, since the importing mechanics happen at a higher level than the local variable scope. i.e. I also take issue with your assertion that "where possible one should [import numpy as np]". This is done for historical reasons, mostly because people get tired very quickly of prefixing every operation with Finally, to round out my exposé, here are 2 interesting uses of the 1. long subimports 2. compatible APIs
|
||
add a comment |
up vote 1 down vote |
when you call the statement
|
||
add a comment |
up vote 1 down vote |
This is a language feature. This feature allows:
Notice however that Said that, when you run You receive an
|
||||||||
add a comment |
Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
如何解决Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable?
晚安, 尝试打印以下内容时,我在 jupyter 中遇到了 numpy 问题,并且得到了一个 错误: 需要注意的是python版本是3.8.8。 我先用 spyder 测试它,它运行正确,它给了我预期的结果
使用 Spyder:
import numpy as np
for i in range (5):
n = np.random.rand ()
print (n)
Results
0.6604903457995978
0.8236300859753154
0.16067650689842816
0.6967868357083673
0.4231597934445466
现在有了 jupyter
import numpy as np
for i in range (5):
n = np.random.rand ()
print (n)
-------------------------------------------------- ------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-78-0c6a801b3ea9> in <module>
2 for i in range (5):
3 n = np.random.rand ()
----> 4 print (n)
TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable
感谢您对我如何在 Jupyter 中解决此问题的帮助。
非常感谢您抽出宝贵时间。
阿特,约翰”
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)
我们今天的关于根据使用 numpy & python 3和根据使用的地域范围和使用权范围大小的分享已经告一段落,感谢您的关注,如果您想了解更多关于"import numpy as np" ImportError: No module named numpy、3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数、Difference between import numpy and import numpy as np、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错(Python 版本 3.8.8):TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable的相关信息,请在本站查询。
本文标签: