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python - PYTHON: 構造化配列内の要素が存在する場合、それをチェックして編集する最も速い方法は何ですか?
非常に大きなデータセットでいくつか問題があります。構造化配列内のエントリを検索/置換する確実で迅速な方法を見つける必要があります。すべてのエントリをループせずに解決策を探しています。Cには高速なソリューションがあることは知っていますが、Pythonでそのためにアプローチする方法がわかりません。また、まさにその目的のための numpy 関数があるのだろうかと思います!
Python 2.7.13 と numpy 1.12.1 を使用しています!
タスク:の中心のリストから孤立したハロイドをdata_centrals
見つけて、孤立
したすべての位置を の位置に設定します。data_orphan
data_centrals
編集済み: 200 個のオブジェクトを含むデータのサブサンプルは、 ここからダウンロードできます。その構造はdtによって与えられます: 最初の列--> hostid、2 番目の --> z_posなど。Python シェルまたはスクリプトにそのままコピー/貼り付けできます ...
以下に、位置を設定するためのコードを示します。
質問:のすべてのエントリをループすることなく、ハロイドを検索して位置を設定するスマートな方法はありますdata_orphan
か?
python - 構造化された 2D Numpy Array: 列名と行名の設定
2D numpy 配列を取得し、列と行の名前を構造化配列として添付する良い方法を見つけようとしています。例えば:
次のように列を設定して使用できました。
これでできますmatrix[2]['a']
が、行の名前を変更したいので、できるようになりましたmatrix['3']['a']
。
python - NumPy recfunctions join_by TypeError
NumPy 1.11 または 1.12 (Python 3.5) で「uint16」フィールドを構造化配列に結合しようとすると、TypeError が発生します。
これはエラーです:
「float16」を使用すると、同じ問題は発生しません。
これは単なるバグですか?または、この問題を防ぐ方法はありますか?
python - 警告を受けずに構造化配列の単一フィールドに書き込む方法
フィールドに が含まれている場合、構造化配列のさまざまなフィールドに含まれるすべてのデータを正規化しようとしていますfloats
。ただし、各フィールドを 1 つずつループしているにもかかわらず、警告が表示されます。
最後の行を実行すると、次のポップアップが表示されます。
FutureWarning: Numpy は、numpy.diagonal によって返された配列に書き込みを行っていること、または構造化配列で複数のフィールドを選択していることを検出しました。このコードは、将来の numpy リリースで壊れる可能性があります。詳細については、numpy.diagonal または arrays.indexing のリファレンス ドキュメントを参照してください。簡単な解決策は、明示的なコピーを作成することです (たとえば、arr.diagonal().copy() または arr[['f0','f1']].copy() を実行します)。data[dt] = (data[dt] - 手段) / stds
デバッガーで 1 行ずつ実行して、すべてが期待どおりであることを確認できます。
警告メッセージの提案に従って、配列のコピーが機能します。
警告を取り除くためのよりエレガントな方法は何でしょうか? そして、この場合、コピーは何を変更しましたか?