Articles of indexing

Cambie la novena entrada de la matriz NumPy que cumpla la condición

Tengo una matriz NumPy arr y una máscara (inversa) de mask . Por simplicidad, asummos que ambos son 1d. Quiero cambiar el valor n no enmascarado en arr . Un ejemplo: import numpy as np arr = np.arange(5) mask = np.array((True, False, True, True, False)) Desafortunadamente, arr[mask][-1] = 100 que esperaba volver array([0, 1, 2, […]

Asignación / modificación de valores en un subttwig indexado en Pandas

La documentación para la indexación tiene algunos ejemplos de asignación de un lado derecho no escalar. En este caso, quiero modificar un subconjunto de mi dataframe, y lo que hice antes de v.13 ya no funciona. import pandas as pd from numpy import * data = {‘me’:list(‘rttti’),’foo’: list(‘aaade’), ‘bar’: arange(5)*1.34+2, ‘bar2’: arange(5)*-.34+2} df = pd.DataFrame(data).set_index(‘me’) […]

Python: encuentra la posición del elemento en la matriz

Tengo un CSV que contiene datos meteorológicos como temperaturas máximas y mínimas, precipitación, longitud y latitud de las estaciones meteorológicas, etc. Cada categoría de datos se almacena en una sola columna. Quiero encontrar la ubicación de las temperaturas máximas y mínimas. Encontrar el máximo o mínimo es fácil: numpy.min (my_temperatures_column) ¿Cómo puedo encontrar la posición […]

Error de índice, eliminar fila de la matriz si la columna tiene un valor

Tengo una matriz ‘x’ con cuatro columnas. Para cada fila, si la 4ta columna tiene un valor de 1, entonces quiero eliminar esa fila completa: x = np.array([[1,2,3,0],[11,2,3,24],[1,22,3,1],[1,22,3,1], [5,6,7,8], [9,10,11,1]]) for i in range(0,len(x)): if x[i][4]==0: x=np.delete(x, i,0) Obtuve el siguiente error: Rastreo (llamadas recientes más última): Archivo “”, línea 2, en si x [i] […]

tensorflow py_func es útil pero hace que mi entrenamiento sea muy lento.

Tengo algún problema de eficiencia al usar la función tensorflow py_func. Contexto En mi proyecto, tengo un lote de tensor input_features de tamaño [? max_items m] [? max_items m] . La primera dimensión se establece en ? porque es una forma dinámica (el lote se lee para un lector de flujo de tensión personalizado y […]

Indexación de una matriz numpy con una matriz numpy de índices

Tengo una matriz de data numpy en 3D y otra matriz de índices (un índice es una matriz numpy por sí misma, lo que convierte a esta última matriz en una matriz 2D): import numpy as np data = np.arange(8).reshape(2, 2, -1) #array([[[0, 1], # [2, 3]], # # [[4, 5], # [6, 7]]]) pos […]

KeyError: 0 al acceder al valor en series pandas

En mi script tengo df [‘Time’] como se muestra a continuación. 497 2017-08-06 11:00:00 548 2017-08-08 15:00:00 580 2017-08-10 04:00:00 646 2017-08-12 23:00:00 Name: Time, dtype: datetime64[ns] Pero cuando lo hago t1=pd.Timestamp(df[‘Time’][0]) Me sale un error como este: KeyError: 0 ¿Necesito algún tipo de conversión aquí? Si es así, ¿cómo se puede solucionar?

Cómo dividir un dataframe o serie de pandas por día (posiblemente utilizando un iterador)

Tengo una larga serie de tiempo, por ejemplo. import pandas as pd index=pd.date_range(start=’2012-11-05′, end=’2012-11-10′, freq=’1S’).tz_localize(‘Europe/Berlin’) df=pd.DataFrame(range(len(index)), index=index, columns=[‘Number’]) Ahora quiero extraer todos los sub-cuadros de datos para cada día, para obtener el siguiente resultado: df_2012-11-05: data frame with all data referring to day 2012-11-05 df_2012-11-06: etc. df_2012-11-07 df_2012-11-08 df_2012-11-09 df_2012-11-10 ¿Cuál es la forma más […]

Python: ¿Cómo obtener los valores de una matriz en ciertas posiciones de índice?

Tengo una matriz numpy como esta: a = [0,88,26,3,48,85,65,16,97,83,91] ¿Cómo puedo obtener los valores en ciertas posiciones de índice en UN paso? Por ejemplo: ind_pos = [1,5,7] El resultado debe ser: [88,85,16]

¿Cómo indexar una lista con un tensor TensorFlow?

Suponga una lista con objetos no concatenables a los que se deba acceder a través de una tabla de consulta. Entonces, el índice de la lista será un objeto tensorial, pero esto no es posible. tf_look_up = tf.constant(np.array([3, 2, 1, 0, 4])) index = tf.constant(2) list = [0,1,2,3,4] target = list[tf_look_up[index]] Esto mostrará el siguiente […]