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Cómo ignorar los valores al usar numpy.sum y numpy.mean en matrices

¿Hay una manera de evitar el uso de valores específicos al aplicar sum y media en números? Me gustaría evitar, por ejemplo, el valor -999 al calcular el resultado. In [14]: c = np.matrix([[4., 2.],[4., 1.]]) In [15]: d = np.matrix([[3., 2.],[4., -999.]]) In [16]: np.sum([c, d], axis=0) Out[16]: array([[ 7., 4.], [ 8., -998.]]) […]

media matriz numpy pero conserva la forma

Tengo una matriz de 3 ejes de Numpy cuyos elementos son tridimensionales. Me gustaría promediarlos y devolver la misma forma de la matriz. La función de promedio normal elimina las 3 dimensiones y la reemplaza con el promedio (como se esperaba): a = np.array([[[0.1, 0.2, 0.3], [0.2, 0.3, 0.4]], [[0.4, 0.4, 0.4], [0.7, 0.6, 0.8]]], […]

Repetir diferentes elementos de una matriz diferentes cantidades de veces

Digamos que tengo una matriz con longitudes, lonPorts lonPort =np.loadtxt(‘LongPorts.txt’,delimiter=’,’) por ejemplo: lonPort=[0,1,2,3,…] Y quiero repetir cada elemento una cantidad diferente de veces. ¿Cómo hago esto? Esto es lo que intenté: Repeat =[5, 3, 2, 3,…] lonPort1=[] for i in range (0,len(lenDates)): lonPort1[sum(Repeat[0:i])]=np.tile(lonPort[i],Repeat[i]) Entonces el resultado sería: lonPort1=[0,0,0,0,0,1,1,1,2,2,3,3,3,…] El error que recibo es: list assignment […]

numpy.cov () devuelve salida inesperada

Tengo un conjunto de datos X que tiene 9 funciones y 683 filas (683×9). Quiero obtener la matriz de covarianza de este conjunto de datos X y otro conjunto de datos que tenga la misma forma que X. Utilizo el np.cov(originalData, generatedData, rowvar=False) para obtenerlo, pero devuelve una matriz de covarianza de forma 18×18. Esperaba […]

numpy.all eje parámetro mal comportamiento?

Tengo una matriz siguiente. a = np.array([[0, 5, 0, 5], [0, 9, 0, 9]]) >>>a.shape Out[72]: (2, 4) >>>np.all(a,axis=0) Out[69]: array([False, True, False, True], dtype=bool) >>>np.all(a,axis=1) Out[70]: array([False, False], dtype=bool) Debido a que el eje 0 significa el primer eje (fila) en una matriz 2D, np.all(a,axis=0) cuando se da np.all(a,axis=0) , compruebe si todo el […]

función numpy para establecer elementos de la matriz en un valor dado una lista de índices

Estoy buscando una función numpy que haga el equivalente de: indices = set([1, 4, 5, 6, 7]) zero = numpy.zeros(10) for i in indices: zero[i] = 42

matriz de covarianza numpy

Supongamos que tengo dos vectores de longitud 25 y quiero calcular su matriz de covarianza. Intento hacer esto con numpy.cov, pero siempre termino con una matriz de 2×2. >>> import numpy as np >>> x=np.random.normal(size=25) >>> y=np.random.normal(size=25) >>> np.cov(x,y) array([[ 0.77568388, 0.15568432], [ 0.15568432, 0.73839014]]) Usar la bandera rowvar tampoco ayuda, obtengo exactamente el mismo […]

El objeto ‘numpy.float64’ no es iterable

Estoy tratando de iterar una matriz de valores generados con numpy.linspace: slX = numpy.linspace(obsvX, flightX, numSPts) slY = np.linspace(obsvY, flightY, numSPts) for index,point in slX: yPoint = slY[index] arcpy.AddMessage(yPoint) Este código funcionó bien en la computadora de mi oficina, pero esta mañana me senté a trabajar desde casa en una máquina diferente y surgió este […]

Repetir cada elemento de una matriz numpy 5 veces

import numpy as np data = np.arange(-50,50,10) print data [-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40] Quiero repetir cada elemento de datos 5 veces y crear una nueva matriz de la siguiente manera: ans = [-50 -50 -50 -50 -50 -40 -40 … 40] ¿Cómo puedo hacerlo? ¿Qué hay de repetir toda […]

Encuentra diagonales sums en numpy (más rápido)

Tengo algunos arreglos numéricos de board así: array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], […]