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¿Por qué la asignación después del final de una lista a través de un sector no genera un IndexError?

Estoy trabajando en una implementación de lista dispersa y recientemente implementé una asignación a través de un sector. Esto me llevó a descubrir algún comportamiento en la implementación de la list incorporada de Python que me parece sorprendente . Dada una list vacía y una asignación a través de una porción: >>> l = [] […]

Cortar múltiples rangos de columnas con Pandas

Supongamos que tengo 20 columnas en un conjunto de datos y quiero usar 19 como entrada. y las columnas de entrada son columnas de 1:10 y 12: 20 y quiero usar la columna 11 como salida. Entonces, ¿cómo dar este tipo de rango utilizando pandas? por ejemplo: Ejemplo de conjunto de datos considera que los […]

Combinación de segmentación y indexación difundida para matrices numpy multidimensionales

Tengo una matriz de números ND (digamos, por ejemplo, 3x3x3) de la que me gustaría extraer una matriz secundaria, combinando segmentos y matrices de índices. Por ejemplo: import numpy as np A = np.arange(3*3*3).reshape((3,3,3)) i0, i1, i2 = ([0,1], [0,1,2], [0,2]) ind1 = j0, j1, j2 = np.ix_(i0, i1, i2) ind2 = (j0, slice(None), j2) […]

Corte Python primer y último elemento en la lista

¿Hay alguna forma de dividir solo el primer y el último elemento en una lista? Por ejemplo; Si esta es mi lista: >>> some_list [‘1’, ‘B’, ‘3’, ‘D’, ‘5’, ‘F’] Quiero hacer esto (obviamente [0,-1] no es una syntax válida): >>> first_item, last_item = some_list[0,-1] >>> print first_item ‘1’ >>> print last_item ‘F’ Algunas cosas […]

Implementación y diferencia de rendimiento entre el método insert () de Python y la inserción por corte

¿Cuál es la diferencia entre insertar un elemento en una lista de python de las siguientes maneras? myList.insert(at, myValue) myList[at:at] = [myValue] He realizado algunas pruebas y el rendimiento de las dos es muy similar, pero el inserto de rebanado siempre produce resultados ligeramente mejores. Mi pregunta es sobre la diferencia en la implementación y […]

Selección de ventanas aleatorias de filas de matrices numpy multidimensionales

Tengo una gran variedad donde cada fila es una serie de tiempo y, por lo tanto, necesita mantenerse en orden. Quiero seleccionar una ventana aleatoria de un tamaño dado para cada fila. Ejemplo: >>>import numpy as np >>>arr = np.array(range(42)).reshape(6,7) >>>arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], [ 7, 8, 9, 10, 11, […]

Pandas – Slice Large Dataframe en Chunks

Tengo un gran dataframe (> filas de 3MM) que trato de pasar a través de una función (la que se muestra a continuación se simplifica en gran medida) y recibo un mensaje de Memory Error . Creo que estoy pasando un dataframe demasiado grande a la función, así que estoy tratando de: 1) Corte el […]

Invertir una lista usando notación de segmento

en el siguiente ejemplo: foo = [‘red’, ‘white’, ‘blue’, 1, 2, 3] donde: foo[0:6:1] imprimirá todos los elementos en foo. Sin embargo, foo[6:0:-1] omitirá el primer o el 0º elemento. >>> foo[6:0:-1] [3, 2, 1, ‘blue’, ‘white’] Entiendo que puedo usar foo.reverse () o foo [:: – 1] para imprimir la lista al revés, pero […]

¿Que significa?

Estoy analizando un código Python y no sé qué pop = population[:] medio. ¿Es algo así como listas de matrices en Java o como una matriz bidimensional? Podría apreciar algo de ayuda, gracias.

¿Por qué el comportamiento de los arrays numpy con paréntesis y comas difiere?

Tiendo a indexar matrices numpy (matrices) entre corchetes, pero he notado que cuando quiero cortar una matriz (matrix) debo usar la notación de coma. ¿Por qué es esto? Por ejemplo, >>> x = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> x array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> x[1][1] 4 # expected behavior >>> x[1,1] […]