我有一个通过scipy.sparse创建的稀疏988x1向量(csr_matrix中的一列)。有没有办法在不必将稀疏矩阵转换为密集矩阵的情况下获得其均值和标准差？numpy.mean似乎只适用于密集向量。 最佳答案 由于您正在执行列切片，因此最好使用CSC而不是CSR来存储矩阵。但这取决于您对矩阵进行的其他操作。要计算CSC矩阵中列的平均值，您可以使用mean()矩阵的函数。要有效地计算标准偏差，需要付出更多的努力。首先，假设您得到这样的稀疏列:col=A.getcol(colindex)然后像这样计算方差:N=col.shape[
我有一系列datetime对象和一系列跨越数年的数据。A可以创建一个Series对象并对其重新采样以按月对其进行分组:df=pd.Series(varv,index=dates)multiMmean=df.resample("M",how='mean')printmultiMmean然而，这会输出2005-10-31172.42005-11-3069.32005-12-31187.62006-01-31126.42006-02-28187.02006-03-31108.3...2014-01-3194.62014-02-2882.32014-03-31130.12014-04-3059
我有以下代码importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpyasnpdf.columns=['sepal_len','sepal_wid','petal_len','petal_wid','class']df.dropna(how="all",inplace=True)#dropstheemptylineatfile-endX=df.ix[:,0:4].valuesy=df.ix[:,4].values接下来我缩放数据并获取平均值:X_std=StandardScaler().fit_tra
numpy似乎不是复无穷大的好friend虽然我们可以评估:In[2]:importnumpyasnpIn[3]:np.mean([1,2,np.inf])Out[3]:inf下面的结果比较麻烦:In[4]:np.mean([1+0j,2+0j,np.inf+0j])Out[4]:(inf+nan*j)...\_methods.py:80:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredincdouble_scalarsret=ret.dtype.type(ret/rcount)我不确定虚部对我有意义。但如果我错了，请发表评论。对在numpy中与复杂的无限交
我有一个数据框df看起来像下面这样。我想计算最后3个非nan列的平均值。如果少于三个非缺失列，则平均数缺失。nameday1day2day3day4day5day6day7A11nan2303Bnannannannannannan3C1101111D1101nan14预期输出应该如下所示nameday1day2day3day4day5day6day7expectedA11nan23032我知道如何计算最后三列的平均值并计算有多少个非缺失观察值。df.iloc[:,5:7].count(axis=1)averageofthelastthreecolumndf.iloc[:,5:7].co
关于http://cs231n.github.io/neural-networks-2/有人提到，对于卷积神经网络，首选使用均值减法和归一化技术对数据进行预处理。我只是想知道如何最好地使用Tensorflow。均值减法X-=np.mean(X)规范化X/=np.std(X,axis=0) 最佳答案 你在找tf.image.per_image_whitening(image)如果你使用Tensorflow版本tf.image.per_image_standardization(image)否则。Linearlyscalesimaget
有了这样的数据框，rdd_2=sc.parallelize([(0,10,223,"201601"),(0,10,83,"2016032"),(1,20,None,"201602"),(1,20,3003,"201601"),(1,20,None,"201603"),(2,40,2321,"201601"),(2,30,10,"201602"),(2,61,None,"201601")])df_data=sqlContext.createDataFrame(rdd_2,["id","type","cost","date"])df_data.show()+---+----+----+--
我有一个numpy数组，用于存储用户对电影的评分。评分介于1和5之间，而0表示用户没有对电影进行评分。我想计算每部电影的平均评分，以及每个用户的平均评分。换句话说，我将计算每列或每行非零元素的平均值。是否有一个有效的numpy数组函数来处理这种情况？我知道按列或行手动迭代评分可以解决问题。提前致谢! 最佳答案 由于要丢弃的值为0，您可以通过沿轴求和然后除以非零元素的数量(沿同一轴)来手动计算平均值:a=np.array([[8.,9,7,0],[0,0,5,6]])a.sum(1)/(a!=0).sum(1)结果:array([8.
用Python计算滚动(又名移动窗口)修剪均值的最有效方法是什么？例如，对于50K行的数据集和50的窗口大小，对于每一行我需要取最后50行，删除顶部和底部的3个值(窗口大小的5%，四舍五入),并得到剩余44个值的平均值。目前，我正在对每一行进行切片以获取窗口，对窗口进行排序，然后切片以修剪它。它的工作速度很慢，但必须有更有效的方法。示例[10,12,8,13,7,18,19,9,15,14]#datausedforexample,inrealitsa50klinesdf对于5的窗口大小。对于每一行，我们查看最后5行，对它们进行排序并丢弃1个顶部和1个底部行(5%的5=0.25，四舍五入
我有字典列表。说吧total=[{"date":"2014-03-01","value":200},{"date":"2014-03-02","value":100}{"date":"2014-03-03","value":400}]我需要从中获取最大值、最小值和平均值。我可以使用以下代码获取最大值和最小值:printmin(d['value']fordintotal)printmax(d['value']fordintotal)但现在我需要从中获取平均值。怎么做？ 最佳答案 只需将值的总和除以列表的长度:printsum(d['v
