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python 공부2392

파이썬 numpy : true_divide에 잘못된 값이 있습니다. 두 개의 numpy 배열이 있고 하나를 다른 배열로 나누고 동시에 제수가 0 인 항목이 0으로 대체되어야하는지 확인하고 싶습니다. 그래서 다음과 같이합니다. log_norm_images = np.where(b_0 > 0, np.divide(diff_images, b_0), 0) 이것은 나에게 다음과 같은 런타임 경고를 제공합니다. RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide 이제 무슨 일이 일어나고 있는지보고 싶었고 다음을 수행했습니다. xx = np.isfinite(diff_images) print (xx[xx == False]) xx = np.isfinite(b_0) print (xx[xx == False]) 그러나이 두 가지 모두 빈 배열을 .. 2020. 12. 2.
파이썬 : 디렉토리를 두 ​​단계 위로 가져 오기 좋아 ... x 모듈이 어디에 있는지 모르겠지만, 디렉토리 경로를 두 단계 위로 가져와야한다는 것을 알고 있습니다. 따라서 더 우아한 방법이 있습니까? import os two_up = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)) Python 2와 3 모두에 대한 솔루션을 환영합니다! 해결 방법 from pathlib import Path p = Path(__file__).parents[1] print(p) # /absolute/path/to/two/levels/up 이것은 상위 디렉토리에 대한 액세스를 제공하고 두 번째 디렉토리를 선택하는 parents 시퀀스를 사용합니다. 이 경우 p 는 자체 메소드가있는 일종의 Path 객체입니다. 경로가 문자열로 필요한 경우 str.. 2020. 12. 2.
파이썬 python RuntimeWarning이 터미널로 인쇄되는 것을 어떻게 차단합니까? 어느 시점에서 난이있는 합리적으로 희소 배열의 축 수단을 취하는 파이썬 코드가 있습니다. 코드를 실행할 때마다 RuntimeWarning 이 발생합니다. 나는 경고의 원인을 알고 있으며 의도적이며 출력에 영향을 미치지 않습니다. 그러나 프로그램을 실행할 때마다 경고가 표시되는 것은 매우 짜증이납니다. 그렇다면 이러한 프로그램이 터미널에 인쇄되는 것을 방지하는 저렴하고 불쾌한 방법이 있습니까? 해결 방법 참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/27864001 2020. 12. 2.
파이썬 ±에 대한 더하기 / 빼기 연산자 파이썬 2 또는 3에서 더하기 / 빼기 작업을 수행하는 방법을 찾고 있습니다. 명령이나 연산자를 모르고이를 수행 할 명령이나 연산자를 찾을 수 없습니다. 내가 뭔가를 놓치고 있습니까? 해결 방법 (2.1 +/- 0.05) + (0.6 +/- 0.05) # => (2.7 +/- 0.1) 다음과 같이 작성됩니다. from uncertainties import ufloat ufloat(2.1, 0.05) + ufloat(0.6, 0.05) 편집 : 이상한 결과가 나왔고, 이것을 조금 더 사용 해본 후 이유를 알아 냈습니다. 지정된 오류는 허용 오차 (엔지니어링 청사진에서와 같은 하드 추가 제한)가 아니라 표준 편차입니다. 값-위의 계산 결과 ufloat(2.7, 0.07071) # not 0.1 as I ex.. 2020. 12. 2.
파이썬 Python에서 라인 히스토그램 차트를 생성하는 깨끗한 방법이 있습니까? 단계 또는 막대 차트가 아닌 선을 그리는 히스토그램을 만들어야합니다. python 2.7을 사용하고 있습니다. 아래의 plt.hist 함수는 계단식 선을 플로팅하고 bin은 plt.plot 함수에서 정렬되지 않습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np noise = np.random.normal(0,1,(1000,1)) (n,x,_) = plt.hist(noise, bins = np.linspace(-3,3,7), histtype=u'step' ) plt.plot(x[:-1],n) align = u'mid '플래그와 함께 이동하기 위해 histtype = u'line'플래그가있는 것처럼 빈 센터에서 각 빈의 개수와 연관시킬 줄이 필요합니다. 해결 .. 2020. 12. 2.
파이썬 Date difference in minutes in Python Python에서 다음 타임 스탬프의 시간 차이를 분 단위로 계산하려면 어떻게해야합니까? 2010-01-01 17:31:22 2010-01-03 17:31:22 해결 방법 from datetime import datetime fmt = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' d1 = datetime.strptime('2010-01-01 17:31:22', fmt) d2 = datetime.strptime('2010-01-03 17:31:22', fmt) print (d2-d1).days * 24 * 60 참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/2788871 2020. 12. 2.
파이썬 Python에서 scikit-learn kmeans를 사용하여 텍스트 문서 클러스터링 documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications", "A survey of user opinion of computer system response time", "The EPS user interface management system", "System and human system engineering testing of EPS", "Relation of user perceived response time to error measurement", "The generation of random binary unordered trees", "The intersection graph of paths in trees", "Grap.. 2020. 12. 2.
파이썬 Reading tab-delimited file with Pandas - works on Windows, but not on Mac 저는 Windows에서 Pandas / Python으로 탭으로 구분 된 데이터 파일을 문제없이 읽고 있습니다. 데이터 파일은 처음 세 줄에 메모를 포함하고 그 뒤에 헤더가 있습니다. df = pd.read_csv(myfile,sep='\t',skiprows=(0,1,2),header=(0)) 이제 Mac에서이 파일을 읽으려고합니다. (Mac에서 Python을 처음 사용했습니다.) 다음과 같은 오류가 발생합니다. pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 8, saw 39 read_csv 에 대한 error_bad_lines 인수를 False 로 설정하면 다음 정보가 표시되며 마지막 행이 끝날 때.. 2020. 12. 2.
파이썬 Pandas DataFrame의 선행 값으로 NaN을 대체하는 방법은 무엇입니까? 일부 NaN 이있는 DataFrame이 있다고 가정합니다. >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]]) >>> df 0 1 2 0 1 2 3 1 4 NaN NaN 2 NaN NaN 9 내가해야 할 일은 모든 NaN 을 그 위의 동일한 열에있는 첫 번째 비 NaN 값으로 바꾸는 것입니다. 첫 번째 행에는 NaN 이 포함되지 않는다고 가정합니다. 따라서 이전 예제의 결과는 0 1 2 0 1 2 3 1 4 2 3 2 4 2 9 전체 DataFrame 열 단위, 요소 단위로 반복하고 값을 직접 설정할 수 있지만이를 달성하는 쉬운 (최적의 경우 루프가없는) 방법이 있습니까? 해결 방법 >>> .. 2020. 12. 1.
파이썬 하나의 파일에서 여러 JSON 객체를 추출하는 방법은 무엇입니까? 저는 Json 파일을 처음 사용합니다. 다음과 같은 여러 json 객체가있는 json 파일이있는 경우 : {"ID":"12345","Timestamp":"20140101", "Usefulness":"Yes", "Code":[{"event1":"A","result":"1"},…]} {"ID":"1A35B","Timestamp":"20140102", "Usefulness":"No", "Code":[{"event1":"B","result":"1"},…]} {"ID":"AA356","Timestamp":"20140103", "Usefulness":"No", "Code":[{"event1":"B","result":"0"},…]} … 모든 "Timestamp"와 "Usefulness"를 데이터 프레임으로 추출하고 .. 2020. 12. 1.

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