df5.iloc[i, j] = gram[i][j] * 127.5 + 127.5 将df5变为二维数组
时间: 2023-10-11 19:13:04 浏览: 46
可以通过 pandas DataFrame 对象的 `values` 属性来获取其对应的二维数组,如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设 df5 已经定义好了
array5 = df5.values
```
这里将 pandas DataFrame 对象 df5 转换为了二维数组 array5,其中 array5 中的每个元素对应着 df5 中的一个元素。需要注意的是,如果 df5 中存在缺失值,那么转换后的数组中对应的元素会被填充为 numpy.nan。如果需要将缺失值填充为其他值,可以使用 numpy 数组的 `nan_to_num` 函数,如下所示:
```python
array5 = np.nan_to_num(df5.values)
```
这里将 df5 中的缺失值转换为了 0,可以根据需要将其替换为其他值。
相关问题
df5.iloc[i, j] = gram[i][j] * 127.5 + 127.5 将df
这段代码的作用是将二维的 numpy 数组 gram 中的每个元素进行一定的计算后,赋值给 pandas DataFrame 对象 df5 中的一个元素。具体来说,计算的方式是将 gram 中的元素乘以 127.5,再加上 127.5,然后将得到的结果赋值给 df5 中第 i 行、第 j 列的元素。
如果想要将整个 gram 数组中的元素都赋值给 df5,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设 gram 已经定义好了
df5 = pd.DataFrame(np.zeros((gram.shape[0], gram.shape[1])))
for i in range(gram.shape[0]):
for j in range(gram.shape[1]):
df5.iloc[i, j] = gram[i][j] * 127.5 + 127.5
```
这里使用了 np.zeros 函数创建了一个与 gram 相同大小的全零数组,然后在循环中将 gram 中的每个元素赋值给 df5。这个过程可以使用 pandas 的 apply 方法来简化,如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设 gram 已经定义好了
df5 = pd.DataFrame(np.zeros((gram.shape[0], gram.shape[1])))
df5 = df5.apply(lambda x: x*0 + 127.5)
df5 = df5.add(gram * 127.5, fill_value=0)
```
其中,第二行代码将 df5 中的每个元素都乘以 0,再加上 127.5,相当于将所有元素的值都设置为 127.5。第三行代码将 gram 中的每个元素都乘以 127.5,再加到 df5 中。注意,这里使用了 fill_value 参数,因为 df5 中可能存在缺失值,需要将其填充为 0。
gram = np.cos(field).reshape(-1, 128) print(gram) df5 = pd.DataFrame(0, index=range(128), columns=range(128)) for i in range(128): for j in range(128): df5.iloc[i, j] = gram[i][j] * 127.5 + 127.5 array5 = df5.values优化代码
可以使用 numpy 的广播功能来避免使用 for 循环。具体来说,可以将 `gram` 数组中的每个元素乘以 127.5,然后加上 127.5,最后将得到的结果赋值给 `df5` 对应的元素。这样就可以避免使用 for 循环,从而提高代码的执行效率。优化后的代码如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设 field 已经定义好了
gram = np.cos(field).reshape(-1, 128)
df5 = pd.DataFrame(0, index=range(128), columns=range(128))
df5.values[:] = gram * 127.5 + 127.5
array5 = df5.values
```
这里使用了 `df5.values[:]` 来获取 df5 对应的二维数组,并使用 numpy 广播的方式对数组进行操作。具体来说,`gram * 127.5 + 127.5` 这个表达式会生成一个与 `gram` 形状相同的数组,其中的每个元素都是经过计算的结果。然后,使用 `df5.values[:]` 将这个数组的值赋值给 `df5` 对应的元素,从而完成了赋值的操作。