X = np.array(df[df.columns[:11]]) X
时间: 2023-10-10 22:09:35 浏览: 32
这是一个将 Pandas DataFrame 对象转换为 NumPy 数组的操作。假设 df 是一个包含葡萄酒数据的 DataFrame 对象,该语句是将 df 中前11列的数据提取出来,并转换为一个 NumPy 的数组 X。该操作可以用于将 Pandas DataFrame 对象转换为适合进行科学计算和机器学习的数据结构。
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import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点
可以使用pandas的isin()方法来判断a中的点是否出现在d中,然后使用~运算符将不包含在d中的点筛选出来。具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
def localmin(points, pixel_size):
x_min = np.min(points[:, 0])
y_min = np.min(points[:, 1])
x_max = np.max(points[:, 0])
y_max = np.max(points[:, 1])
w = x_max - x_min
h = y_max - y_min
wn = w // pixel_size + 1
hn = h // pixel_size + 1
x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))])
y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))])
df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices'])
df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins)
df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins)
result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']]
return result
a = np.random.random([100,3])
b = np.random.random([100, 1])//0.5
c = np.arange(1000).reshape([100,1])
a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1)
d = localmin(a,0.2)
# 筛选出不包含在d中的点并重新赋值给a
a = a[~a[:, :2].isin(d.iloc[:, :2].values).any(axis=1)]
```
其中,isin()方法用于判断一个DataFrame或Series对象中的值是否在另一个DataFrame或Series对象中出现过。在这里我们用isin()方法来判断a中的前两列(即x和y坐标)是否出现在d中,然后使用any()方法将结果沿着列方向合并,得到一个长度为100的布尔型数组,表示a中每个点是否在d中出现过。最后使用~运算符对数组进行取反,得到不包含在d中的点的布尔型数组,然后使用该数组对a进行筛选即可。
运行这段代码报错“ AttributeError: 'UIntSparseIntVect' object has no attribute 'ToBitString'”,该如何解决? smiles = data['SMILES'] fps = [] for smi in smiles: mol = Chem.MolFromSmiles(smi) fp = AllChem.GetMorganFingerprint(mol, 2) fps.append(fp.ToBitString()) fps_array = np.array(fps.GetNonzeroElements().values(), dtype=np.float32) fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=[f'Fingerprint_{i+1}' for i in range(fps_array.shape[1])])
这个错误是由于您尝试在`UIntSparseIntVect`对象上使用了不存在的`ToBitString`属性。`ToBitString`方法只能用于二进制的位向量,而不是使用`GetMorganFingerprint`函数生成的默认稀疏向量。
为了解决这个问题,您可以直接将稀疏向量的非零元素转换为浮点数,并将其存储在一个数组中。然后,您可以将数组转换为DataFrame并进行后续处理。
以下是更新后的代码示例:
```python
import numpy as np
smiles = data['SMILES']
fps = []
for smi in smiles:
mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
fp = AllChem.GetMorganFingerprint(mol, 2)
fps.append(fp.GetNonzeroElements())
fps_array = np.zeros((len(fps), max(max(fp.keys()) for fp in fps) + 1), dtype=np.float32)
for i, fp in enumerate(fps):
for key, value in fp.items():
fps_array[i][key] = value
fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=[f'Fingerprint_{i+1}' for i in range(fps_array.shape[1])])
```
在这里,我使用了`GetNonzeroElements`方法获取稀疏向量的非零元素,并将其存储在一个列表中。然后,我创建了一个全零数组`fps_array`,并将每个非零元素的值放入相应的位置。最后,我将数组转换为DataFrame,并为每一列命名。
请注意,这里假设您已经导入了必要的库(如`numpy`)并正确安装了RDKit。