np.apply_along_axis

时间: 2023-03-14 08:37:30 浏览: 51
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client_axis.rar_AxisClient_axis client_axis.client_webservice客户端

你好！我可以告诉你关于np.apply_along_axis的一些信息。np.apply_along_axis是一个NumPy函数，它可以沿着给定的轴应用输入数组中的函数。它可以用来实现通用函数操作，例如求和，求平均值，以及其他各种函数操作。
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np.apply_along_axis的例子

np.apply_along_axis 的作用是在数组的每一个轴上执行函数，它的一个常见的例子是对于二维数组的每一行或每一列进行计算： import numpy as np def calculate_row_sum(row): return sum(row) a = np.array(...

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kurtosis = np.apply_along_axis(lambda x: np.kurtosis(x), axis=1, arr=v_dv)

具体来说，np.apply_along_axis函数会沿着指定的轴（这里是axis=1，即沿着每一行）应用给定的函数（这里是lambda x: np.kurtosis(x)，即计算输入数组x的峰度），并将结果存储在输出数组kurtosis中。...

写一个c函数复现以下代码 # 求每一列的均值 col_mean = np.mean(temp_arr, axis=0) # 每个元素减去所在列的均值 temp_arr = (temp_arr - col_mean).astype(int) n_largest = max_min_num n_smallest = max_min_num max_values = np.apply_along_axis(lambda x: np.sort(x)[-n_largest:], axis=0, arr=temp_arr) min_values = np.apply_along_axis(lambda x: np.sort(x)[:n_smallest], axis=0, arr=temp_arr) max_mean = np.mean(max_values, axis=0).astype(int) min_mean = np.abs(np.mean(min_values, axis=0)).astype(int) mean = (max_mean + min_mean) // 2

以下是复现上述代码功能的C函数： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> void compute_mean(int rows, int cols, int temp_arr[rows][cols], int max_min_num) { int col_mean[cols];...

most_common_labels=np.apply_along_axis(Counter, axis=0, arr=predictions).most_common(1)[0][0]如何改正

这个Python代码片段看起来是在对数组predictions应用Counter函数（来自collections...这里将原始的apply_along_axis替换为遍历数组的方式，因为apply_along_axis可能会导致性能问题，尤其是当数据量大时。

import numpy as np rgb_list = np.array([[20, 81, 124], [67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102], [44, 62, 80]]) img_imerged_3d = np.array([[[54, 81, 124], [67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102]], [[44, 62, 80],[67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102]], [[67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102], [67, 205, 128]],[[216, 56, 58], [243, 210, 102],[67, 205, 128], [216, 56, 58]]]) #print(rgb_list.dtype) #print(rgb_list) #print(img_imerged_3d.dtype) #print(img_imerged_3d) img_imerged_2d = img_imerged_3d.reshape(-1,3) #print(img_imerged_2d) img_imerged_2d_rows = np.apply_along_axis(lambda x: x.tobytes(), 1, img_imerged_2d) rgb_list_rows = np.apply_along_axis(lambda x: x.tobytes(), 1, rgb_list) diff_rows = np.setdiff1d(img_imerged_2d_rows, rgb_list_rows) result = np.array([np.frombuffer(row, dtype=img_imerged_2d.dtype) for row in diff_rows]) print(result)

这是一段 Python 代码，它定义了两个 numpy 数组：rgb_list 和 img_imerged_3d。 rgb_list 数组是一个二维数组，其中包含了 5 个由三个元素（R，G，B值）组成的数组 img_imerged_3d 数组是一个三维数组，其中包含了4...

#生成随机的k个中心,请使用sample(k) def random_init(data, k): #data：数据集 k：聚类中心个数 #返回 k 个聚类中心并转换成array数组 #********** Begin **********# #********** End **********# #单个找寻聚类 def find_cluster(x, centroids): #x:待聚类点坐标 centroids:中心坐标 #********** Begin **********# distances = np.apply_along_axis(func1d=np.linalg.norm, axis= , arr= ) #********** End **********# return np.argmin(distances)

其中，np.apply_along_axis 函数可以将一个函数应用到数组的某个维度上的所有元素，这里的函数是 np.linalg.norm，表示计算欧几里得距离。axis 参数指定应用函数的维度，这里是对第二个维度（即每个点的坐标）...

import numpy as np from scipy.optimize import minimize from scipy.stats import norm # 定义测试函数 def test_func(t): return np.sum(t**2 - 10 * np.cos(2 * np.pi * t) + 10) # 生成200个随机数据点 np.random.seed(42) X = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(200, 10)) y = np.apply_along_axis(test_func, 1, X) # 定义高斯模型 class GaussianProcess: def __init__(self, kernel, noise=1e-10): self.kernel = kernel self.noise = noise def fit(self, X, y): self.X = X self.y = y self.K = self.kernel(X, X) + self.noise * np.eye(len(X)) self.K_inv = np.linalg.inv(self.K) def predict(self, X_star): k_star = self.kernel(self.X, X_star) y_mean = k_star.T @ self.K_inv @ self.y y_var = self.kernel(X_star, X_star) - k_star.T @ self.K_inv @ k_star return y_mean, y_var # 定义高斯核函数 def rbf_kernel(X1, X2, l=1.0, sigma_f=1.0): dist = np.sum(X1**2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(X2**2, 1) - 2 * np.dot(X1, X2.T) return sigma_f**2 * np.exp(-0.5 / l**2 * dist) # 训练高斯模型 gp = GaussianProcess(kernel=rbf_kernel) gp.fit(X, y) # 预测新数据点 X_star = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(1, 10)) y_mean, y_var = gp.predict(X_star) # 计算精确值 y_true = test_func(X_star) # 输出结果 print("预测均值：", y_mean) print("预测方差：", y_var) print("精确值：", y_true) print("预测误差：", (y_true - y_mean)**2) print("预测方差是否一致：", np.isclose(y_var, gp.kernel(X_star, X_star)))

这段代码实现了使用高斯过程进行回归预测，以下是代码解释和输出结果： 1. 首先定义了测试函数 test_func，用于计算输入向量的函数值。 2. 然后生成200个随机数据点，分别作为输入向量 X，并计算对应的函数值 ...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

1. Instead of using a list comprehension to find columns with 'Unnamed' in their names, you can use the filter() function along with a lambda function to achieve the same result in a more concise ...

apply_along_axis

apply_along_axis 是 NumPy 库中的一个函数，它允许你在数组的指定轴上应用特定的函数。这个函数通常用于数据处理和数组操作，当需要对数组的...mean_down_column = np.apply_along_axis(np.mean, 1, your_array)

apply_along_axis传入多个数组参数的应用举例

result = np.apply_along_axis(my_func, 0, arr1, arr2) print(result) # 输出： # [[ 6 8] # [10 12]] 这个函数对每一行分别调用 my_func 函数，并传入相应的行作为 x 和 y 参数。最后得到的结果是一个...
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