我正在尝试计算两个时间序列的对数回报。我已经将numpy导入为np并编写了以下代码： # Calculate the Log Returns stocks_data_log = np.log(stocks_data / stocks_data.shift(1)) stocks_data_log.head() 不幸的是，我收到以下（永无休止）错误消息。 # Calculate the Log Returns stocks_data_log = np.log(stocks_data / stocks_da...

I have seen the following example for surface plot here, in the Surface Plot section: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter import n...

I want to sample rows from a pandas data frame without replacement. What I mean is this. In each iteration of the for loop, I sample a certain number of rows from COMBINED without replacement. I want to ensure that over 50,000 iterations, I do not ever sam...

请请帮助。 我有一个像 | | ID | Result | measurement_1 | measurement_2 | measurement_3 | measurement_4 | measurement_5 | start_time | end-time | |----+-------+----------+-----------------+-----------------+---------...

我开始的代码是： # Matrix algebra for solving the value for a b and c # Algorithm # Given following equations ...

我想将具有不同长度的列表的DataFrame列（或Series）转换为具有固定列数的DataFrame。 DataFrame将具有与最长列表一样多的列，而其他列表较短的值可以是NaN或其他任何值。 The str module allows for this when the data comes as a string, with the option expand in str.split. But I have not been able to find an equivalents for list...

This question already has answers here: Installing numpy with pip on windows 10 for python 3.7 ...

我目前正在从事必须培训网络以从输入中重建损坏的图像的项目。每个输入图像的大小都不同，并且已裁切掉一部分，我的网络应对此“恢复”。 因此，我培训了自动编码器，为测试恢复提供了时间。我将每个测试图像加载到模型中并保存输出： to_tensor = transforms.ToTensor() new_test = [] for i in test_data['images']: i = to_tensor(i) new_test.append(i) test_loader = torch.u...

I created a python3 virtual environment and installed pytorch, gym and tf2 on it on my Ubuntu 18.04 by following the tutorial given here. However, whenever I try to import torch, the following error pops up: Traceback (most recent call last): File "<stdi...

我具有以下函数，可在脚本中计算时间增量，该脚本模拟一段时间内的一系列化学反应 def time_step_calc(propensity_calc, state_change_array, b, epsi): """ Function to calculate the simulation time increment delta_t""" propensity = propensity_calc(LHS, popul_num, stoch_rate) print("ti...

GRAPH 我是熊猫和matplotlib的初学者。我正在尝试从Excel工作表和显示图形中获取数据，但是它花费的时间太长。提供的Excel工作表图像和目标图。我想从Excel工作表中获取索引，并将其放置在0到4000之间的范围内，以显示索引值。善待！。 EXCEL SHEET import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt df = list(range(1,4001)) df2 = pd.read_excel('sample_geo.xl...

我试图按降序对值进行排序，但每次运行代码时都会引发错误。 我试图运行方差分析并为每个键值对F统计值进行排序，然后在递减的排序器中对F统计值进行排序，直到排序部分看起来一切正常为止。 def PAregression() : m_p_values = result values=m_p_values.iloc[:,0].str.split('_', expand=True) m_p_values=pd.concat([values,m_p_values], axis=1) m_...

我使用的是旧的源代码，并且使用的是Scipy的L-BFGS-B算法。不过，我对此有误。 我得到以下指示： 通常，如果您在使用L-BFGS-B时遇到问题，则可能还需要尝试使用投影式Adam或其他类似算法。对于解决该问题，L-BFGS-B确实没有什么特别的，当时对我来说很方便。您可以从optim.Adam代码开始，然后在每个步骤之后将x限制在范围内。 我想知道如何更改以下代码以使用ADAM代替L-BFGS-B。我不熟悉Scipy。请帮助，因为我是初学者 def get_sharpness(data_loader...

I'm trying to plot a simple list of values between 0 and 1, but i keep getting weird y scale. 0.49 is above 0.54 ??? Been stuck on this silly problem for 1 day now, tried every solution i could find but nothing helps. My latest attempt was to use the min m...

我尝试训练我的神经网络，然后评估它的测试准确性。我正在使用本文底部的代码进行培训。事实是，对于其他神经网络，我可以用自己的代码评估测试准确性而没有问题。但是，对于这个神经网络（我根据神经网络论文的描述正确构建了该网络），我无法正确评估测试的准确性，并且无法给出下面的回溯信息。所以也许我的前传球出了什么问题？ 这是培训和测试代码： //imports including import deepnet.py cudnn.benchmark = True (X_train, y_train), (X_test,...

我定义了一个函数，该函数用LabelEncoder先前生成的函数替换数组中的变量。尽管现在我想使它适用于带有for循环的多维数组，但我可以将其用于一维数组。但是for循环似乎并没有像我期望的那样遍历行。我认为这是一个简单的错误，但是任何建议都将不胜感激。 这是我当前的代码： def new_data (i): for x in i: x[0] = np.where(x[0] =='40-49', 2, x[0]) x[0] = np.where(x[0] == '50...

我听说C3神经网络的训练准确度在100个历元时接近90％，但是通过训练，使用以下代码只能获得74.6％的批量大小为5000（测试准确度为34.41％）： cudnn.benchmark = True (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar100.load_data() X_train = X_train.astype('float32') X_train = np.transpose(X_train, axes=(0, 3, 1, 2)) X_test = ...

我的代码是遗传算法，它只能运行4-5次，然后运行4-5次。工作，突然停止并给出错误“ IndexError：索引22超出了轴0的大小22的范围”，我注意将其设置为“ -1”以避免索引错误，但是代码仍然坚持要停止。它是遗传算法代码，它解决了旅行商的问题，在穿越时间时会出错。 # -*- coding: utf-8 -*- """ """ import numpy as np import copy coord=[] coord = np.array([[11, 47, 62], ...

Code object Area_name object Inner/_Outer_London object NEET object Score object Noparents object Familyoffwork float64 TeensPragnancy object dtype: o...

I have Y_1 and X_1 as a matrix of (506,1) as shape, both. I'd like to know the Y_1 values when X_1 values are greater than 5 and less than 6. Just like this. np.logical_and(Y_1[X_1 > 5], Y_1[X_1 < 6]) 但是我得到了这个错误。 ValueError：操作数不能与形状（490，）（173，）一起广播 这是X_1和...