Я хотел бы разгадать матрицу по группам, указанным в row_idx и col_idx. В этом примере все значения row_idx равны нулю, поэтому элементы будут распределяться по столбцам:
Почему ravel не работает
Проблема ravel в том, что он не обобщает то, где находится матрица. области, сгруппированные по строкам, а другие области по столбцам на основе row_idx и col_idx. Может быть комбинация группировки строк и столбцов, как показано ниже:
В этом примере
result (parentheses to highlight the groups):
(0, 1, 4, 5), (2, 6), (8,9) (10)
Почему numpy_groupies.aggregate() не работает
Я попробовалагрегировать() из пакета numpy_groupies, но он медленный и возвращает массив, объединяющий np.arrays и ints (что затрудняет и замедляет дальнейшие манипуляции).
У меня есть массив numpy и соответствующие индексы строк и столбцов: [code]matrix = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
row_idx = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,])
col_idx = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]) [/code] Я хотел бы разгадать матрицу по группам, указанным в row_idx и col_idx. В этом примере все значения row_idx равны нулю, поэтому элементы будут распределяться по столбцам: [code]result = np.array([0, 3, 6, 1, 4, 7, 2, 5, 8]) [/code] [b]Почему ravel не работает[/b] Проблема ravel в том, что он не обобщает то, где находится матрица. области, сгруппированные по строкам, а другие области по столбцам на основе row_idx и col_idx. Может быть комбинация группировки строк и столбцов, как показано ниже: В этом примере [code]matrix = np.array([[0, 1, 2], [4, 5, 6], [8, 9, 10]])
row_idx = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1])
col_idx = np.array([0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1]) [/code] [code]result (parentheses to highlight the groups): (0, 1, 4, 5), (2, 6), (8,9) (10) [/code] [b]Почему numpy_groupies.aggregate() не работает[/b] Я попробовалагрегировать() из пакета numpy_groupies, но он медленный и возвращает массив, объединяющий np.arrays и ints (что затрудняет и замедляет дальнейшие манипуляции).
Я пытаюсь объединить два фрейма данных на нескольких уровнях индекса, и на одном из уровней индекса есть NA. Минимально воспроизводимый пример выглядит примерно так:
a = pd.DataFrame({ 'idx_a': , 'idx_b': , 'idx_c': ,...
Я пытаюсь отсортировать все строки с определенным значением в группе до последнего места в каждой группе.
data = {'a': ,
'b': ,
'c': }
df1 = pd.DataFrame(data)
df1
Out :
a b c
0 1 100 1
1 1 300 2
2 1 200 3
3 1 222 4
4 1 500 5
5 2 300 6
6 2 222 7
7...
Я изучаю сигналы и пишу простую программу-оболочку. Я столкнулся с проблемой: оболочке нужно дождаться завершения приоритетного задания, которое может состоять из нескольких процессов. Кажется, мне нужно использовать waitpid, чтобы «ждать» все...