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- Sonntag 1. Oktober 2023, 20:09
- Forum: Wissenschaftliches Rechnen
- Thema: Numpy Matrix filtern
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Re: Numpy Matrix filtern
Danke, das ist noch besser.
- Sonntag 1. Oktober 2023, 18:43
- Forum: Wissenschaftliches Rechnen
- Thema: Numpy Matrix filtern
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Re: Numpy Matrix filtern
Habe mich jetzt mal von innen nach außen durch iteriert & nun funktioniert es:
Ausgabe: array([3, 5, 2, 3, 4, 6])
Danke.
Code: Alles auswählen
import numpy as np
x_values=np.array([3,2,3,4,6,5])
y_values=np.array([1,4,6,8,9,2])
x = np.append(x_values,y_values).reshape((2,6))
x[0,:][x[1,:].argsort()]
Danke.
- Sonntag 1. Oktober 2023, 10:42
- Forum: Wissenschaftliches Rechnen
- Thema: Numpy Matrix filtern
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Numpy Matrix filtern
Hallo Zusammen, ich bekomme aus einer Rechnung Ergebnisse, die ich gerne der Größe nach filtern möchte. Konkret möchte ich die Y-Values der Größe nach sortieren und dabei mir die dazugehörigen X -Values ausgeben lassen. Ich habe es mit argsort wie im Beispiel Code beschrieben versucht, jedoch nicht ...
- Freitag 21. August 2015, 22:20
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- Thema: Jupiter Notebook in pdf konvertieren
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Jupiter Notebook in pdf konvertieren
Hallo Zusammen, seit einiger Zeit dokumentiere ich mir Rechnungen und Ergebnisse mit Jupiter Notebook. Dabei habe ich u.a Bilder mit Markdown Feldern eingefügt. <img src="bild.jpg" /> Nun möchte ich gerne ein notebook als pdf oder html speichern und weitergeben. Bei File --> Download as --...
- Montag 9. März 2015, 14:06
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- Thema: Numpy Array oder Pandas DataFrame
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Re: Numpy Array oder Pandas DataFrame
@MagBen,
Danke, jetzt funktioniert das Skript.
Könnte man die Matrix "data" auch von 4x1 auf 4x2 ändern?
In der zweiten Spalte hätte ich gerne die Werte nach den Komma, in dem Fall Interger, so dass man gleich mit dem eingelesenen Werten rechnen kann.
Danke, jetzt funktioniert das Skript.
Könnte man die Matrix "data" auch von 4x1 auf 4x2 ändern?
In der zweiten Spalte hätte ich gerne die Werte nach den Komma, in dem Fall Interger, so dass man gleich mit dem eingelesenen Werten rechnen kann.
- Mittwoch 4. März 2015, 14:12
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- Thema: Numpy Array oder Pandas DataFrame
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Re: Numpy Array oder Pandas DataFrame
@Sirius3: Ich habe probiert dein Beispiel laufen zu lassen. Dafür habe ich eine txt Datei erzeugt die wie folgt aussieht: data.txt: hx1,1 hx2,2 hx3,3 hx4,4 dann habe ich das Script laufen lassen: import numpy as np with open('data.txt') as input: data = np.genfromtxt(input, delimiter=',', dtype=[('n...
- Montag 2. März 2015, 14:55
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- Thema: Numpy Array oder Pandas DataFrame
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Numpy Array oder Pandas DataFrame
Hallo Zusammen, nach dem Einlesen einer ASCII Datei, kann ich die Daten in Form eines Numpy Arrays aufbauen. Zusätzlich zu der mxn Matrix, benötige ich jedoch eine Spalte mit Informationen in Form Strings. Bisher habe ich eine Matrix(a) mit den Float64 Werten und einen Vector(b) mit 'numpy.str'. Ver...
- Mittwoch 25. Februar 2015, 13:34
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- Thema: Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
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Re: Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
@BlackJack: Ich habe die Arrays jetzt normal definiert, also ein Klammerausdruck entfernt.
Die Form "element = [[p1, p2, p3, p4]]" sieht gleich viel eleganter aus.
Danke.
Die Form "element = [[p1, p2, p3, p4]]" sieht gleich viel eleganter aus.
Danke.
- Freitag 20. Februar 2015, 09:58
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- Thema: Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
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Re: Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
@BlackJack Ich habe das erste Beispiel umgeändert und es sieht nun wie folgt aus: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np p1=np.array([[0,0,0]]) p2=np.array([[1,0,0]]) p3=np.array([[1,0,1]]) p4...
- Donnerstag 19. Februar 2015, 10:19
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- Thema: Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
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Re: Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
p1 bis p4 liegen doch im Format 1x3 Array vor? Oder meinst du das es ein Array nx3 für alle Punkte sein müsste, die nacher über Idizes :,0 ect zugewiesen werden?
- Mittwoch 18. Februar 2015, 23:38
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- Thema: Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
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Re: Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
@ EyDu folgendes Beispiel funktioniert schon mal: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) element1=[[(0, 0, 0), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (0, 0 , 1)]] ax.add_collection3d(Poly3DCol...
- Dienstag 17. Februar 2015, 20:44
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- Thema: Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
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Viereck-Elemente mit Matlplotlib 3D darstellen.
Hallo Zusammen, ich möchte gerne Faces die im Wavefront (*.obj) Format vorliegen, mit einen 3D Plot darstellen und mit definierten Farben versehen. Es geht um Vierecke die wie folgt definiert werden. 4x Knoten Koordinaten pro Face: (v ,x, y, z) v 0.031500 -0.015000 0.170910 v 0.029352 -0.015155 0.17...
- Freitag 13. Februar 2015, 22:14
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- Thema: selbstgeschriebene Funktion performanter machen
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Re: selbstgeschriebene Funktion performanter machen
@BlackJack
Bei genauerer Betrachtung gar keinen. Kommt bei beiden das gleiche raus.
Dein Ansatz ist noch kürzer, also werde ich ihn nehmen.
Danke.
Bei genauerer Betrachtung gar keinen. Kommt bei beiden das gleiche raus.
Dein Ansatz ist noch kürzer, also werde ich ihn nehmen.
Danke.
- Freitag 13. Februar 2015, 21:17
- Forum: Allgemeine Fragen
- Thema: selbstgeschriebene Funktion performanter machen
- Antworten: 4
- Zugriffe: 956
Re: selbstgeschriebene Funktion performanter machen
@BlackJack
in der Numpy Docu fande ich "np.compress" am besten.
Nun sieht die Funktion so aus:
Was es nicht alles wie schöne Funktionen in Numpy gibt
in der Numpy Docu fande ich "np.compress" am besten.
Nun sieht die Funktion so aus:
Code: Alles auswählen
def rdc(m_compl) :
index=m_compl[:,2]<=5
m_red=np.compress(index,m_compl, axis=0)
return m_red
- Donnerstag 12. Februar 2015, 21:52
- Forum: Allgemeine Fragen
- Thema: selbstgeschriebene Funktion performanter machen
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selbstgeschriebene Funktion performanter machen
Hallo Zusammen, für ein kleines Programm habe ich mir eine Funktion selbst geschrieben. Diese funktioniert soweit, ist aber langsam und braucht 97% der Rechenzeit des gesamten Programms. Dir Funktion bekommt als Input ein Numpy Array der Größe 300000x3 In der 3 Spalte sind Zahlen zwischen -5 bis 100...
- Sonntag 8. Februar 2015, 19:50
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- Thema: Textdatei mit unterschiedlich vielen Leerzeichen splitten
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Re: Textdatei mit unterschiedlich vielen Leerzeichen splitte
Das hatte ich sogar vor der Frage gemacht...
https://docs.python.org/3.4/library/os.html
import os, hätte ich ehr am Anfang erwartet.
Anders rum hätte man auch selbst drauf kommen können
Nächstes mal werfe ich noch mal ein Auge auf die Beispiele, da hätte es auf jeden Fall gestanden.
https://docs.python.org/3.4/library/os.html
import os, hätte ich ehr am Anfang erwartet.
Anders rum hätte man auch selbst drauf kommen können
Nächstes mal werfe ich noch mal ein Auge auf die Beispiele, da hätte es auf jeden Fall gestanden.
- Sonntag 8. Februar 2015, 19:09
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- Thema: Textdatei mit unterschiedlich vielen Leerzeichen splitten
- Antworten: 7
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Re: Textdatei mit unterschiedlich vielen Leerzeichen splitte
@BlackJack
Wie lade ich das "os" modul ?
beim Aufruf von: "os.listdir('.')"
bekomme ich folgende Fehlermeldung:
"Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'os' is not defined"
Wie lade ich das "os" modul ?
beim Aufruf von: "os.listdir('.')"
bekomme ich folgende Fehlermeldung:
"Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'os' is not defined"
- Sonntag 8. Februar 2015, 18:26
- Forum: Allgemeine Fragen
- Thema: Textdatei mit unterschiedlich vielen Leerzeichen splitten
- Antworten: 7
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Re: Textdatei mit unterschiedlich vielen Leerzeichen splitte
Danke, mit split ohne Argument sieht es gut aus. Ich muss es noch komplett durch testen, aber genau das schein es zu sein. Eine Frage die mich noch interessiert: mit welchen Befehl kann ich in der Python Console in das Verzeichnis schauen, wo das Script ausgeführt wird. Ich möchte gerne die Files ge...
- Sonntag 8. Februar 2015, 17:32
- Forum: Allgemeine Fragen
- Thema: Textdatei mit unterschiedlich vielen Leerzeichen splitten
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Textdatei mit unterschiedlich vielen Leerzeichen splitten
Hallo Zusammen, beim Textfile einlesen und splitten nutze ich folgende Befehle: inhalt = [line.rstrip() for line in open('textfile.txt')] splitted=inhalt[i].split(" ") Dann schaue ich an welcher Position die Werte in "splitted" sind verwerte sie weiter Leider ist die Methode prob...
- Donnerstag 29. Januar 2015, 20:48
- Forum: Wissenschaftliches Rechnen
- Thema: Häufigkeitsverteilung im Numpy Array
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Re: Häufigkeitsverteilung im Numpy Array
Alles klar, jetzt habe es auch verstanden...
Vielen Dank
Vielen Dank