@Bayne: Was das jetzt mit der Frage „Warum soll ich transponieren?“ zu tun hat ist mir immer noch nicht wirklich klar. Eventuell würde `numpy` bei dem einen oder anderen Problem Sinn machen. Was unangenehm auffällt ist die unkonventionelle Schreibweise zusammen mit der Menge an Namen. Das liest sic...

Ich gebe zu das meine Frage zu unspezifisch Formuliert ist. Übertragen wir sie doch einmal auf folgende Beispiele: nextInt = 1 winPoints = [[max(upSlice[:i]) for i in range(nextInt,len(upSlice)+1)] for upSlice in ppValues]``` oder winningRatio =[ [1 if ratioUp >ratioDown else 0 if (ratioDown>ratioUp...

Hallo liebe Coder dieses Boards seid gegrüßt, Ich muss aktuell viele List comprehensions (besonders verschachtelte List comprehensions) anwenden und beim überlegen kam mir der gedanke: "Da war doch was mit transponierten Listen/Arrays/Matrizen". Wofür nutzt ihr sie ? Wie kann ich sie nutze...

Also ich habe 3 Timeseries np.arrays: calc_ix = eine sehr sehr lange liste von Zeitwerten. Diese enthält teilweise auch werte aus den folgenden beiden: timeix und timebarrier bilden jeweils paarweise zeitfenster ab. Also VON (timeix wert) BIS (timebarrier). Zu beginn klappt das ganz gut solange sich...

@Sirius3 Zitat: So klappts: import numpy as np result = [ werte[ start: end] for start,end in zip(start_ix, end_Ix) ] start und end sind Integer. nur Werte ist eine Zeitreihe, falls ich mich unverständlich ausgedrückt hab. für jede Reige in den Indizes zip(start_ix, end_Ix) will ich einen Slice der ...

Also der Abstand von Start zu End ist immer gleich? Sonst wird das ja kein 2d-Array. Können sonst die Start-Indexe beliebig sein, oder gibt es da auch eine Regelmäßigkeit? Das from-iter macht in der Geschwindigkeit keinen Unterschied. Wie sehen die Arrays genau aus, von welchen Größen reden wir hie...

Hey liebe Forum User, Ich versuche bereits seid Stunden eine Lösung zu finden: Ich habe: eine liste (kann ruhig auch zu np.array umgewandelt werden wenns schneller geht) & 2 np.arrays (aus Integern welche ich als Index verwenden will) . für jedes Element in meinen werten soll ein Slice von Wert[...

Hey, Ich versuche seid Tagen Cython in Spyder3 zum laufen zu bringen. Klappt bisher nicht. Mit Mingw hat in Python 3.7 nichts geklappt, also habe ich Visual Studion installiert (für den Compiler) In foren ließt man überall man soll eine "setup.py" schreiben um compilieren zu können, daher ...

@Bayne: und auch hier gilt: die innerste Schleife läßt sich trivial vektorisieren. Bei der äußeren muß man dann sehen, wenn der Code mal umgearbeitet ist. Apropos Umarbeiten: Variablennamen schreibt man komplett klein. Genauso Funktionen, wo Du gerade ein Mischmasch aus unterschiedlichsten Schreibw...

Der Rest läßt sich auch noch vektorisieren, bleibt also von Deinem Code keine explizite Schleife mehr, sollte bei wenigen Millionen Werten in Millisekunden berechnet sein: high_ret = hochs - indexstartwerte low_ret = tiefs - indexstartwerte max_ret = np.max(high_ret, low_ret) min_ret = np.min(high_...

Hier ein ausschnitt aus der CSV-Datei: Zeit,startwert,hochwert,tiefwert,endwert,extra0,extra1,extra2,extra3,extra4,extra5,extra6,extra7, 2013.08.21 00:00:00,1.15538,1.15628,1.14903,1.15153,4113.7,1.16054,1.155425000000001,1.152764999999999,1.158029999999999,1.18732175,1.220921083333333,1.23626549999...

Gib uns bitte einen korrekten Beispieldatensatz für diese Funktion. So wie du es beschreibst bin ich mir ziemlich sicher, dass man es mit pandas-Funktionen lösen kann und dabei erheblich an Performance gewinnt. Okay, hab alles nötige aus den anderen funktionen zusammengekratzt dass es ausführbar is...

Das Vermeiden von if-Kaskaden hat weniger mit der Performance zu tun, sondern dient vor allem der Verständlichkeit des Codes. Sofern es dir wirklich um diese paar Millisekunden geht, bist du bei Python ohnehin falsch. Hey snafu, Danke für die schnelle Antwort :-), Pandas& Numpy werden bereits g...

Hey liebes Python Forum, Ist da eine Möglichkeit bestimmte Codezeilen vor dem "run" an eine Bedingung zu binden bevor diese compiliert werden? Die Idee dahinter: Ich habe eine riesige Mengen von Daten mit Mio v. Zeilen über die mit einer Funktion "func" (via multiprocessing) drüb...

Ich weiß es klingt widersprüchlich, jedoch muss es in diesem Fall so ablaufen: Ich habe 25 Klassen, die mein Neuronales Netz (Keras) vorhersagen kann. Nun sind aber mehrere andere Klassen als ergebnis bei bestimmten eigentlichen Klassen gar nicht so schlimm: Hier ein Beispiel: Bei Klasse 1 dürfen au...

Wie gebe ich eine Confusion für mein LSTM RNN aus? bisheriger Versuch: (lässt sich jedoch nicht plotten '''|___| CONFUSIONMATRIX |___|''' def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes, normalize=False, title=None, cmap=plt.cm.Blues): """ This function prints and plots the confusio...

Ich verusche es erstmal mit einem generator, der die liste aus einem file oder der liste batchweise importiert, zu einem np.array umwandelt und anschließend in fit_generator verwendet werden kann. Achja hier noch beispielweise die struktur von listenelementen besagter liste: x = [[[ 3.7360e-04 -5.59...

Gibt es einen Grund, alles auf einmal in das Netz fuettern zu wollen? Der Natur des Problems nach solltest du doch voellig muehelos kleiner Batches benutzen koennen, und die halt nacheinander trainieren. Darunter mag zwar ein bischen die Effizienz leiden, aber nicht signifikant wenn man trotzdem re...

Wieviel Speicher hast Du denn? Bei `float` wären es 4,41 GiB und bei `float32` 2,2 GiB. Wobei die Liste natürlich ein Problem sein kann, denn die wird wahrscheinlich deutlich mehr belegen. Muss das denn eine Liste sein? Wie wird die aufgebaut? Kann man da nicht schon Arrays verwenden? Und/oder eine...

Da ich zwar X Beiträge dazu auf Stackoverflow gefunden habe, aber keiner von denen zu einer Lösung für Windows (64 bit) führte, öffne ich nun meinen eigenen thread: Ich habe eine Liste "x" aus python Listen, welche mit einer größe von etwa (30000,48,411) zu groß ist um sie in ein 3dNumpy A...