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我正在寻找等同于:
s.groupby(k).sum()
最佳答案
猜测一下，这可能就是你想要的
df.groupby(k).agg(lambda x: np.bitwise_or.reduce(x.values))
关于python - 有没有办法在 Pandas 组中进行累积 np.bitwise_or ？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31920673/
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我对这三个类别的理解是否正确？ 要证明问题 X 是 NP: 表明 X 可以在多项式时间内确定性地得到验证(或者X 可以使用 NTM 解决) 要证明问题 X 是 NP 完全的: 表明 X 可以在多项式时
有什么区别NP , NP-完全和 NP-Hard ? 我知道网上有很多资源。我想阅读你的解释，原因是它们可能与外面的不同，或者有一些我不知道的东西。 最佳答案 我假设您正在寻找直观的定义，因为技术定义
我正在寻找一种方法来检查 numpy 数组是 np.float64 还是 np.float32。这适用于 np.float64: a = np.random.rand(10) if not issub
我知道 np.nanargmin 找到列表中不是 NaN 的最小数字。但是，如果调用数组 [np.nan, np.inf]，它会产生 0，这是一个 NaN。我发现这种行为很奇怪，我只是想知道以这种方式
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 这个问题似乎与 help center 中定义的范围内的编程无关。 . 关闭 8 年前。 Improve
我很好奇使用 np.empty 到底有多大不同？而不是 np.zeros ，以及关于 np.ones 的区别.我运行这个小脚本来对每个创建大型数组所花费的时间进行基准测试: import numpy
在操作矩阵的时候，不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同，输入可能为1-D，2-D，3-D等等。下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法。主要包括以下几种： 1、np.newaxis扩充
除了使用一组 or 语句之外 isinstance( x, np.float64 ) 或 isinstance( x, np.float32 ) 或 isinstance( np.float16 )
我尝试了以下代码，但没有发现 np.dot 和 np.multiply 与 np.sum 之间的区别 这里是 np.dot 代码 logprobs = np.dot(Y, (np.log(A2)).T
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如果您要选择以下三种初始化零数组的方法之一，您会选择哪一种以及为什么？ my_arr_1 = np.full(size, 0) 或 my_arr_2 = np.zeros(size) 或 my_arr
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！