关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我想生成非常简单的二维图形。什么Python库可以在Pythonista和普通Python中工作？我是Pythonista的粉丝，但也是在PC上为“普通”Python编写应用程序的粉丝，并且希望我的代码能够在两者上运行.,..我知道Pythonista指导人们使用Scene模块，但这在其他地方的Python中行不通，我很确定......非常感谢!
min函数究竟如何作用于python中的列表？例如，num=[1,2,3,4,[1,2,3]]num2=[1,2,3,4,5]min(num,num2)给出num2作为结果。是基于比较值还是基于长度？ 最佳答案 第一件事-当用min比较两个列表时,元素按顺序比较。所以它正在比较1与1,2与2...和5与[1,2,3].其次，在python2中，允许比较不相等的类型，并给出“任意但一致”的排序。docs:Theoperators,==,>=,...(Thisunusualdefinitionofcomparisonwasusedtos
我正在使用numpy从多元正态采样，如下所示。mu=[0,0]cov=np.array([[1,0.5],[0.5,1]]).astype(np.float32)np.random.multivariate_normal(mu,cov)它给了我以下警告。RuntimeWarning:covarianceisnotpositive-semidefinite.矩阵显然是PSD。但是，当我使用np.float64数组时，它工作正常。我需要协方差矩阵为np.float32。我究竟做错了什么？ 最佳答案 这是fixed2019年3月。如果您仍
我在尝试使用scipy.stats.multivariate_normal时遇到问题，希望你们中的某个人能够提供帮助。我有一个2x2矩阵，可以找到使用numpy.linalg.inv()的逆矩阵，但是当我尝试将其用作multivariate_normal中的协方差矩阵时我收到LinAlgError声明它是一个奇异矩阵:In[89]:cov=np.array([[3.2e5**2,3.2e5*0.103*-0.459],[3.2e5*0.103*-0.459,0.103**2]])In[90]:np.linalg.inv(cov)Out[90]:array([[1.23722158e-1
我想用numpy.random.normal创建一个只包含正值的正态分布数组。例如，下面说明它有时返回负值，有时返回正值。我如何修改它以使其只返回正值？>>>importnumpy>>>numpy.random.normal(10,8,3)array([-4.98781629,20.12995344,4.7284051])>>>numpy.random.normal(10,8,3)array([17.71918829,15.97617052,1.2328115])>>>我想我可以这样解决:myList=numpy.random.normal(10,8,3)whileiteminmyLi
我在使用Python中的seaborn库绘制pairplot时遇到此错误。引用之前同题的问题，我清理了数据，验证了是否有空值，train_data.isnull().values.any()Out[91]:Falseimportseabornassnssns.pairplot(train_data)对于seaborn情节，我仍然遇到此值错误。我不确定除了清理数据之外，我们还能做些什么来避免这个错误。添加有关数据的更多信息，我总共有81列和大约50万行。我删除了一个包含所有空值的行，并且没有剩余数据是空的。现在的问题是如何处理这个错误。有什么建议吗？ 最佳答案
所以我有这个名为sumErrors的列表，它有16000行和1列，并且这个列表已经预分类到5个不同的集群中。我正在做的是为每个集群对列表进行切片，并在每个切片中找到最小值的索引。但是，我只能使用argmin()找到第一个最小索引。我不认为我可以只删除该值，因为否则它会移动切片并且索引是我必须恢复原始ID的东西。有谁知道如何让argmin()吐出最低三个的索引？或者更优化的方法？也许我应该只分配ID号，但我觉得也许有更优雅的方法。 最佳答案 Numpy包含一个argsort将返回所有索引的函数。如果我正确理解您的要求，您应该能够:mi
我真的很困惑:Java中的标准方法是仅在“异常”情况下抛出异常，而不用它们来表示迭代器结束。示例:EffectiveJava，第57项(“仅在异常情况下使用异常”)和JavaSpecialistsnewsletter162:FlowcontrolWeshouldnevercauseanexceptionthatisotherwisepreventable.Ihaveseencodewhereinsteadofcheckingbounds,itisassumedthatthedatawillbecorrectandthenRuntimeExceptionsarecaught:Hereis
首先，对于这两个问题看起来多么明显，我深表歉意；我对此非常陌生，完全不知道自己在做什么。我正在尝试编写一些东西来将用于样条插值的Scipy函数应用于值数组。我的代码目前看起来像这样:importnumpyasnpimportscipyasspfromscipy.interpolateimportinterp1dx=varx1=([0.1,0.3,0.4])y1=[0.2,0.5,0.6]new_length=25new_x=np.linspace(x.min(),x.max(),new_length)new_y=sp.interpolate.interp1d(x,y,kind='cub
我正在上sklearn课DecisionTreeClassifier.查看类的参数，我们有两个参数min_samples_split和min_samples_leaf。它们背后的基本思想看起来很相似，您可以指定决定一个节点是叶节点还是进一步拆分所需的最小样本数。当一个暗示另一个时，为什么我们需要两个参数？。有什么理由或场景可以区分它们吗？ 最佳答案 来自文档:Themaindifferencebetweenthetwoisthatmin_samples_leafguaranteesaminimumnumberofsamplesina
