我正在使用一个名为“incidence_matrix(G)”的python函数，它返回图形的事件矩阵。它来自Networkx包。我面临的问题是这个函数的返回类型是“ScipySparseMatrix”。我需要numpy矩阵或数组格式的事件矩阵。我想知道是否有任何简单的方法可以做到这一点？或者是否有任何内置函数可以为我执行此转换？谢谢 最佳答案 scipy.sparse.*_matrix有几个有用的方法，例如，如果a是例如scipy.sparse.csr_matrix:a.toarray()或a.A-返回此矩阵的密集ndarray表示
我目前正在处理一些拉曼光谱数据，我正在尝试更正由荧光偏斜引起的数据。请看下图:我非常接近实现我想要的。如您所见，我正在尝试在所有数据中拟合多项式，而实际上我应该只在局部最小值处拟合多项式。理想情况下，我想要一个多项式拟合，当从我的原始数据中减去它时，会得到如下结果:是否有任何内置库可以做到这一点？如果没有，可以为我推荐任何简单的算法吗？ 最佳答案 我找到了我的问题的答案，只是分享给所有偶然发现这个问题的人。P.Eilers和H.Boelens在2005年提出了一种名为“非对称最小二乘平滑”的算法。该论文是免费的，您可以在google
我目前正在处理一些拉曼光谱数据，我正在尝试更正由荧光偏斜引起的数据。请看下图:我非常接近实现我想要的。如您所见，我正在尝试在所有数据中拟合多项式，而实际上我应该只在局部最小值处拟合多项式。理想情况下，我想要一个多项式拟合，当从我的原始数据中减去它时，会得到如下结果:是否有任何内置库可以做到这一点？如果没有，可以为我推荐任何简单的算法吗？ 最佳答案 我找到了我的问题的答案，只是分享给所有偶然发现这个问题的人。P.Eilers和H.Boelens在2005年提出了一种名为“非对称最小二乘平滑”的算法。该论文是免费的，您可以在google
我正在寻找MATLAB的accumarray的快速解决方案在NumPy的。accumarray累积属于同一索引的数组元素。一个例子:a=np.arange(1,11)#array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])accmap=np.array([0,1,0,0,0,1,1,2,2,1])结果应该是array([13,25,17])到目前为止我做了什么:我试过recipehere中的accum函数工作正常但速度很慢。accmap=np.repeat(np.arange(1000),20)a=np.random.randn(accmap.size)%timeitaccum(a
我正在寻找MATLAB的accumarray的快速解决方案在NumPy的。accumarray累积属于同一索引的数组元素。一个例子:a=np.arange(1,11)#array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])accmap=np.array([0,1,0,0,0,1,1,2,2,1])结果应该是array([13,25,17])到目前为止我做了什么:我试过recipehere中的accum函数工作正常但速度很慢。accmap=np.repeat(np.arange(1000),20)a=np.random.randn(accmap.size)%timeitaccum(a
我有一个非常大的数据框df，看起来像:IDValue1Value213453.233213552.23223461.01134568.9322我有一个包含IDID_list子集的列表。对于ID_list中包含的ID，我需要有一个df的子集。目前，我正在使用df_sub=df[df.ID.isin(ID_list)]来做这件事。但这需要很多时间。ID_list中包含的ID没有任何规律，因此不在一定范围内。(而且我需要对许多类似的数据帧应用相同的操作。我想知道是否有更快的方法来做到这一点。如果将ID作为索引会有很大帮助吗？谢谢! 最佳答案
我有一个非常大的数据框df，看起来像:IDValue1Value213453.233213552.23223461.01134568.9322我有一个包含IDID_list子集的列表。对于ID_list中包含的ID，我需要有一个df的子集。目前，我正在使用df_sub=df[df.ID.isin(ID_list)]来做这件事。但这需要很多时间。ID_list中包含的ID没有任何规律，因此不在一定范围内。(而且我需要对许多类似的数据帧应用相同的操作。我想知道是否有更快的方法来做到这一点。如果将ID作为索引会有很大帮助吗？谢谢! 最佳答案
当尝试使用如下所示的y数据拟合随机森林回归模型时:[0.00000000e+001.36094276e+024.46608221e+038.72660888e+031.31375786e+041.73580193e+042.29420671e+043.12216341e+044.11395711e+045.07972062e+046.14904935e+047.34275322e+047.87333933e+048.46302456e+049.71074959e+041.07146672e+051.17187952e+051.26953374e+051.37736003e+051.47
当尝试使用如下所示的y数据拟合随机森林回归模型时:[0.00000000e+001.36094276e+024.46608221e+038.72660888e+031.31375786e+041.73580193e+042.29420671e+043.12216341e+044.11395711e+045.07972062e+046.14904935e+047.34275322e+047.87333933e+048.46302456e+049.71074959e+041.07146672e+051.17187952e+051.26953374e+051.37736003e+051.47
从numpy1维数组中删除最后一个元素的最有效方法是什么？(如弹出列表) 最佳答案 NumPy数组的大小固定，因此无法就地删除元素。例如，使用del不起作用:>>>importnumpyasnp>>>arr=np.arange(5)>>>delarr[-1]ValueError:cannotdeletearrayelements请注意，索引-1代表最后一个元素。这是因为Python(和NumPy)中的负索引从头算起，因此-1是最后一个，-2是最后一个，而-len实际上是第一个元素。仅供引用，以防万一。Python列表的大小可变，因此
