如何在我的系统上安装SciPy？对于NumPy部分(SciPy所依赖的)，实际上有一个用于64位Windows的安装程序:numpy-1.3.0.win-amd64-py2.6.msi(为直接下载地址，2310144字节)。运行SciPysuperpack安装程序会导致这个对话框中的消息:Cannotinstall.Pythonversion2.6required,whichwasnotfoundintheregistry.我已经安装了Python2.6.2(以及一个正常工作的Django安装)，但我不知道任何注册表故事。注册表项似乎已经存在:REGEDIT4[HKEY_LOCAL_M
np.corrcoef返回一个矩阵对我来说似乎很奇怪。correlation1=corrcoef(Strategy1Returns,Strategy2Returns)[[1.-0.99598935][-0.995989351.]]有谁知道为什么会这样，以及是否有可能只返回一个经典意义上的值？ 最佳答案 它允许您计算>2个数据集的相关系数，例如>>>fromnumpyimport*>>>a=array([1,2,3,4,6,7,8,9])>>>b=array([2,4,6,8,10,12,13,15])>>>c=array([-1,-
np.corrcoef返回一个矩阵对我来说似乎很奇怪。correlation1=corrcoef(Strategy1Returns,Strategy2Returns)[[1.-0.99598935][-0.995989351.]]有谁知道为什么会这样，以及是否有可能只返回一个经典意义上的值？ 最佳答案 它允许您计算>2个数据集的相关系数，例如>>>fromnumpyimport*>>>a=array([1,2,3,4,6,7,8,9])>>>b=array([2,4,6,8,10,12,13,15])>>>c=array([-1,-
我想根据我在matplotlib中的python脚本中生成的帧创建一个h264或divx电影。这部电影大约有100k帧。在网络上的例子中[例如。1]，我只见过将每一帧保存为png，然后在这些文件上运行mencoder或ffmpeg的方法。就我而言，保存每一帧是不切实际的。有没有办法获取从matplotlib生成的绘图并将其直接通过管道传输到ffmpeg，不生成中间文件？用ffmpeg的C-api编程对我来说太难了[例如。2]。另外，我需要一个具有良好压缩率的编码，例如x264，否则电影文件对于后续步骤来说太大了。所以坚持使用mencoder/ffmpeg/x264会很棒。有什么可以用管
我想根据我在matplotlib中的python脚本中生成的帧创建一个h264或divx电影。这部电影大约有100k帧。在网络上的例子中[例如。1]，我只见过将每一帧保存为png，然后在这些文件上运行mencoder或ffmpeg的方法。就我而言，保存每一帧是不切实际的。有没有办法获取从matplotlib生成的绘图并将其直接通过管道传输到ffmpeg，不生成中间文件？用ffmpeg的C-api编程对我来说太难了[例如。2]。另外，我需要一个具有良好压缩率的编码，例如x264，否则电影文件对于后续步骤来说太大了。所以坚持使用mencoder/ffmpeg/x264会很棒。有什么可以用管
假设我有一些输入数据:data=np.random.normal(loc=100,scale=10,size=(500,1,32))hist=np.ones((32,20))#initialisehistforzinrange(32):hist[z],edges=np.histogram(data[:,0,z],bins=np.arange(80,122,2))我可以使用imshow()来绘制它:plt.imshow(hist,cmap='Reds')得到:但是，x轴值与输入数据不匹配(即平均值100，范围从80到122)。因此，我想更改x轴以显示edges中的值。我试过了:ax=pl
假设我有一些输入数据:data=np.random.normal(loc=100,scale=10,size=(500,1,32))hist=np.ones((32,20))#initialisehistforzinrange(32):hist[z],edges=np.histogram(data[:,0,z],bins=np.arange(80,122,2))我可以使用imshow()来绘制它:plt.imshow(hist,cmap='Reds')得到:但是，x轴值与输入数据不匹配(即平均值100，范围从80到122)。因此，我想更改x轴以显示edges中的值。我试过了:ax=pl
我正在使用pandas/python，并且我有两个日期时间序列s1和s2，它们是在包含日期/时间的df字段上使用“to_datetime”函数生成的。当我从s2中减去s1s3=s2-s1我得到一个系列，s3，类型为timedelta64[ns]0385days,04:10:36157days,22:54:002642days,21:15:233615days,00:55:444160days,22:13:355196days,23:06:49623days,22:57:1772days,22:17:318622days,01:29:25979days,20:15:141023days,
我正在使用pandas/python，并且我有两个日期时间序列s1和s2，它们是在包含日期/时间的df字段上使用“to_datetime”函数生成的。当我从s2中减去s1s3=s2-s1我得到一个系列，s3，类型为timedelta64[ns]0385days,04:10:36157days,22:54:002642days,21:15:233615days,00:55:444160days,22:13:355196days,23:06:49623days,22:57:1772days,22:17:318622days,01:29:25979days,20:15:141023days,
如何获取多维NumPy数组中最大值的位置(索引)？ 最佳答案 argmax()方法应该有帮助。更新(阅读评论后)我相信argmax()方法也适用于多维数组。链接的文档给出了一个例子:>>>a=array([[10,50,30],[60,20,40]])>>>maxindex=a.argmax()>>>maxindex3更新2(感谢KennyTM的评论)您可以使用unravel_index(a.argmax(),a.shape)将索引作为元组获取:>>>fromnumpyimportunravel_index>>>unravel_in
