在阅读numpy时，我遇到了函数numpy.histogram().它有什么用途以及它是如何工作的？在他们提到bins的文档中:它们是什么？一些谷歌搜索将我带到definitionofHistogramsingeneral.我明白了。但不幸的是，我无法将这些知识与文档中给出的示例联系起来。 最佳答案 bin是表示直方图沿X轴的单个条的宽度的范围。您也可以将其称为间隔。(维基百科更正式地将它们定义为“不相交的类别”。)Numpyhistogram函数不会绘制直方图，但它会计算落在每个bin内的输入数据的出现次数，进而确定区域(如果bi
在阅读numpy时，我遇到了函数numpy.histogram().它有什么用途以及它是如何工作的？在他们提到bins的文档中:它们是什么？一些谷歌搜索将我带到definitionofHistogramsingeneral.我明白了。但不幸的是，我无法将这些知识与文档中给出的示例联系起来。 最佳答案 bin是表示直方图沿X轴的单个条的宽度的范围。您也可以将其称为间隔。(维基百科更正式地将它们定义为“不相交的类别”。)Numpyhistogram函数不会绘制直方图，但它会计算落在每个bin内的输入数据的出现次数，进而确定区域(如果bi
我发现自己几乎每次启动python解释器时都在输入importnumpyasnp。如何设置python或ipython解释器以便自动导入numpy？ 最佳答案 对于ipython，有两种方法可以实现这一点。两者都涉及到ipython的配置目录，它位于~/.ipython.创建自定义ipython配置文件。或者你可以添加一个启动文件到~/.ipython/profile_default/startup/为简单起见，我将使用选项2。您只需在~/.ipython中放置一个.py或.ipy文件/profile_default/startup
我发现自己几乎每次启动python解释器时都在输入importnumpyasnp。如何设置python或ipython解释器以便自动导入numpy？ 最佳答案 对于ipython，有两种方法可以实现这一点。两者都涉及到ipython的配置目录，它位于~/.ipython.创建自定义ipython配置文件。或者你可以添加一个启动文件到~/.ipython/profile_default/startup/为简单起见，我将使用选项2。您只需在~/.ipython中放置一个.py或.ipy文件/profile_default/startup
我想使用主成分分析(PCA)进行降维。numpy或scipy是否已经拥有它，或者我必须使用numpy.linalg.eigh自己滚动?我不只是想使用奇异值分解(SVD)，因为我的输入数据非常高维(约460维)，所以我认为SVD会比计算协方差矩阵的特征向量要慢。我希望找到一个预制的、经过调试的实现，它已经做出了正确的决定，何时使用哪种方法，以及哪些可能会进行我不知道的其他优化。 最佳答案 几个月后，这是一个小类PCA和一张图片:#!/usr/bin/envpython"""asmallclassforPrincipalComponen
我想使用主成分分析(PCA)进行降维。numpy或scipy是否已经拥有它，或者我必须使用numpy.linalg.eigh自己滚动?我不只是想使用奇异值分解(SVD)，因为我的输入数据非常高维(约460维)，所以我认为SVD会比计算协方差矩阵的特征向量要慢。我希望找到一个预制的、经过调试的实现，它已经做出了正确的决定，何时使用哪种方法，以及哪些可能会进行我不知道的其他优化。 最佳答案 几个月后，这是一个小类PCA和一张图片:#!/usr/bin/envpython"""asmallclassforPrincipalComponen
简介:我有一个包含30,000多个整数值的列表，范围从0到47(含)，例如[0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47,...]从一些连续分布中采样。列表中的值不一定是按顺序排列的，但是对于这个问题，顺序并不重要。问题:根据我的分布，我想计算任何给定值的p值(看到更大值的概率)。例如，如您所见，0的p值将接近1，而较大数字的p值将趋于0。我不知道我是否正确，但为了确定概率，我认为我需要将我的数据拟合到最适合描述我的数据的理论分布。我认为需要某种拟合优度来确定最佳模型。有没有办法在Python(Scipy或Numpy)中实现这样的分析？你能举一
简介:我有一个包含30,000多个整数值的列表，范围从0到47(含)，例如[0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47,...]从一些连续分布中采样。列表中的值不一定是按顺序排列的，但是对于这个问题，顺序并不重要。问题:根据我的分布，我想计算任何给定值的p值(看到更大值的概率)。例如，如您所见，0的p值将接近1，而较大数字的p值将趋于0。我不知道我是否正确，但为了确定概率，我认为我需要将我的数据拟合到最适合描述我的数据的理论分布。我认为需要某种拟合优度来确定最佳模型。有没有办法在Python(Scipy或Numpy)中实现这样的分析？你能举一
在R中，我可以通过以下方式创建所需的输出:data=c(rep(1.5,7),rep(2.5,2),rep(3.5,8),rep(4.5,3),rep(5.5,1),rep(6.5,8))plot(density(data,bw=0.5))在python(使用matplotlib)中，我得到的最接近的是一个简单的直方图:importmatplotlib.pyplotaspltdata=[1.5]*7+[2.5]*2+[3.5]*8+[4.5]*3+[5.5]*1+[6.5]*8plt.hist(data,bins=6)plt.show()我也试过thenormed=Trueparame
在R中，我可以通过以下方式创建所需的输出:data=c(rep(1.5,7),rep(2.5,2),rep(3.5,8),rep(4.5,3),rep(5.5,1),rep(6.5,8))plot(density(data,bw=0.5))在python(使用matplotlib)中，我得到的最接近的是一个简单的直方图:importmatplotlib.pyplotaspltdata=[1.5]*7+[2.5]*2+[3.5]*8+[4.5]*3+[5.5]*1+[6.5]*8plt.hist(data,bins=6)plt.show()我也试过thenormed=Trueparame
