无论我如何更改数据，我通过下面的代码绘制的数字都只是零附近的一个峰值。我的数据只是一列，记录了某种信号的每个时间点。time_step是我应该根据数据中两个相邻点的间隔来定义的值吗？data=np.loadtxt("timesequence",delimiter=",",usecols=(0,),unpack=True)ps=np.abs(np.fft.fft(data))**2time_step=1freqs=np.fft.fftfreq(data.size,time_step)idx=np.argsort(freqs)pl.plot(freqs[idx],ps[idx])pl.sh
我有一个函数compare_images(k,a,b)比较两个二维数组a和b在函数内部，我将sigma=k的gaussian_filter应用到a我的想法是估计我必须多少平滑图像a以使其与图像b相似问题是我的函数compare_images只会在k变化超过0.5时返回不同的值，如果我这样做fmin(compare_images,init_guess,(a,b)它通常卡在init_guess值上。我认为问题是fmin(和minimize)往往从非常小的步骤开始，在我的例子中，这将为重现完全相同的返回值compare_images，所以该方法认为它已经找到了最小值。它只会尝试几次。有没有办
假设我从一些计算中得到一个numpy矩阵。这是我的numpy矩阵'result1'::result1=[[1.0.0.0.00375-0.01072-0.-1000.][2.3.4.0.-0.004750.0.][3.3.0.0.0.-750.1000.]]现在我想把这个矩阵写在一个名为“result.txt”的文本文件中。为此，我编写了以下代码::np.savetxt('result.txt',result1,fmt='%.2e')但它在一行中给出了矩阵的所有元素。1.00e+000.00e+000.00e+003.75e-03-1.07e-02-1.14e-13-1.00e+032
我知道复数的比较运算符一般不能定义。这就是为什么python在尝试使用开箱即用的复杂比较时抛出TypeError异常的原因。我明白为什么会这样(请不要偏离主题试图解释为什么两个复数不能进行比较)。就是说，在这种特殊情况下，我想根据它们的大小来实现复数比较。换句话说，对于z1和z2复数值，则z1>z2if-and-only-ifabs(z1)>abs(z2)，其中abs()实现复数大小，如numpy.abs()。我想出了一个解决方案(至少我认为我有)如下:importnumpyasnpclassCustomComplex(complex):def__lt__(self,other):re
我正在学习使用scipy.optimize.minimize优化多元约束非线性问题，但收到了奇怪的结果。我的问题:minimizeobjfunobjfunx*yconstraints0我的代码:fromscipyimportoptimizedeffunc(x):returnx[0]*x[1]bnds=((0,100),(0,5))cons=({'type':'eq','fun':lambdax:x[0]+x[1]-5})x0=[0,0]res=optimize.minimize(func,x0,method='SLSQP',bounds=bnds,constraints=cons)收到
我编写了一个简单的Python扩展模块来模拟3位模数转换器。它应该接受一个float组作为输入以返回相同大小的输出数组。输出实际上由量化的输入数字组成。这是我的(简化的)模块:staticPyObject*adc3(PyObject*self,PyObject*args){PyArrayObject*inArray=NULL,*outArray=NULL;double*pinp=NULL,*pout=NULL;npy_intpnelem;intdims[1],i,j;/*Getarguments:*/if(!PyArg_ParseTuple(args,"O:adc3",&inArray
原始问题描述当我用numpy实现一些机器学习算法时出现问题.我想要一些新类(class)ludmo这与的作用相同numpy.ndarray，但还有更多属性。例如，使用新属性ludmo.foo.我尝试了以下几种方法，但没有一种是令人满意的。1。包装器首先，我为numpy.ndarray创建了一个包装类,作为importnumpyasnpclassludmo(object):def__init__(self)self.foo=Noneself.data=np.array([])但是当我使用某些函数(在我无法修改的scikit-learn中)来操作np.ndarray的列表时例如，我必须先提
有没有办法在大约10列和400,000行的pandas数据框中有条件地删除重复项(专门使用drop_duplicates)？也就是说，我想保留所有具有2列的行满足一个条件:如果日期(列)和存储(列)#的组合是唯一的，则保留行，否则删除。 最佳答案 使用drop_duplicates返回删除了重复行的数据框，可选择只考虑某些列让初始数据框像In[34]:dfOut[34]:Col1Col2Col30AB101AB202AC203CB204AB20如果您想从某些列'Col1','Col2'中获取独特的组合In[35]:df.drop_d
我想知道使用b=np.array(a)而不是b=np.copy(a)来复制Numpy数组是否有任何缺点a到b。当我%timeit时，前者可以快100%。在这两种情况下，bisa都是False，我可以操作b，而a完好无损，所以我想这符合.copy()的预期。我错过了什么吗？使用np.array复制数组有什么不妥之处？使用python3.6.5、numpy1.14.2，而对于较大的尺寸，速度差异会迅速缩小:a=np.arange(1000)%timeitnp.array(a)501ns±30.1nsperloop(mean±std.dev.of7runs,1000000loopseach)
我有一个numpy/pandas值列表:a=np.random.randint(-100,100,10000)b=a/100我想应用一个自定义的cumsum函数，但我还没有找到一种不用循环的方法。自定义函数为cumsum值设置上限1和下限-1，如果对sum的“加法”超出这些限制，则“加法”变为0。如果和在-1和1的限制之间，但“添加”值会超出限制，“添加”将成为-1或1的余数。这是循环版本:defcumsum_with_limits(values):cumsum_values=[]sum=0foriinvalues:ifsum+i=-1:sum+=icumsum_values.appe
