我正在寻找一种通过一些实验数据绘制曲线的方法。数据显示了一个具有浅梯度的小线性区域，然后是一个阈值后的陡峭线性区域。我的数据在这里:http://pastebin.com/H4NSbxqr我可以相对容易地用两条线来拟合数据，但我更想用一条连续的线来理想地拟合——它应该看起来像两条线，用一条平滑的曲线将它们连接在阈值附近(数据中约5000，如图所示以上)。我尝试使用scipy.optimizecurve_fit并尝试一个包含直线和指数之和的函数:y=a*x+b+c*np.exp((x-d)/e)虽然经过无数次尝试，还是没有找到解决办法。如果有人有任何建议，无论是关于拟合分布/方法的选择还
我是python的新手。我有一个numpy矩阵，尺寸为42x42，值在0-996范围内。我想使用这些数据创建一个2D直方图。我一直在看教程，但它们似乎都展示了如何从随机数据而不是numpy矩阵创建二维直方图。到目前为止，我已经导入了:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcolors我不确定这些导入是否正确，我只是想从我看到的教程中尽可能地学习。我有一个numpy矩阵M，其中包含所有值(如上所述)。最后，我希望它看起来像这样:显然，我的数据会有所不同，所以我的情节应该看起来不同。谁能帮帮我？编辑:为
我正在使用Python+Numpy(也许也可以使用Scipy)并且有三个2D点(P1,P2,P3);我试图让P3垂直于P1和P2之间绘制的直线的距离。让P1=(x1,y1),P2=(x2,y2)和P3=(x3,y3)在矢量符号中这会很容易，但我对python/numpy还很陌生，无法获得任何有效(甚至接近)的东西。感谢任何提示，谢谢! 最佳答案 尝试使用numpy.linalg中的norm函数d=norm(np.cross(p2-p1,p1-p3))/norm(p2-p1) 关于pyth
df=Col1Col2Col31nan425433nan给定数据框df，我想获取一个新的数据框df2，它在列Col2nan/。这是预期的结果:df2=Col1Col2Col325433nan我知道可以使用pandas.isnull和dropna，但是如何仅指定应应用过滤的特定列？ 最佳答案 你可以使用DataFrame.dropna()方法:In[202]:df.dropna(subset=['Col2'])Out[202]:Col1Col2Col3125.04.0233.0NaN或(在这种情况下)不那么惯用Series.notnu
我希望能够将线条绘制到numpy数组中以获得在线手写识别的离线功能。这意味着我根本不需要图像，但我需要numpy数组中的某些位置，给定大小的图像看起来像。我希望能够指定图像大小，然后像这样绘制笔画:importmoduleim=module.new_image(width=800,height=200)im.add_stroke(from={'x':123,'y':2},to={'x':42,'y':3})im.add_stroke(from={'x':4,'y':3},to={'x':2,'y':1})features=im.get(x_min=12,x_max=15,y_min=0
我尝试移植NN代码here给Julia，希望能提高网络训练的速度。在我的桌面上，事实证明是这样。然而，在我的MacBook上，Python+numpy远远击败了Julia。使用相同的参数进行训练，Python的速度是Julia的两倍多(4.4svs10.6sforoneepoch)。考虑到Julia在我的桌面上比Python快(大约2秒)，似乎Python/numpy在mac上使用了一些Julia没有使用的资源。即使并行化代码也只能让我下降到~6.6s(尽管这可能是因为我在编写并行代码方面没有那么丰富的经验)。我认为问题可能是Julia的BLAS比mac中本地使用的vecLib库慢，但
自assignmentproblem可以以单个矩阵的形式构成，我想知道NumPy是否有解决这种矩阵的功能。到目前为止我还没有找到。也许你们中有人知道NumPy/SciPy是否有赋值-问题-求解函数？编辑:与此同时，我在http://software.clapper.org/munkres/找到了一个Python(不是NumPy/SciPy)实现。.我仍然认为NumPy/SciPy实现会更快，对吧？ 最佳答案 在sklearn/utils/linear_assignment_.py下的scikit-learn中现在有一个munkres
在为NumPy计算准备数据期间。我很好奇构造方法:myarray.shape=>(2,18,18)来自:d1.shape=>(18,18)d2.shape=>(18,18)我尝试使用NumPy命令:hstack([[d1],[d2]])但它看起来行不通! 最佳答案 只是做d3=array([d1,d2])似乎对我有用:>>>fromnumpyimportarray>>>#...created1andd2...>>>d1.shape(18,18)>>>d2.shape(18,18)>>>d3=array([d1,d2])>>>d3.s
我编写了以下程序来比较python和c/fortran的速度。为了获得程序使用的时间，我使用了“时间”命令。所有程序计算xx+yy+z*z的平方根，其中x、y、z是float。我使用了平方根，因为它是最耗时的部分之一科学计算，我参与其中。我有以下时间:fortran0m29.9s//c0m20.7s//python30m10.8s根据我做的简单测试发现Python不推荐用于科学计算。但可能我的代码效率很低。您认为我可以仅针对这个简单的测试用例提高我的代码的效率吗？语言:programroot_squareimplicitnoneintegeri,jrealx,y,z,rx=1.0y=2
我尝试了以下方法:importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])printarows=a.shape[0]cols=a.shape[1]printrowsprintcolsforxinrange(0,cols-1):foryinrange(0,rows-1):printa[x,y]这只会打印数字1-6。我也试过只从范围内的行或列中减去1，但这要么导致越界错误，要么导致所有数字都打印不出来。 最佳答案 您可以通过以下方式获得更漂亮的代码:foriy,ixi
