我正在使用SciPy的分层凝聚聚类方法对mxn特征矩阵进行聚类，但聚类完成后，我似乎无法弄清楚如何从生成的聚类中获取质心。下面是我的代码:Y=distance.pdist(features)Z=hierarchy.linkage(Y,method="average",metric="euclidean")T=hierarchy.fcluster(Z,100,criterion="maxclust")我正在获取我的特征矩阵，计算它们之间的欧氏距离，然后将它们传递给层次聚类方法。从那里开始，我正在创建最多100个集群的平面集群现在，基于扁平簇T，我如何获得代表每个扁平簇的1xn质心？

详解将最小二乘解返回到线性矩阵方程。计算近似求解方程的向量x。该方程可能未确定、良好或过度确定（即，线性独立行数可以小于、等于或大于其线性独立列数）。如果a是平方且为全秩，则x（但对于舍入误差）是等式的"精确"解。否则，x最小化欧几里得2范数。如果有多个最小化解，则返回具有最小2范数的解。参数a：（M，N）array_like"系数"矩阵。b：{（M，），（M，K）}array_like纵坐标或"因变量"值。如果b是二维的，则为b的每个K列计算最小二乘解。rcond：float，可选小奇异值的截止比。出于秩确定的目的，如果奇异值小于rcond乘以的最大奇异值，则将其视为零。在1.14.0版中更

以下代码在numpy1.7.1中工作，但在当前版本中给出值错误。我想知道它的根本原因。importnumpyasnpx=[1,2,3,4]y=[[1,2],[2,3],[1,2],[2,3]]a=np.array([x,np.array(y)])以下是我在numpy1.7.1中得到的输出>>>aarray([[1,2,3,4],[array([1,2]),array([2,3]),array([1,2]),array([2,3])]],dtype=object)但相同的代码在1.9.2版本中会产生错误。---->5a=np.array([x,np.array(y)])ValueErro

我有一个pandas数据框，其中一列上有一个datetime64对象。timevolumecompletecloseBidcloseAskopenBidopenAskhighBidhighAsklowBidlowAskcloseMid02016-08-0721:00:00+00:009True0.847340.848420.847060.848140.847340.848420.847060.848140.8478812016-08-0721:05:00+00:0010True0.847350.848410.847520.848320.847520.848460.847120.8482

是否有某种方法可以像MatlabDelaunay生成的那样在2D中获得更有序的三角剖分？这是Matlab的2DDelaunay三角剖分的示例。使用这段代码:xPoints=np.arange(0,11,1)yPoints=np.arange(0,11,1)gridPoints=np.array([[x,y]foryinyPointsforxinxPoints])tri=Delaunay(gridPoints)plt.triplot(gridPoints[:,0],gridPoints[:,1],tri.simplices.copy())plt.plot(gridPoints[:,0],

我有数千个以表格格式存储的多边形(给定它们的4个角坐标)，代表地球的小区域。此外，每个多边形都有一个数据值。该文件看起来像这样:lat1,lat2,lat3,lat4,lon1,lon2,lon3,lon4,data57.27,57.72,57.68,58.1,151.58,152.06,150.27,150.72,13.4556.96,57.41,57.36,57.79,151.24,151.72,149.95,150.39,56.2457.33,57.75,57.69,58.1,150.06,150.51,148.82,149.23,24.5256.65,57.09,57.05,5

我想在Python中进行分层键值存储，基本上归结为将字典存储到文件中。我的意思是任何类型的字典结构，可能包含其他字典、numpy数组、可序列化的Python对象等。不仅如此，我还希望它存储空间优化的numpy数组，并在Python2和3之间很好地运行。以下是我知道的方法。我的问题是此列表中缺少什么，是否有替代方案可以避开我所有的交易破坏者？Python的pickle模块(破坏交易:大大增加了numpy数组的大小)Numpy的save/savez/load(交易破坏者:跨Python2/3的格式不兼容)PyTablesreplacementfornumpy.savez(交易破坏者:只处理

我想使用multiprocessing.Pool并行应用一个函数。问题在于，如果一个函数调用触发了一个段错误，则Pool将永远挂起。有人知道我如何制作一个Pool来检测何时发生此类事件并引发错误吗？以下示例显示了如何重现它(需要scikit-learn>0.14)importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportgradient_boostingimporttimefrommultiprocessingimportPoolclassBad(object):tree_=Nonedeffit_one(i):ifi==3:#thiswillsegfaultba

我知道matplotlib和scipy可以进行双三次插值:http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/image_interp.htmlhttp://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/interpolate.htmlhttp://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.interp2d.html我还知道可以用matplotlib绘制世界地图:http://matplotlib.org/basemap/

似乎永恒以来，我一直在用头撞这堵砖墙，但我似乎无法绕过它。我正在尝试仅使用numpy和矩阵乘法来实现自动编码器。不允许使用theano或keras技巧。我将描述问题及其所有细节。起初有点复杂，因为有很多变量，但它真的很简单。我们所知道的1)X是一个m乘以n的矩阵，它是我们的输入。输入是该矩阵的行。每个输入都是一个n维行向量，我们有m个。2)我们(单个)隐藏层中的神经元数量，即k。3)我们神经元的激活函数(sigmoid，将表示为g(x))及其导数g'(x)我们不知道和想找到的东西总的来说，我们的目标是找到6个矩阵:w1是n乘以k，b1是mbyk,w2kbyn,b2mbyn,w3即nby