我正在尝试在Python上实现最小二乘曲线拟合算法，我已经在Matlab上编写了它。但是，我无法获得正确的变换矩阵，而且问题似乎发生在求解步骤。(编辑:我的变换矩阵在Matlab中非常准确，但在Python中完全不准确。)我在网上看了很多资源，它们都表明要翻译Matlab的“mldivide”，如果矩阵是方阵和非奇异矩阵，则必须使用“np.linalg.solve”，而“np.linalg.lstsq”'否则。但是我的结果不匹配。问题是什么？如果它与函数的实现有关，那么mldivide在numpy中的正确翻译是什么？我在下面附上了两个版本的代码。它们本质上是完全相同的实现，除了求解部分
如果我有这样的数组:a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]])我想“更改分辨率”，并以较小的数组结束(比如2行2列，或2行4列，等等)。我希望通过求和来改变这个分辨率。我需要这个来处理大数组，较小数组的行数、列数将始终是较大数组的一个因素。将上述数组缩减为2x2数组会导致(这正是我想要的):[[14.22.][46.54.]]我有这个功能可以很好地完成:importnumpyasnpdefshrink(data,rows,cols):shrunk=np.zeros((rows,cols))foriinxran
数据帧df中的某些列df.column存储为int64数据类型。取值全为1或0。有没有办法用boolean值替换这些值？ 最佳答案 df['column_name']=df['column_name'].astype('bool')例如:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.random_integers(0,1,size=5),columns=['foo'])print(df)#foo#00#11#20#31#41df['foo']=df['foo'].a
我需要在一维numpy.array中找到最小的第n个元素。例如:a=np.array([90,10,30,40,80,70,20,50,60,0])我想得到第5个最小的元素，所以我想要的输出是40。我目前的解决方案是这样的:result=np.max(np.partition(a,5)[:5])然而，找到5个最小的元素然后取其中最大的一个对我来说似乎有点笨拙。有更好的方法吗？我是否缺少一个可以实现我的目标的函数？有些问题的标题与此类似，但我没有看到任何可以回答我的问题的问题。编辑:我本来应该提到它，但性能对我来说非常重要；因此，heapq解决方案虽然不错，但对我来说并不适用。impor
我有一个函数foo(i)需要一个整数并需要大量时间来执行。以下任何一种初始化a的方式之间是否会有显着的性能差异:a=[foo(i)foriinxrange(100)]a=map(foo,range(100))vfoo=numpy.vectorize(foo)a=vfoo(range(100))(我不在乎输出是列表还是numpy数组。)有没有更好的办法？ 最佳答案 你为什么要优化这个？您是否编写了有效的、经过测试的代码，然后检查了您的算法profiled你的代码，发现优化这个会有效果吗？你是否在一个深层的内部循环中这样做，你发现你正在
你好，我有一张图像(1024x1024)，我在numpy中使用“fromfile”命令将该图像的每个像素放入矩阵中。如何通过修改矩阵a来减小图像的大小(例如，减小到512x512)？a=numpy.fromfile((-path-,'uint8').reshape((1024,1024))我不知道如何修改矩阵a以减小图像的大小。因此，如果有人有任何想法，请分享您的知识，我将不胜感激。谢谢编辑:当我查看结果时，我发现我得到的阅读器读取了图像并将其放入“矩阵”中。所以我将“数组”更改为矩阵。Jose告诉我，我只能将偶数列和偶数行放入一个新矩阵中。这会将图像缩小一半。我需要使用scipy/n
这个问题在这里已经有了答案:Concatenatingtwoone-dimensionalNumPyarrays(6个答案)关闭5年前。我想将numpy数组存储到另一个numpy数组中我正在使用np.concatenate这是我的代码x=np.concatenate(x,s_x)这些是x和s_x的类型和形状Typeofs_x:,Shapeofs_x:(173,)Typeofx:(0,),Shapeofx:(0,)这是显示的错误TypeError:onlyintegerscalararrayscanbeconvertedtoascalarindex
我修改了BernoulliRBMscikit类学习使用softmax可见单元组。在此过程中，我添加了一个额外的Numpy数组visible_config作为类属性，它在构造函数中初始化如下:self.visible_config=np.cumsum(np.concatenate((np.asarray([0]),visible_config),axis=0))其中visible_config是作为输入传递给构造函数的Numpy数组。当我直接使用fit()函数训练模型时，代码运行没有错误。但是，当我使用GridSearchCV结构时，出现以下错误CannotcloneobjectSoft
我想在Python中运行卡方检验。我已经创建了代码来执行此操作，但我不知道我所做的是否正确，因为scipy文档非常稀疏。先说背景:我有两组用户。我的零假设是两组中的人更可能使用台式机、移动设备还是平板电脑没有显着差异。这些是两组中观察到的频率:[[u'desktop',14452],[u'mobile',4073],[u'tablet',4287]][[u'desktop',30864],[u'mobile',11439],[u'tablet',9887]]这是我使用scipy.stats.chi2_contingency的代码:obs=np.array([[14452,4073,42
一段时间以来一直在寻找这个问题的解决方案，但似乎找不到任何东西。例如，我有一个numpy数组[0,0,2,3,2,4,3,4,0,0,-2,-1,-4,-2,-1,-3,-4,0,2,3,-2,-1,0]我想要实现的是生成另一个数组来指示一对数字之间的元素，比方说这里介于2和-2之间。所以我想得到一个这样的数组[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0]请注意，一对(2,-2)之间的任何2或-2都将被忽略。任何简单的方法都是使用for循环遍历每个元素并识别2的第一次出现并将之后的所有内容设置为1直到你点击-2并再次开始寻找下一个2。但我
