我可以访问一组Unix机器，但它们没有我需要的软件(numpy、scipy、matplotlib等)，所以我必须自己安装它们(我不也没有root权限，所以像apt-get或yast这样的命令不起作用。在最坏的情况下，我将不得不从源代码编译它们。有没有更好的方法进行？我听说过关于EnthoughtPython的事和Sage，但我不确定最好的方法是什么。有什么建议吗？ 最佳答案 EPD(EnthoughtPythonDistribution)很棒，但即使是学术界，您也只能免费获得32位版本。如果你打算做任何ram密集型的事情，那不是一个

我一直在尝试在numpy中使用savetxt函数。我遇到的问题是，即使我认为我相应地定义了我的变量，即int()或double()，我得到的文本文件中有float。我该如何改变它？输入如下:pNoise=[int(i),around(pNoise[0],decimals=3),around(pNoise[1],decimals=3),around(pNoise[2],小数=3)]savetxt行如下:savetxt(noutF,pNoisetot)我期望的是:01.5678.865而不是我得到0.000000000000000000e+001.015909999999999940e+0

我有一个python代码，我必须在其中将二维数组转换为二维矩阵，以便我可以使用它来计算逆。为此，我正在使用numpy.matrix(array)但它不起作用。谁能告诉我如何将二维数组转换为numpy矩阵？该数组由所有float组成 最佳答案 如果a是你的数组，np.asmatrix(a)是一个矩阵。 关于python-将2Dnumpy数组转换为2Dnumpy矩阵，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow

我想生成一个大小为N的随机数组，它只包含0和1，我希望我的数组具有0和1之间的某个比率。例如，数组的90%为1，其余10%为0(我希望这90%与整个数组一起是随机的)。现在我有:randomLabel=np.random.randint(2,size=numbers)但我无法控制0和1之间的比例。 最佳答案 如果您想要精确的1:9比例:nums=numpy.ones(1000)nums[:100]=0numpy.random.shuffle(nums)如果您想要独立的10%概率:nums=numpy.random.choice([0

我正在使用Python3.5，并且正在使用pandas。我已经从yahoofinance加载了股票数据并将文件保存到csv。我的DataFrames从csv加载这些数据。这是我的DataFrame的csv文件的十行副本DateOpenHighLowCloseVolumeAdjClose1990-04-1226.87500026.87500026.62526.6256100250.5760361990-04-1626.50000026.75000026.37526.750500251.7524491990-04-1726.75000026.87500026.75026.875230025

我正在将matlab脚本转换为numpy，但在从二进制文件读取数据时遇到了一些问题。当使用fromfile跳过文件的开头时，是否有fseek的等价物？这是我需要做的提取类型:fid=fopen(fname);fseek(fid,8,'bof');second=fread(fid,1,'schar');fseek(fid,100,'bof');total_cycles=fread(fid,1,'uint32',0,'l');start_cycle=fread(fid,1,'uint32',0,'l');谢谢! 最佳答案 您可以按正常方

Python中R的ecdf(x)(x)函数在numpy或scipy中的等效项是什么？ecdf(x)(x)与:基本相同吗？importnumpyasnpdefecdf(x):#normalizeXtosumto1x=x/np.sum(x)returnnp.cumsum(x)还是需要其他东西？编辑如何控制ecdf使用的bin数量？ 最佳答案 ecdf的OP实现是错误的，您不应该cumsum()值。所以不是ys=np.cumsum(x)/np.sum(x)而是ys=np.cumsum(1for_inx)/float(len(x))或更好的

我正在尝试制作一个如下所示的numpy数组:[abc][abc][abc][abc]所以这涉及到更新主对角线和它上面的两条对角线。执行此操作的有效方法是什么？ 最佳答案 您可以使用np.indices获取数组的索引，然后将值分配到您想要的位置。a=np.zeros((5,10))i,j=np.indices(a.shape)i,j分别是行索引和列索引。a[i==j]=1.a[i==j-1]=2.a[i==j-2]=3.将导致:array([[1.,2.,3.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,1.,2.,3.,0.

我想知道是否有一种方法可以按连续的索引号进行分组并将这些组移动到不同的列中。这是我正在使用的DataFrame的示例:0019218.965703119247.621650219232.651322919279.2169561019330.0873711119304.316973我的想法是按顺序索引号分组并得到如下内容:01019218.96570319279.216956119247.62165019330.087371219232.65132219304.316973我一直在尝试将我的数据按3个block拆分，然后按groupby拆分，但我正在寻找更多可用于分组和重新排列顺序索引号

我有这个函数来计算向量x的平方马氏距离以表示:defmahalanobis_sqdist(x,mean,Sigma):'''CalculatessquaredMahalanobisDistanceofvectorxtodistibutions'mean'''Sigma_inv=np.linalg.inv(Sigma)xdiff=x-meansqmdist=np.dot(np.dot(xdiff,Sigma_inv),xdiff)returnsqmdist我有一个形状为(25,4)的numpy数组。所以，我想在没有for循环的情况下将该函数应用于数组的所有25行。所以，基本上，我该如何编