我有两个随机变量X和Y，它们均匀分布在单纯形上:我想评估它们总和的密度:计算完上述积分后，我的最终目标是计算以下积分:为了计算第一个积分，我在单纯形中生成均匀分布的点，然后检查它们是否属于上述积分中的所需区域，并采用点的分数来评估上述密度。一旦我计算出上述密度，我就会按照类似的过程来计算上述对数积分以计算其值。然而，这是非常低效的，需要花费很多时间，比如3-4小时。谁能建议我用Python解决这个问题的有效方法？我正在使用Numpy包。这是代码importnumpyasnpimportmathimportrandomimportnumpy.randomasnprndimportmatp

我想抓取一些博客并以编程方式分析它们基于html和css的布局以查看例如如果侧边栏位于主要内容的左侧或右侧，则列数和宽度。我怎样才能最好地做到这一点？有没有我可以使用的工具或库？(我更喜欢Python或PHP的解决方案。) 最佳答案 这听起来像是使用纯服务器端CSS和HTML解析来完成的一项极其艰巨的任务-您实际上必须重新创建浏览器的渲染引擎才能获得可靠的结果。根据您的需要，我可以按照以下思路想出一种方法:使用wget和--page-requisites获取页面和样式表然后:使用类似Selenium的工具遍历每个下载的页面，搜索元素

我在Python2.7中计算似然比检验时遇到问题。我有两个模型和相应的似然值。我认为比较模型L2是否优于模型L1(如果模型密切相关)的规则是查看-2*log(L2/L1)。然后我想找到对应于-2*log(L2/L1)的p值，并将其与L2优于L1的重要性相关联。这是我目前所拥有的:importnumpyasnpfromscipy.statsimportchisqprobL1=467400.#log(likelihood)ofmy1stfitL2=467414.#log(likelihood)ofmy2ndfitLR=-2.*np.log(L2/L1)#LR=-5.9905e-05p=ch

我注意到如果p值极小，SciPy中的Fisher精确检验会返回负p值:>>>importscipyassp>>>importscipy.stats>>>x=[[48,60],[3088,17134]]>>>sp.stats.fisher_exact(x)(4.4388601036269426,-1.5673906617053035e-11)在R中，使用相同的2x2列联表:>a=matrix(c(48,60,3088,17134),nrow=2)>fisher.test(a)p-value=6.409e-13我的问题是1)为什么SciPy返回负p值？2)如何使用SciPy生成正确的p值？

我的问题涉及统计和python，我是两者的初学者。我正在运行模拟，对于自变量(X)的每个值，我为因变量(Y)生成1000个值。我所做的是计算每个X值的Y平均值，并使用scipy.optimize.curve_fit拟合这些平均值。曲线非常吻合，但我还想绘制置信区间。我不确定我正在做的事情是否正确，或者我想做的事情是否可以完成，但我的问题是如何从curve_fit生成的协方差矩阵中获取置信区间。该代码首先从文件中读取平均值，然后仅使用curve_fit。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportc

我有一些相似时期的数据集。是当时人的呈现，时间大概一年。数据不是定期收集的，而是相当随机的:每年15-30个条目，来自5个不同的年份。根据每年的数据绘制的图表大致如下:用matplotlib制作的图表。我有datetime.datetime,int格式的数据。是否有可能以任何明智的方式预测future的结果？我最初的想法是计算所有以前出现的平均值并预测它会是这个。不过，这并没有考虑当年的任何数据(如果它一直高于平均水平，猜测可能会略高)。数据集和我的统计知识有限，所以每一个见解都是有帮助的。我的目标是首先创建一个原型(prototype)解决方案，尝试我的数据是否足以满足我正在尝试做的

因为我一直在做一些社交网络分析，所以我偶然发现了在网络度上拟合概率分布的问题。因此，我有一个概率分布P(X>=x)，从目测来看，它遵循具有指数截断的幂律而不是纯幂律(直线)。因此，假定具有指数截断的幂律分布方程为:f(x)=x**alpha*exp(beta*x)我如何使用Python估计参数alpha和beta？我知道scipy.stats.powerlaw包存在并且它们有一个.fit()函数，但它似乎没有完成这项工作，因为它只返回绘图的位置和比例，哪个似乎只对正态分布有用？这个包的教程也不够。附言我很清楚CLausetetal的实现但它们似乎没有提供估计交替分布参数的方法。

一些一直在为Stata11苦苦挣扎的同事正在寻求我的帮助，以尝试将他们费力的工作自动化。他们在Stata中主要使用了3个命令:tsset(setsatimeseriesanalysis)如:tssetyear_column,yearlyvarsoc(Obtainlag-orderselectionstatisticsforVARs)如:varsoccolumn_acolumn_bvec(vectorerror-correctionmodel)如:veccolumn_acolumn_b,trend(con)lags(1)noetable有谁知道我可以通过python使用任何科学库来实现相

有一些物理实验的结果，可以表示为直方图[i,amount_of(i)]。我想这个结果可以通过混合使用4-6个高斯函数来估计。Python中有没有一个包，以直方图为输入，返回混合分布中每个高斯分布的均值和方差？原始数据，例如: 最佳答案 这是一个mixtureofgaussians，并且可以使用expectationmaximization进行估算方法(基本上，它在估计它们如何混合在一起的同时找到分布的中心和均值)。这是在PyMix中实现的包裹。下面我生成了一个混合法线的例子，并使用PyMix为它们拟合一个混合模型，包括弄清楚你感兴趣

我有这个带有日期时间索引的数据框:ts_log:dateprice_per_unit2013-04-0412.7623692013-04-0512.7771202013-04-0612.7731462013-04-0712.7807742013-04-0812.786835我有这段代码用于分解fromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decomposedecomposition=seasonal_decompose(ts_log)trend=decomposition.trendseasonal=decomposition.seasonalr