我有一个包含许多条目的Python列表，我需要使用以下任一方法对其进行缩减采样:最大行数。例如，将包含1234个条目的列表限制为1000个。原始行的比例。例如，将列表的长度设为原始长度的1/3。(我需要能够同时使用两种方式，但一次只能使用一种)。我相信对于最大行数，我可以计算所需的比例并将其传递给比例缩小器:defdownsample_to_max(self,rows,max_rows):returndownsample_to_proportion(rows,max_rows/float(len(rows)))...所以我真的只需要一个下采样函数。有什么提示吗？编辑:该列表包含对象，而
Cython教程展示了一个很好的示例，说明如何将Numpy与Cython结合使用。但是，我有使用scipy.stats包的代码，在尝试编译代码时，出现如下错误:dvi.pyx:7:8:'scipy.stats.pxd'notfound我担心Cython(？)不支持scipy。有人可以评论在Cython中使用scipy或指出一些资源/教程的方向吗？谢谢! 最佳答案 所以我在CythonGoogleGroup(https://groups.google.com/forum/?fromgroups#!searchin/cython-use
第一部分：问题分析（1）实验题目：拉格朗日插值算法具体实验要求：要求学生运用拉格朗日插值算法通过给定的平面上的n个数据点，计算拉格朗日多项式Pn(x)的值，并将其作为实际函数f(x)的估计值。用matlab编写拉格朗日插值算法的代码，要求代码实现用户输入了数据点(xi,f(xi))、插值点之后，程序能够输出插值点对应的函数估值。（2）实验目的：让同学们进一步掌握拉格朗日插值算法的原理以及运算过程，并且通过matlab编程培养实际的上机操作能力和代码能力。第二部分：数学原理 要估计任一点ξ，ξ≠xi,i=0,1,2,...,n,则可以用Pn（ξ）的值作为准确值f(ξ)的近似值，此方法叫做“插值
我的问题类似于问题here.简单来说，我有一个时间序列角度数据，它在[0,360]之间。我需要计算测量之间的迭代。目前，我正在使用scipy.interpolate.interp1d.为了使我的问题清楚，这里有一个例子，importnumpyasnpfromscipyimportinterpolatedata=np.array([[0,2,4],[1,359,1]])#firstrowtimeindex,secondrowanglemeasurementsf=interpolate.interp1d(data[0,:],data[1,:],kind='linear',bounds_er
我有一些我正在使用scipy.stats拟合Gamma分布。我能够提取形状、位置和比例参数，它们在我期望的数据范围内看起来很合理。我的问题是:有没有办法也得到参数中的错误？类似于curve_fit的输出。注意:我不直接使用曲线拟合，因为它不能正常工作，而且大多数时候无法计算Gamma分布的参数。另一方面，scipy.stats.gamma.fit工作正常。这是我正在做的事情的一个例子(没有我的实际数据)。fromscipy.statsimportgammashape=12;loc=0.71;scale=0.0166data=gamma.rvs(shape,loc=loc,scale=s
出于对键盘的随机攻击，我最终注意到SciPy中有一个名为i的变量，它被分配给字符串'6'。(在其他机器上可能会有所不同？)我尝试使用内置的帮助函数，但是没有任何东西分配给scipy.i因为它只引用一个字符串。我还搜索了文档和谷歌，但没有找到任何结果。它可能与版本控制或类似的东西有关吗？顺便说一句，我在Windows7(均为64位)上使用EnthoughtPython。这远不是一个关键问题，我只是对此感到好奇! 最佳答案 哦，这很可爱。来自scipy__init__.py:#Emitawarningifnumpyistoooldmaj
我想要实现的是以编程方式创建一个由256x256颜色值矩阵表示的二维色带。可以在附图中看到预期的结果。我的起点是矩阵的4个角颜色，应从中插入其间剩余的254种颜色。虽然我在为一个轴插值颜色方面取得了一些成功，但二维计算让我有些头疼。虽然图像似乎具有非线性颜色渐变，但我对线性渐变很满意。如果您能给我一些提示，说明如何使用numpy或其他工具执行此操作，我将不胜感激。 最佳答案 这是一个使用zoomfunction的超短解决方案来自scipy.ndimage。我用初始颜色(此处为随机颜色)定义了一个2x2RGB图像，并将其简单地缩放到2
我有这个使用numpy数组进行矩阵乘法的例子:importnumpyasnpm=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c=np.array([0,1,2])m*carray([[0,2,6],[0,5,12],[0,8,18]])如果m是scipy稀疏CSR矩阵，我如何做同样的事情？这给出了维度不匹配:sp.sparse.csr_matrix(m)*sp.sparse.csr_matrix(c) 最佳答案 您可以调用csr_matrix的multiply方法进行逐点乘法。sparse.csr_matr
下面的代码为我提供了最佳拟合线的平线，而不是沿着适合数据的e^(-x)模型的漂亮曲线。谁能告诉我如何修复下面的代码以使其适合我的数据？importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.optimizedef_eNegX_(p,x):x0,y0,c,k=py=(c*np.exp(-k*(x-x0)))+y0returnydef_eNegX_residuals(p,x,y):returny-_eNegX_(p,x)defGet_eNegX_Coefficients(x,y):print'xis:',xprint'yis:',y#C
scipy.io.wavfile.read似乎无法读取24位.wav文件。您知道如何处理它们吗？ 最佳答案 如果您的wav文件没有被压缩，您可以在这里尝试readwav函数:https://gist.github.com/WarrenWeckesser/7461781更新我将该要点转换为python包:https://pypi.python.org/pypi/wavio源代码在github:https://github.com/WarrenWeckesser/wavio 关于python
