我正在使用Matplotlib绘制时间序列数据，但序列中缺少一些数据。Matplotlib隐式地将最后一个连续数据点加入到下一个数据点。但如果数据丢失，情节看起来很难看。以下是获得的情节。可以看出，在4月30日标记附近，数据缺失，Matplotlib加入点。下图也是数据的散点图。散点图掩盖了这个错误，但在这种情况下，相邻的数据点不会联合。此外，鉴于涉及大量数据点，散点图非常慢。此类问题的推荐解决方案是什么。 最佳答案 如果你能确定断点应该在哪里，你可以:分解数据并手工绘制每个“部分”在空白处的数据中插入np.nan参见示例Plotp
更新:我尝试了@user2258766关于miniconda的建议。它最初非常有前途。但是，当我安装了scipynumpymatplotlibsympy后，miniconda文件夹的大小迅速增长到1G。这是否意味着如果我想使用我提到的4个包，安装的最小大小是1G。为什么它们这么大？是否还有可能进一步缩小安装尺寸？--Scipy网站推荐了Anaconda。但它为我安装了很多不相关的包。是否有我可以使用的最小分布？我只想要Scipy、Sympy、Numpy和Maplotlib，不需要其他。另一个相关的问题是，为什么这些Python包之间存在如此多的依赖关系？我以前是用Java编程的，现在看
我正在寻找一个类似于np.interp的函数，它可以处理datetime对象。例如:importdatetime,numpyasnparr1=np.array([datetime.datetime(2008,1,d)fordinrange(1,10)])arr2=np.arange(1,10)np.interp(datetime.datetime(2008,1,5,12),arr1,arr2)理想情况下会返回5.5，但numpy引发TypeError:arraycannotbesafelycasttorequiredtype。有没有很好的pythonic方法解决这个问题？
我正在尝试在matplotlib中绘制一条线。我正在寻找正确的插值类型。我想要这样的东西每条线都经过平滑处理。我尝试了几种scipy和matplotlib的组合，比如x_new=np.arange(x,x_length,1)tck=interpolate.splrep(x,y,s=3)y_new=interpolate.splev(x_new,tck,der=0)ax.plot(x_new,y_new,color+lstyle)但我得到的最好结果是这条线代表一个递增的变量..所以它是一个错误的表示。我可以搜索什么？谢谢编辑:我正在考虑自己实现一个方法，但我不知道是否已经完成。伪代码如下
没问题:>>>t=np.array([[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2],[3,3,3,3,3],[4,4,4,4,4],[5,5,5,5,5]])>>>x=np.arange(5).reshape((-1,1));y=np.arange(5)>>>print(t[[x]],t[[y]])大问题:>>>s=scipy.sparse.csr_matrix(t)>>>print(s[[x]].toarray(),s[[y]].toarray())Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,in::::ValueError:data,in
我在scipy中做t检验时遇到问题，这让我慢慢发疯。它应该很容易解决，但我所做的一切都不起作用，而且我无法通过广泛的搜索找到解决方案。我在Anaconda的最新发行版上使用Spyder。具体来说:我想比较我从csv文件导入的pandas数据框中的两列(“Trait_A”和“Trait_B”)之间的均值。其中一列中的某些值是“Nan”(“不是数字”)。独立样本scipyt检验函数的默认设置不包含“NaN”值。然而，settingthe'nan_policy'parameterto'omit'shoulddealwiththis.然而，当我这样做时，测试统计量和p值返回为“NaN”。当我将
我有两台安装了scipy0.12和PIL的不同机器。在一台机器上，当我尝试读取.png文件时，它返回一个大小为(wxhx3)的整数数组:In[2]:fromscipy.ndimage.ioimportimreadIn[3]:out=imread(png_file)In[4]:out.shapeOut[4]:(750,1000,4)在另一台机器上，使用相同的图像文件，这将返回一个包装在数组中的PIL.PngImagePlugin.PngImageFile对象In[2]:fromscipy.ndimage.ioimportimreadIn[3]:out=imread(png_file)In
我即将开始使用NumPy/SciPy进行一些信号处理工作。但是，我以前从未使用过Python，不知道从哪里开始。我看到这个世界上目前有两个Python分支:版本2.x和3.x。作为一个新手，我本能地倾向于选择较新的，但似乎有很多关于两者之间不兼容的讨论。Numpy似乎与Python3兼容。我在SciPy上找不到任何文档。您会推荐使用Python3还是2？(你能给我一些资源来开始吗？我知道C/C++、Ruby、Matlab和其他一些东西，基本上想使用NumPy而不是Matlab。) 最佳答案 scipy和numpy都与py3k兼容。但
我正在使用我认为是最新的statsmodel0.8.0运行下面的代码。importstatsmodels.apiassmest=sm.Logit(y_train,x_train)result=est.fit()print(result.summary())这给我一个错误提示:AttributeError:模块“scipy.stats”没有属性“chisqprob”。我似乎无法在stackoverflow或其他地方找到任何解决此问题的方法。非常感谢任何帮助。 最佳答案 试试这个:result.summary2()链接:http://w
我正在使用python/numpy/scipy来实现此算法，以根据地形坡向和坡度对齐两个数字高程模型(DEM):“用于量化冰川厚度变化的卫星高程数据集的配准和偏差校正”，C.Nuth和A.Kääb，doi:10.5194/tc-5-271-2011我已经设置了一个框架，但是scipy.optimize.curve_fit提供的拟合质量很差。deff(x,a,b,c):y=a*numpy.cos(numpy.deg2rad(b-x))+creturnydefcompute_offset(dh,slope,aspect):importscipy.optimizeasoptimization
