我正在使用Python2.7并试图让PyBrain工作。但即使安装了scipy，我也会收到此错误-Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1-py2.7.egg/pybrain/__init__.py",line1,infrompybrain.structure.__init__import*File"/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1-py2.7.egg/
如何以可移植格式保存/加载scipy稀疏csr_matrix？scipy稀疏矩阵是在Python3(Windows64位)上创建的，可以在Python2(Linux64位)上运行。最初，我使用了pickle(协议(protocol)=2和fix_imports=True)，但这在从Python3.2.2(Windows64位)到Python2.7.2(Windows32位)的过程中不起作用并得到了错误:TypeError:('datatypenotunderstood',,(,(0,),'[98]')).接下来，尝试了numpy.save和numpy.load以及scipy.io.mm
我正在尝试使用scipy读取图像。但是它不接受scipy.misc.imread部分。这可能是什么原因？>>>importscipy>>>scipy.misc>>>scipy.misc.imread('test.tif')Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inscipy.misc.imread('test.tif')AttributeError:'module'objecthasnoattribute'imread' 最佳答案 imread在SciPy1.0.0中已弃用，并将在1.
有没有一种更有效的方法来对预先指定的bin中的数组取平均值？例如，我有一个数字数组和一个对应于该数组中bin开始和结束位置的数组，我只想取这些bin中的平均值？我有下面的代码，但我想知道如何减少和改进它。谢谢。fromscipyimport*fromnumpyimport*defget_bin_mean(a,b_start,b_end):ind_upper=nonzero(a>=b_start)[0]a_upper=a[ind_upper]a_range=a_upper[nonzero(a_upper 最佳答案 它可能更快更容易使用
当通过pip安装scipy时:pipinstallscipyPip构建scipy失败并抛出以下错误:Cleaningup...Command/Users/administrator/dev/KaggleAux/env/bin/python2.7-c"importsetuptools,tokenize;__file__='/Users/administrator/dev/KaggleAux/env/build/scipy/setup.py';exec(compile(getattr(tokenize,'open',open)(__file__).read().replace('\r\n'
我可以通过查找一阶导数的过零或其他东西自己编写一些东西，但这似乎是一个足够通用的函数，可以包含在标准库中。有人知道吗？我的特定应用是二维数组，但通常它会用于在FFT等中查找峰值。具体来说，在这类问题中，有多个强峰值，然后是许多较小的“峰值”，这些“峰值”只是由应该忽略的噪声引起的。这些只是例子；不是我的实际数据:一维峰:二维峰:峰值查找算法会找到这些峰值的位置(不仅仅是它们的值)，并且理想情况下会找到真正的样本间峰值，而不仅仅是具有最大值的索引，可能使用quadraticinterpolation什么的。通常您只关心几个强峰，因此选择它们要么是因为它们高于某个阈值，要么是因为它们是有序
我已在亚马逊ec2微型实例(Ubuntu13.04)上的默认python编译器中成功安装scipy。但是我无法在virtualenv中安装scipy。pipinstallscipy以这个错误结束scipy/sparse/sparsetools/csr_wrap.cxx:Infunction‘voidinit_csr()’:scipy/sparse/sparsetools/csr_wrap.cxx:73303:21:warning:variable‘md’setbutnotused[-Wunused-but-set-variable]c++:internalcompilererror:K
我正在构建基于blas和lapack的numpy/scipy环境，或多或少基于this走过。完成后，如何检查我的numpy/scipy函数是否确实使用了之前构建的blas/lapack功能？ 最佳答案 numpy.show_config()方法(或numpy.__config__.show())输出有关在构建时收集的链接的信息。我的输出看起来像这样。我认为这意味着我正在使用MacOS附带的BLAS/LAPACK。>>>importnumpyasnp>>>np.show_config()lapack_opt_info:extra_li
在使用SciPy和NumPy的项目中，我应该使用scipy.pi,numpy.pi,或math.pi? 最佳答案 >>>importmath>>>importnumpyasnp>>>importscipy>>>math.pi==np.pi==scipy.piTrue所以没关系，都是一样的值。所有三个模块都提供pi值的唯一原因是，如果您只使用三个模块中的一个，您可以方便地访问pi，而无需导入另一个模块。他们没有为pi提供不同的值。 关于python-我应该使用scipy.pi、numpy.
Numpy、scipy、matplotlib和pylab是使用python进行科学计算的常用术语。我刚学了一点pylab，就搞糊涂了。每当我想导入numpy时，我总是可以这样做:importnumpyasnp我只是认为，一旦我这样做了frompylabimport*numpy也将被导入(使用np别名)。所以基本上第二个比第一个做了更多的事情。我想问几件事:pylab只是numpy、scipy和matplotlib的包装器对吗？由于np是pylab中的numpy别名，那么pylab中的scipy和matplotlib别名是什么？(据我所知，plt是matplotlib.pyplot的别名
