我正在使用Python进行核密度估计，并使用高斯混合模型对多维数据样本的可能性进行排序。每条数据都是一个角度，我不确定如何处理机器学习角度数据的周期性。首先，我通过添加360来移除所有负角，因此所有负角都变为正角，-179变为181。我相信这可以优雅地处理-179的情况，与179和类似的没有显着差异，但它不处理像359与1没有区别的实例。我想到的解决该问题的一种方法是同时保留负值和负值+360，并使用两者中的最小值，但这需要修改机器学习算法。对于这个问题，是否有一个好的仅预处理解决方案？scipy或scikit中内置了什么？谢谢! 最佳答案

我正在寻找一种快速计算n个外积之和的方法。基本上，我从正态分布生成的两个矩阵开始-有n个向量和v个元素:A=np.random.normal(size=(n,v))B=np.random.normal(size=(n,v))我想要的是计算A和B中每个大小为v的向量的外积并将它们相加。请注意，A*B.T不起作用-A的大小为nxv，而B的大小为vxn。我能做的最好的事情就是创建一个循环，在其中构建外部产品，然后再求和。我是这样的:outers=np.array([A[i]*B[i].T])这将创建一个nxvxv数组(循环在列表推导中，随后转换为数组)，然后我可以使用np.sum(outer

我有一个随时间变化的信号。我想绘制它随时间的积分，时间是x轴，积分值是y轴。是否有任何Python方式可以做到这一点？更具体地说:我有一个时间数组time和一个信号数组signal。它们具有相同的维度。我需要在time上将signal与scipy.integrate.trapz()集成。我不想得到最终的积分，而是希望看到积分随着时间的推移而变化。 最佳答案 尝试使用scipy.integrate.cumtrapz()代替:plt.plot(time[:-1],scipy.integrate.cumtrapz(signal,x=tim

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