这一定是一个非常基本的问题:我正在尝试使用Matplotlib。这是来自documentation的基本示例.importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(0,5,0.1)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)我已经在ipython、bpython和默认解释器(Ubuntu10.10，64位)中尝试过，我得到的只是这样的消息:[]我做错了什么？ 最佳答案 您缺少plt.show()命令matplotlib显示带有图形的窗口。
我正在寻找一种在python2或3中进行加/减运算的方法。我不知道命令或运算符，也找不到执行此操作的命令或运算符。我错过了什么吗？ 最佳答案 如果您要打印±符号，只需使用:print(u"\u00B1") 关于python-python的加/减运算符±，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27872250/
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
我对NumPy/SciPy插值方法感到困惑。我使用LinearNDInterpolator实现了3D线性插值，但我发现它非常慢。然后我用纯Python写了一个强力三重for循环方法，令人惊讶的是它给了我1000倍的加速。我也试了一下Numba包，但结果并没有更快。根据我在互联网上找到的任何来源，与NumPy/SciPy和Numba相比，Python循环应该超慢。但这不是我所看到的。我发布了我运行的整个源代码。我在我的机器上得到了这些时间:Numpyready:3.94499993324s,result[0]=0.480961746817Pythonforloop...Pythonrea
我正在使用scikitlearn进行聚类(k-means)。当我使用详细选项运行代码时，它会打印每次迭代的惯性。算法完成后，我想获得每个形成的簇的惯性(k个惯性值)。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 我设法使用fit_transform方法获取该信息，他们获取每个样本与其簇之间的距离。model=cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=n)distances=model.fit_transform(trainSamples)variance=0i=0forlabelinmodel.labels_:var
我有一个带有一组唯一ID补丁/区域的栅格，我已将其转换为二维Pythonnumpy数组。我想计算所有区域之间的成对欧几里得距离，以获得分隔每个栅格block最近边缘的最小距离。由于阵列最初是一个栅格，因此解决方案需要考虑单元格之间的对角线距离(我总是可以通过乘以栅格分辨率将单元格中测量的任何距离转换回米)。我按照thisanswertoarelatedquestion中的建议尝试了scipy.spatial.distance中的cdist函数，但到目前为止，我无法使用可用文档解决我的问题。作为最终结果，我理想地拥有一个3xX数组，其形式为“从ID、到ID、距离”，包括所有可能的区域组合
我目前正在研究一些信号处理(使用scipy)，但我遇到了一个奇怪的问题，无法弄清楚哪里出了问题。也就是说，我正在从.wav文件中读取一些音频数据，但在进一步处理之前必须重新采样。该信号有超过500,000个样本。现在，scipy.signal.resample仅在其中一个channel上就需要10多分钟。好吧，我想，这可能是正常的，因为有很多样本。然而，然后我决定用1,000,000个样本对另外两个“信号”(即随机生成的数字数组和零数组)进行实验，并对这些信号进行重新采样。奇怪的是，这种情况下的重采样只需要几毫秒，所以大小显然不是问题。我的最终实验是从我的原始信号中提取零点(大约有50
我有python3.7.1和scipy版本:1.3.0。调用auto_arima时出现错误:“无法从‘scipy.misc’导入名称‘factorial’”只是这个基本的导入导致了这个问题:-“从pmdarima.arima导入auto_arima”我试过重新安装scipy，没有用 最佳答案 函数factorial已从scipy.misc移至scipy.special。scipy.misc中的版本已经弃用了一段时间，并在scipy1.3.0中被删除。pmdarima或其依赖项之一仍在使用名称scipy.misc.factorial。
我一直在使用Matplotlib的动画工具来制作动画人物。我注意到一个问题，对于具有大量帧的动画来说尤为明显，即图形的质量会迅速恶化，从而导致像素化-输出看起来很模糊。例子:凌乱的网格线像素化输出我一直在使用渲染动画importmatplotlibmatplotlib.use("Agg")anim=animation.FuncAnimation(fig,...,blit=False)mywriter=animation.FFMpegWriter(fps=15)anim.save("path.mp4",writer=mywriter)我试过使用blit=True/False，但没发现有太
我正在从事一个需要处理3维大型数组的项目。我使用的是numpy3d数组，但我的大部分条目都将为零，因此会浪费大量内存。Scipysparse似乎只允许二维矩阵。还有其他方法可以存储3D稀疏数组吗？ 最佳答案 scipy.sparse有多种格式，但只有几种格式具有一组高效的数字运算。不幸的是，这些是更难扩展的。dok使用索引元组作为字典键。所以这很容易从2d推广到3d或更多。coo有row、col、data属性数组。那么从概念上讲，添加第三个depth(?)很容易。lil可能需要列表中的列表，这可能会变得困惑。但是csr和csc将数组
