我想创建一个数组，其中包含在给定numpy数组中移动的窗口的所有max()es。如果这听起来令人困惑，我很抱歉。我举个例子。输入:[6,4,8,7,1,4,3,5,7,2,4,6,2,1,3,5,6,3,4,7,1,9,4,3,2]我的窗口宽度为5的输出应该是这样的:[8,8,8,7,7,7,7,7,7,6,6,6,6,6,6,7,7,9,9,9,9]每个数字应为输入数组宽度为5的子数组的最大值:[6,4,8,7,1,4,3,5,7,2,4,6,2,1,3,5,6,3,4,7,1,9,4,3,2]\/\/\/\/\/\/\/\/[8,8,8,7,7,7,7,7,7,6,6,6,6,6,

有谁知道Matlab/Octavebwdist()函数的Python替代品？此函数返回给定矩阵的每个单元格到最近的非零单元格的欧几里得距离。我看到了一个OctaveC实现，一个纯Matlab实现，我想知道是否有人必须在ANSIC(它不包含任何Matlab/Octave头文件，因此我可以轻松地从Python集成)或纯Python中实现它。我提到的两个链接都在下面:C++MatlabM-File作为测试，Matlab代码/输出看起来像这样:bw=[01000;10000;00001;00000;00100]D=bwdist(bw)D=1.000000.000001.000002.00000

我有以下格式的文件:0,0.1045533579661,0.2130145620522,0.2806563790483,0.06542490762884,0.3122234296895,0.09590089111066,0.1142077809177,0.1052945011958,0.09006737665729,0.2394131710510,0.059823951314911,0.54170180395612,0.093929580526我想使用ipython绘图函数绘制这些点，执行以下操作:In[40]:mean_data=load("/Users/daydreamer/dat

我正在尝试将以下MATLAB代码转换为Python，但我无法找到在任何合理时间内都能运行的解决方案。M=diag(sum(a))-a;where=vertcat(in,out);M(where,:)=0;M(where,where)=1;这里，a是一个稀疏矩阵，where是一个向量(输入/输出)。我使用Python的解决方案是:M=scipy.sparse.diags([degs],[0])-Awhere=numpy.hstack((inVs,outVs)).astype(int)M=scipy.sparse.lil_matrix(M)M[where,:]=0#Thisistheslo

我正在尝试使用两个numpy数据数组在python中进行二阶导数。例如，有问题的数组如下所示:importnumpyasnpx=np.array([120.,121.5,122.,122.5,123.,123.5,124.,124.5,125.,125.5,126.,126.5,127.,127.5,128.,128.5,129.,129.5,130.,130.5,131.,131.5,132.,132.5,133.,133.5,134.,134.5,135.,135.5,136.,136.5,137.,137.5,138.,138.5,139.,139.5,140.,140.5,14

当我执行以下代码时，我得到一个备用矩阵:importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrixrow=np.array([0,0,1,2,2,2])col=np.array([0,2,2,0,1,2])data=np.array([1,2,3,4,5,6])sp=csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))print(sp)(0,0)1(0,2)2(1,2)3(2,0)4(2,1)5(2,2)6我想向这个稀疏矩阵添加另一列，因此输出为:(0,0)1(0,2)2(0,3)7(1,2)3(1,3)7(2,0)4(2

我需要在Python中进行二项式检验，该检验允许计算10000量级的“n”个数。我已经使用scipy.misc.comb实现了一个快速的binomial_test函数，但是，它在n=1000左右非常有限，我猜是因为它在计算阶乘或组合本身时达到了最大的可表示数。这是我的功能:fromscipy.miscimportcombdefbinomial_test(n,k):"""Calculatebinomialprobability"""p=comb(n,k)*0.5**k*0.5**(n-k)returnp我如何使用nativepython(或numpy、scipy...)函数来计算二项式概

假设我有一个简单的数据集。也许以字典的形式，它看起来像这样:{1:5,2:10,3:15,4:20,5:25}(顺序总是升序)。我想做的是从逻辑上弄清楚下一个数据点最有可能是什么。例如，在这种情况下，它将是{6:30}最好的方法是什么？ 最佳答案 您还可以使用numpy的polyfit:data=np.array([[1,5],[2,10],[3,15],[4,20],[5,25]])fit=np.polyfit(data[:,0],data[:,1],1)#Theuseof1signifiesalinearfit.fit[5.00

我正在尝试使用scipy读取.wav文件。我这样做:fromscipy.ioimportwavfilefilename="myWavFile.wav"print"Processing"+filenamesamples=wavfile.read(filename)我得到了这个丑陋的错误:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.6/lib/python2.6/site-packages/scipy/io/wavfile.py:121:WavFileWarning:chunknotunderstoodwarnings.warn("chu

我有一组3D点:a=np.array([[2.,3.,8.],[10.,4.,3.],[58.,3.,4.],[34.,2.,43.]])我如何计算geometricmedian那些点？ 最佳答案 我实现了YehudaVardi和Cun-HuiZhang的几何中位数算法，在他们的论文中描述"ThemultivariateL1-medianandassociateddatadepth".一切都在numpy中矢量化，所以应该非常快。我没有实现权重-只有未加权的点。importnumpyasnpfromscipy.spatial.dist