我正在寻找时间序列的等价物idealfilter这是在Matlab中为Python实现的。我的目标是使用EulerianVideoMagnificationpaper中使用的离散余弦变换实现理想滤波器在Python中，以便从标准视频中获取人类的心跳。我正在使用他们的视频作为我的输入，并且我已经实现了带通滤波器方法，但我一直无法找到在我的脚本中使用的idealfilter方法。他们声称他们使用0.83-1.0Hz的DCT实现了一个理想的滤波器。我的问题是Matlab中的idealfilter将截止频率作为输入，但我认为它不是用dct实现的。相比之下，scipy.fftpack中的DCT滤
我正在使用SciPy的分层凝聚聚类方法对mxn特征矩阵进行聚类，但聚类完成后，我似乎无法弄清楚如何从生成的聚类中获取质心。下面是我的代码:Y=distance.pdist(features)Z=hierarchy.linkage(Y,method="average",metric="euclidean")T=hierarchy.fcluster(Z,100,criterion="maxclust")我正在获取我的特征矩阵，计算它们之间的欧氏距离，然后将它们传递给层次聚类方法。从那里开始，我正在创建最多100个集群的平面集群现在，基于扁平簇T，我如何获得代表每个扁平簇的1xn质心？
我有一个包含大约5000个条目的距离矩阵，并使用scipy的层次聚类方法对矩阵进行聚类。我为此使用的代码是以下片段:Y=fastcluster.linkage(D,method='centroid')#D-distancematrixZ1=sch.dendrogram(Y,truncate_mode='level',p=7,show_contracted=True)由于包含所有这些数据的树状图会变得相当密集，因此我使用truncate_mode稍微修剪一下。所有这些都有效，但我想知道如何找出原始5000个条目中的哪些条目属于树状图中的特定分支。我试过用leaves=sch.leaves
是否有某种方法可以像MatlabDelaunay生成的那样在2D中获得更有序的三角剖分？这是Matlab的2DDelaunay三角剖分的示例。使用这段代码:xPoints=np.arange(0,11,1)yPoints=np.arange(0,11,1)gridPoints=np.array([[x,y]foryinyPointsforxinxPoints])tri=Delaunay(gridPoints)plt.triplot(gridPoints[:,0],gridPoints[:,1],tri.simplices.copy())plt.plot(gridPoints[:,0],
我有数千个以表格格式存储的多边形(给定它们的4个角坐标)，代表地球的小区域。此外，每个多边形都有一个数据值。该文件看起来像这样:lat1,lat2,lat3,lat4,lon1,lon2,lon3,lon4,data57.27,57.72,57.68,58.1,151.58,152.06,150.27,150.72,13.4556.96,57.41,57.36,57.79,151.24,151.72,149.95,150.39,56.2457.33,57.75,57.69,58.1,150.06,150.51,148.82,149.23,24.5256.65,57.09,57.05,5
我知道matplotlib和scipy可以进行双三次插值:http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/image_interp.htmlhttp://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/interpolate.htmlhttp://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.interp2d.html我还知道可以用matplotlib绘制世界地图:http://matplotlib.org/basemap/
我有一个很大的csr_matrix，我对前十个值及其每行的索引感兴趣。但是我没有找到一种像样的方法来操纵矩阵。这是我目前的解决方案，主要思想是逐行处理它们:row=csr_matrix.getrow(row_number).toarray()[0].ravel()top_ten_indicies=row.argsort()[-10:]top_ten_values=row[row.argsort()[-10:]]这样做，csr_matrix的优势没有得到充分利用。它更像是一个蛮力解决方案。 最佳答案 在这种情况下，我看不出csr格式有
如果成功概率p在二项式分布中具有形状参数α>0和β>0。形状参数定义成功的概率。我想找到α和β的值，它们从beta二项分布的角度最能描述我的数据。我的数据集players包含有关命中次数(H)、击球次数(AB)和转换次数(H/AB)很多棒球运动员。我借助JulienD在BetaBinomialFunctioninPython中的回答估算了PDFfromscipy.specialimportbetafromscipy.miscimportcombpdf=comb(n,k)*beta(k+a,n-k+b)/beta(a,b)接下来，我编写了一个我们将最小化的对数似然函数。defloglik
我有一个形状为MxN的矩阵P和一个形状为KxNxR的3d张量T。我想将P与T中的每个NxR矩阵相乘，得到KxMxR3d张量。P.dot(T).transpose(1,0,2)给出了想要的结果。这个问题有没有更好的解决方案(即摆脱transpose)？这一定是一个很常见的操作，所以我认为，其他人已经找到了不同的方法，例如使用tensordot(我试过但没能得到想要的结果)。意见/观点将不胜感激! 最佳答案 scipy.tensordot(P,T,axes=[1,1]).swapaxes(0,1)
scipy/numpy中是否有用于获取多项式的PMF的内置函数？我不确定binom是否以正确的方式概括，例如#Attempttodefinemultinomialwithn=10,p=[0.1,0.1,0.8]rv=scipy.stats.binom(10,[0.1,0.1,0.8])#Scoretheoutcome4,4,2rv.pmf([4,4,2])正确的做法是什么？谢谢。 最佳答案 据我所知，没有内置函数，二项式概率不能概括(您需要对一组不同的可能结果进行归一化，因为所有计数的总和必须为n，不会被采用由独立二项式处理)。但是
