我正在寻找执行此操作的Python测试:>survivorscolnames(survivors)rownames(survivors)survivorssurviveddiednoseatbelt1781135seatbelt144347>prop.test(survivors)2-sampletestforequalityofproportionswithcontinuitycorrectiondata:survivorsX-squared=24.3328,df=1,p-value=8.105e-07alternativehypothesis:two.sided95percentc
我有一个classiclinear形式的回归问题:y=Xb其中y是一个响应向量X是一个输入变量的矩阵，b是我要搜索的拟合参数向量。Python提供了b=numpy.linalg.lstsq(X,y)来解决这种形式的问题。但是，当我使用它时，我倾向于为b的组件获得极大或极小的值。我想执行相同的拟合，但将b的值限制在0到255之间。看起来scipy.optimize.fmin_slsqp()是一个选项，但我发现它对于我感兴趣的问题的规模来说非常慢(X是类似于3375x1500，希望更大)。是否有任何其他Python选项可用于执行受限最少的操作正方形适合吗？或者是否有用于执行LassoReg
我有一个classiclinear形式的回归问题:y=Xb其中y是一个响应向量X是一个输入变量的矩阵，b是我要搜索的拟合参数向量。Python提供了b=numpy.linalg.lstsq(X,y)来解决这种形式的问题。但是，当我使用它时，我倾向于为b的组件获得极大或极小的值。我想执行相同的拟合，但将b的值限制在0到255之间。看起来scipy.optimize.fmin_slsqp()是一个选项，但我发现它对于我感兴趣的问题的规模来说非常慢(X是类似于3375x1500，希望更大)。是否有任何其他Python选项可用于执行受限最少的操作正方形适合吗？或者是否有用于执行LassoReg
我使用Cholesky分解从多维高斯中抽取随机变量，并计算随机变量的功率谱。我从numpy.linalg.cholesky得到的结果总是比scipy.linalg.cholesky有更高的高频功率。可能导致此结果的这两个函数之间的区别是什么？哪个在数值上更稳定？这是我使用的代码:n=2000m=10000c0=np.exp(-.05*np.arange(n))C=linalg.toeplitz(c0)Xn=np.dot(np.random.randn(m,n),np.linalg.cholesky(C))Xs=np.dot(np.random.randn(m,n),linalg.cho
我使用Cholesky分解从多维高斯中抽取随机变量，并计算随机变量的功率谱。我从numpy.linalg.cholesky得到的结果总是比scipy.linalg.cholesky有更高的高频功率。可能导致此结果的这两个函数之间的区别是什么？哪个在数值上更稳定？这是我使用的代码:n=2000m=10000c0=np.exp(-.05*np.arange(n))C=linalg.toeplitz(c0)Xn=np.dot(np.random.randn(m,n),np.linalg.cholesky(C))Xs=np.dot(np.random.randn(m,n),linalg.cho
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合其中包含一些数据的直方图。如果我想在y中添加错误，我可以简单地通过对拟合应用weight来实现。但是如何在x中应用误差(即在直方图的情况下由于合并引起的误差)？我的问题也适用于使用curve_fit或polyfit进行线性回归时x中的错误；我知道如何在y中添加错误，但不知道如何在x中添加错误。这里有一个例子(部分来自matplotlibdocumentation):importnumpyasnpimportpylabasPfromscipy.optimizeimportcurve_fit#createthedatahis
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合其中包含一些数据的直方图。如果我想在y中添加错误，我可以简单地通过对拟合应用weight来实现。但是如何在x中应用误差(即在直方图的情况下由于合并引起的误差)？我的问题也适用于使用curve_fit或polyfit进行线性回归时x中的错误；我知道如何在y中添加错误，但不知道如何在x中添加错误。这里有一个例子(部分来自matplotlibdocumentation):importnumpyasnpimportpylabasPfromscipy.optimizeimportcurve_fit#createthedatahis
我都见过:importscipyassp和:importscipyassc是否在任何地方列出了官方偏好？例如，在IntroductionoftheScipydocumentation,建议importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt但是Scipy包没有提供类似的缩写。在thisquestion，建议使用sp，但Scipy文档的链接实际上并未指定sp而不是sc。 最佳答案 “官方”答案，根据Scipydocumentation,是真的没有理由永远imp
我都见过:importscipyassp和:importscipyassc是否在任何地方列出了官方偏好？例如，在IntroductionoftheScipydocumentation,建议importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt但是Scipy包没有提供类似的缩写。在thisquestion，建议使用sp，但Scipy文档的链接实际上并未指定sp而不是sc。 最佳答案 “官方”答案，根据Scipydocumentation,是真的没有理由永远imp
我在64位机器上使用pythonv2.7.3和scipyv0.11.0以及py2exev0.6.10并使用来自ChristophGohlke的64位版本的包时收到以下错误消息.如果有人可以提供相关且有用的建议，我将不胜感激。这是错误消息:Traceback(mostrecentcalllast):File"test2.py",line4,inFile"scipy\sparse\__init__.pyo",line191,inFile"scipy\sparse\csgraph\__init__.pyo",line146,inFile"scipy\sparse\csgraph\_short
