我有4个非线性方程，要解决的三个未知数X，Y和Z。等式的形式为:F(m)=X^2+a(m)Y^2+b(m)XYcosZ+c(m)XYsinZ...其中a，b和c是常数，它们取决于四个方程式中F的每个值。解决此问题的最佳方法是什么？ 最佳答案 有两种方法可以做到这一点。使用非线性求解器线性化问题并用最小二乘法解决问题设定因此，据我所知，您知道在4个不同点处的F，a，b和c，并且想要对模型参数X，Y和Z求逆。我们有3个未知数和4个观测数据点，因此这个问题太确定了。因此，我们将在最小二乘意义上进行求解。在这种情况下，使用相反的术语更为常见
我正在Pythonscipy模块中为transpose()方法尝试一个非常基本的示例，但它没有给出预期的结果。我正在使用带有pylab模式的Ipython。a=array([1,2,3]printa.shape>>(3,)b=a.transpose()printb.shape>>(3,)如果我打印数组“a”和“b”的内容，它们是相似的。期望是:(这将导致Matlab转置)[1,2,3] 最佳答案 NumPy的transpose()有效地反转了数组的形状。如果数组是一维的，这意味着它没有效果。在NumPy中，数组array([1,2,
我正在Pythonscipy模块中为transpose()方法尝试一个非常基本的示例，但它没有给出预期的结果。我正在使用带有pylab模式的Ipython。a=array([1,2,3]printa.shape>>(3,)b=a.transpose()printb.shape>>(3,)如果我打印数组“a”和“b”的内容，它们是相似的。期望是:(这将导致Matlab转置)[1,2,3] 最佳答案 NumPy的transpose()有效地反转了数组的形状。如果数组是一维的，这意味着它没有效果。在NumPy中，数组array([1,2,
我有样本1和样本2的平均值、标准差和n-样本取自样本总体，但由不同的实验室测量。样本1和样本2的n不同。我想做一个加权(考虑n)双尾t检验。我尝试使用scipy.stat模块通过使用np.random.normal创建我的数字，因为它只需要数据而不是像mean和stddev这样的统计值(有什么方法可以直接使用这些值)。但它不起作用，因为数据数组必须具有相同的大小。任何有关如何获得p值的帮助将不胜感激。 最佳答案 如果你有数组a和b的原始数据，你可以使用scipy.stats.ttest_ind使用参数equal_var=False:
我有样本1和样本2的平均值、标准差和n-样本取自样本总体，但由不同的实验室测量。样本1和样本2的n不同。我想做一个加权(考虑n)双尾t检验。我尝试使用scipy.stat模块通过使用np.random.normal创建我的数字，因为它只需要数据而不是像mean和stddev这样的统计值(有什么方法可以直接使用这些值)。但它不起作用，因为数据数组必须具有相同的大小。任何有关如何获得p值的帮助将不胜感激。 最佳答案 如果你有数组a和b的原始数据，你可以使用scipy.stats.ttest_ind使用参数equal_var=False:
我有一个想要下采样的一维numpy数组。如果下采样栅格不能完全拟合数据，则可以使用以下任何一种方法:重叠下采样间隔将最后剩余的任意数量的值转换为单独的下采样值插值以适应栅格基本上如果我有12621并且我将采样率降低了3倍，以下所有情况都可以:3331.5或者任何插值在这里给我的东西。我只是在寻找最快/最简单的方法。我找到了scipy.signal.decimate，但这听起来像是抽取这些值(根据需要取出它们，只在X中留下一个)。scipy.signal.resample似乎有正确的名字，但我不明白他们在描述中的整个傅立叶事件的去向。我的信号不是特别周期性。你能帮我一下吗？这似乎是一项非
我有一个想要下采样的一维numpy数组。如果下采样栅格不能完全拟合数据，则可以使用以下任何一种方法:重叠下采样间隔将最后剩余的任意数量的值转换为单独的下采样值插值以适应栅格基本上如果我有12621并且我将采样率降低了3倍，以下所有情况都可以:3331.5或者任何插值在这里给我的东西。我只是在寻找最快/最简单的方法。我找到了scipy.signal.decimate，但这听起来像是抽取这些值(根据需要取出它们，只在X中留下一个)。scipy.signal.resample似乎有正确的名字，但我不明白他们在描述中的整个傅立叶事件的去向。我的信号不是特别周期性。你能帮我一下吗？这似乎是一项非
scipy(或其他流行库)中是否内置了基于FFT的2D互相关或卷积函数？有这样的功能:scipy.signal.correlate2d-"convolveND实现的直接方法将是大数据速度慢”scipy.ndimage.correlate-“数组与给定的内核相关，使用精确计算(即不是FFT)。”scipy.fftpack.convolve.convolve，我不是很懂，但是好像错了numarray有一个correlate2d()functionwithanfft=Trueswitch，但我猜numarray被折叠了进入numpy，找不到是否包含这个函数。 最佳
scipy(或其他流行库)中是否内置了基于FFT的2D互相关或卷积函数？有这样的功能:scipy.signal.correlate2d-"convolveND实现的直接方法将是大数据速度慢”scipy.ndimage.correlate-“数组与给定的内核相关，使用精确计算(即不是FFT)。”scipy.fftpack.convolve.convolve，我不是很懂，但是好像错了numarray有一个correlate2d()functionwithanfft=Trueswitch，但我猜numarray被折叠了进入numpy，找不到是否包含这个函数。 最佳
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭9年前。我需要一些关于为Python选择统计数据包的建议，我已经进行了一些搜索，但不确定我是否一切正确，特别是关于statsmodels和scipy.stats之间的差异。我知道的一件事是那些具有scikits命名空间的是scipy的特定“分支”，而过去的scikits.statsmodels现在称为statsmodels。另一方面，还有scipy.stats
