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
我有两个形状为NXT和MXT的数组。我想计算T每对可能的行n和m之间的相关系数(来自N和M)。最快、最Pythonic的方法是什么？(在我看来，循环N和M既不快也不像pythonic。)我期待答案涉及numpy和/或scipy。现在我的数组是numpyarrays，但我愿意将它们转换为不同的类型。我希望我的输出是一个形状为NXM的数组。注意当我说“相关系数”时，我的意思是Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient.这里有一些注意事项:numpy函数correlate要求输入数组是一维的。numpy函数corrcoef接受二维数组，但它们必须具
我有两个形状为NXT和MXT的数组。我想计算T每对可能的行n和m之间的相关系数(来自N和M)。最快、最Pythonic的方法是什么？(在我看来，循环N和M既不快也不像pythonic。)我期待答案涉及numpy和/或scipy。现在我的数组是numpyarrays，但我愿意将它们转换为不同的类型。我希望我的输出是一个形状为NXM的数组。注意当我说“相关系数”时，我的意思是Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient.这里有一些注意事项:numpy函数correlate要求输入数组是一维的。numpy函数corrcoef接受二维数组，但它们必须具
我用过sklearn.preprocessing.OneHotEncoder要转换一些数据，输出是scipy.sparse.csr.csr_matrix如何将其与其他列一起合并回原始数据框？我尝试使用pd.concat但我得到了TypeError:cannotconcatenateanon-NDFrameobject谢谢 最佳答案 如果A是csr_matrix，可以使用.toarray()(还有产生numpymatrix的.todense()，它也适用于DataFrame构造函数):df=pd.DataFrame(A.toarray
我用过sklearn.preprocessing.OneHotEncoder要转换一些数据，输出是scipy.sparse.csr.csr_matrix如何将其与其他列一起合并回原始数据框？我尝试使用pd.concat但我得到了TypeError:cannotconcatenateanon-NDFrameobject谢谢 最佳答案 如果A是csr_matrix，可以使用.toarray()(还有产生numpymatrix的.todense()，它也适用于DataFrame构造函数):df=pd.DataFrame(A.toarray
假设我有一个二维矩阵作为numpy数组。如果我想删除此矩阵中具有特定索引的行，我使用numpy.delete().这是我的意思的一个例子:In[1]:my_matrix=numpy.array([...:[10,20,30,40,50],...:[15,25,35,45,55],...:[95,96,97,98,99]...:])In[2]:numpy.delete(my_matrix,[0,2],axis=0)Out[2]:array([[15,25,35,45,55]])我正在寻找一种方法来使用scipy.sparse中的矩阵执行上述操作包裹。我知道可以通过将整个矩阵转换为一个nu
假设我有一个二维矩阵作为numpy数组。如果我想删除此矩阵中具有特定索引的行，我使用numpy.delete().这是我的意思的一个例子:In[1]:my_matrix=numpy.array([...:[10,20,30,40,50],...:[15,25,35,45,55],...:[95,96,97,98,99]...:])In[2]:numpy.delete(my_matrix,[0,2],axis=0)Out[2]:array([[15,25,35,45,55]])我正在寻找一种方法来使用scipy.sparse中的矩阵执行上述操作包裹。我知道可以通过将整个矩阵转换为一个nu
python中是否支持稀疏矩阵？可能在numpy或scipy中？ 最佳答案 是的。SciPi提供scipy.sparse，“用于数值数据的二维稀疏矩阵包”。Therearesevenavailablesparsematrixtypes:csc_matrix:CompressedSparseColumnformatcsr_matrix:CompressedSparseRowformatbsr_matrix:BlockSparseRowformatlil_matrix:ListofListsformatdok_matrix:Dictio
python中是否支持稀疏矩阵？可能在numpy或scipy中？ 最佳答案 是的。SciPi提供scipy.sparse，“用于数值数据的二维稀疏矩阵包”。Therearesevenavailablesparsematrixtypes:csc_matrix:CompressedSparseColumnformatcsr_matrix:CompressedSparseRowformatbsr_matrix:BlockSparseRowformatlil_matrix:ListofListsformatdok_matrix:Dictio
谁能帮我在python中拟合Gamma分布？好吧，我有一些数据:X和Y坐标，我想找到适合这个分布的Gamma参数...在Scipydoc，事实证明实际上存在fit方法，但我不知道如何使用它:s..首先，参数“数据”必须采用哪种格式，以及如何提供第二个参数(参数)，因为这就是我要找的东西？ 最佳答案 生成一些Gamma数据:importscipy.statsasstatsalpha=5loc=100.5beta=22data=stats.gamma.rvs(alpha,loc=loc,scale=beta,size=10000)pri
