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
基本上，当我尝试对numpy矩阵执行代数运算时，我在python中遇到了内存错误。变量u是一个大的double矩阵(在失败的情况下，它是一个288x288x156的double矩阵。我只在这个巨大的情况下得到这个错误，但我可以在其他大矩阵上做到这一点，只是没有这么大)。这是Python错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"S:\3D_Simulation_Data\PatientSPMSegmentation\20pctperimerosionflattop\SwSim.py",line121,in__init__self.mainSimLoop(
基本上，当我尝试对numpy矩阵执行代数运算时，我在python中遇到了内存错误。变量u是一个大的double矩阵(在失败的情况下，它是一个288x288x156的double矩阵。我只在这个巨大的情况下得到这个错误，但我可以在其他大矩阵上做到这一点，只是没有这么大)。这是Python错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"S:\3D_Simulation_Data\PatientSPMSegmentation\20pctperimerosionflattop\SwSim.py",line121,in__init__self.mainSimLoop(
我想创建一个函数，它将(排序的)列表作为其参数，并输出一个包含每个元素对应百分位数的列表。例如，fn([1,2,3,4,17])返回[0.0,0.25,0.50,0.75,1.00]。任何人都可以请:帮我更正下面的代码？或提供比我的代码更好的替代方法来将列表中的值映射到相应的百分位数？我当前的代码:defmedian(mylist):length=len(mylist)ifnotlength%2:return(mylist[length/2]+mylist[length/2-1])/2.0returnmylist[length/2]###########################
我想创建一个函数，它将(排序的)列表作为其参数，并输出一个包含每个元素对应百分位数的列表。例如，fn([1,2,3,4,17])返回[0.0,0.25,0.50,0.75,1.00]。任何人都可以请:帮我更正下面的代码？或提供比我的代码更好的替代方法来将列表中的值映射到相应的百分位数？我当前的代码:defmedian(mylist):length=len(mylist)ifnotlength%2:return(mylist[length/2]+mylist[length/2-1])/2.0returnmylist[length/2]###########################
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭7年前。Improvethisquestion有没有可与Scipy相媲美的Lua科学包？ 最佳答案 你应该试试Torch7(github)。Torch7有一个非常漂亮和高效的向量/矩阵/张量数值库带有Lua前端。它还具有许多用于计算机视觉的功能和机器学习。这是最近的事，但很快就会好起来。 关于pytho
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭7年前。Improvethisquestion有没有可与Scipy相媲美的Lua科学包？ 最佳答案 你应该试试Torch7(github)。Torch7有一个非常漂亮和高效的向量/矩阵/张量数值库带有Lua前端。它还具有许多用于计算机视觉的功能和机器学习。这是最近的事，但很快就会好起来。 关于pytho
我在理解scikit-learn的决策树结果方面有两个问题。例如，这是我的决策树之一:我的问题是如何使用这棵树？第一个问题是:如果一个样本满足条件，那么它转到LEFT分支(如果存在)，否则它转到RIGHT。就我而言，如果X[7]>63521.3984的样本。然后样本将进入绿色框。对吗？第二个问题是:当一个样本到达叶子节点时，如何知道它属于哪个类别？在此示例中，我要分类三个类别。在红色框中，分别有91、212和113个样本满足条件。但是我如何确定类别？我知道有一个函数clf.predict(sample)来告诉类别。我可以从图表中做到这一点吗？？？非常感谢。
我在理解scikit-learn的决策树结果方面有两个问题。例如，这是我的决策树之一:我的问题是如何使用这棵树？第一个问题是:如果一个样本满足条件，那么它转到LEFT分支(如果存在)，否则它转到RIGHT。就我而言，如果X[7]>63521.3984的样本。然后样本将进入绿色框。对吗？第二个问题是:当一个样本到达叶子节点时，如何知道它属于哪个类别？在此示例中，我要分类三个类别。在红色框中，分别有91、212和113个样本满足条件。但是我如何确定类别？我知道有一个函数clf.predict(sample)来告诉类别。我可以从图表中做到这一点吗？？？非常感谢。
我正在scipy/numpy中寻找一个优化例程，它可以解决非线性最小二乘类型问题(例如，将参数函数拟合到大型数据集)，但包括边界和约束(例如，最小值和最大值)待优化参数)。目前我正在使用mpfit的python版本(从idl翻译...):这显然不是最佳的，虽然它工作得很好。python/scipy/etc中的高效例程可能会很棒!这里非常欢迎任何意见:-)谢谢! 最佳答案 scipy.optimize.least_squares在scipy0.17中(2016年1月)处理边界；使用它，而不是这个hack。有界约束可以很容易地变成二次的
