我有一个(x,y)坐标列表，它们代表线条骨架。该列表是直接从二值图像中获得的:importnumpyasnplist=np.where(img_skeleton>0)现在列表中的点根据它们在图像中沿其中一个轴的位置进行排序。我想对列表进行排序，使顺序代表沿线的平滑路径。(目前这不是线弯曲回来的情况)。随后，我想将样条曲线拟合到这些点。已使用arcPyhere描述并解决了类似的问题.有没有一种方便的方法可以使用python、numpy、scipy、openCV(或其他库？)来实现这一点？以下是示例图像。它会生成一个包含59个(x,y)坐标的列表。当我将列表发送到scipy的样条拟合例程时
我有一些t值和自由度，想从中找到p值(它是双尾的)。在现实世界中，我会使用统计教科书背面的t检验表；如何在Python中进行等效操作？例如t-lookup(5,7)=0.00245或类似的东西。我知道在SciPy中如果我有数组我可以做scipy.stats.ttest_ind，但我没有。我只有t统计量和自由度。 最佳答案 从http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.htmlAsanexercise,wecancalculateourttestalsodirect
我有一些t值和自由度，想从中找到p值(它是双尾的)。在现实世界中，我会使用统计教科书背面的t检验表；如何在Python中进行等效操作？例如t-lookup(5,7)=0.00245或类似的东西。我知道在SciPy中如果我有数组我可以做scipy.stats.ttest_ind，但我没有。我只有t统计量和自由度。 最佳答案 从http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.htmlAsanexercise,wecancalculateourttestalsodirect
是否可以确定scipy.sparse矩阵的字节大小？在NumPy中，您可以通过执行以下操作来确定数组的大小:importnumpyasnpprint(np.zeros((100,100,100).nbytes)8000000 最佳答案 稀疏矩阵由常规numpy数组构成，因此您可以像获取常规数组一样获取其中任何一个的字节数。如果你只想要数组元素的字节数:>>>fromscipy.sparseimportcsr_matrix>>>a=csr_matrix(np.arange(12).reshape((4,3)))>>>a.data.nb
是否可以确定scipy.sparse矩阵的字节大小？在NumPy中，您可以通过执行以下操作来确定数组的大小:importnumpyasnpprint(np.zeros((100,100,100).nbytes)8000000 最佳答案 稀疏矩阵由常规numpy数组构成，因此您可以像获取常规数组一样获取其中任何一个的字节数。如果你只想要数组元素的字节数:>>>fromscipy.sparseimportcsr_matrix>>>a=csr_matrix(np.arange(12).reshape((4,3)))>>>a.data.nb
我继承了一些试图使用scipy.optimize.minimize最小化函数的代码。我无法理解fun和jac参数的一些输入最小化调用看起来像这样:result=minimize(func,jac=jac_func,args=(D_neg,D,C),method='TNC'...otherarguments)func如下所示:deffunc(G,D_neg,D,C):#dostuffjac_func结构如下:defjac_func(G,D_neg,D,C):#dostuff我不明白的是G输入到func和jac_func的来源。这是在minimize函数中以某种方式指定的，还是由于meth
我继承了一些试图使用scipy.optimize.minimize最小化函数的代码。我无法理解fun和jac参数的一些输入最小化调用看起来像这样:result=minimize(func,jac=jac_func,args=(D_neg,D,C),method='TNC'...otherarguments)func如下所示:deffunc(G,D_neg,D,C):#dostuffjac_func结构如下:defjac_func(G,D_neg,D,C):#dostuff我不明白的是G输入到func和jac_func的来源。这是在minimize函数中以某种方式指定的，还是由于meth
我有一个关于N个数字的数据集，我想测试它的正态性。我知道scipy.stats有一个kstestfunction但是没有关于如何使用它以及如何解释结果的示例。有哪位熟悉的可以给我一些建议吗？根据文档，使用kstest返回两个数字，KS检验统计量D和p值。如果p值大于显着性水平(例如5%)，那么我们不能拒绝数据来自给定分布的假设。当我通过从正态分布中抽取10000个样本并测试高斯性进行测试时:importnumpyasnpfromscipy.statsimportkstestmu,sigma=0.07,0.89kstest(np.random.normal(mu,sigma,10000)
我有一个关于N个数字的数据集，我想测试它的正态性。我知道scipy.stats有一个kstestfunction但是没有关于如何使用它以及如何解释结果的示例。有哪位熟悉的可以给我一些建议吗？根据文档，使用kstest返回两个数字，KS检验统计量D和p值。如果p值大于显着性水平(例如5%)，那么我们不能拒绝数据来自给定分布的假设。当我通过从正态分布中抽取10000个样本并测试高斯性进行测试时:importnumpyasnpfromscipy.statsimportkstestmu,sigma=0.07,0.89kstest(np.random.normal(mu,sigma,10000)
我有一个(x,y,z)蛋白质位置的大型数据集，并希望将高占用率区域绘制为热图。理想情况下，输出应该类似于下面的体积可视化，但我不确定如何使用matplotlib实现这一点。我最初的想法是将我的位置显示为3D散点图，并通过KDE为它们的密度着色。我用测试数据将其编码如下:importnumpyasnpfromscipyimportstatsimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dmu,sigma=0,0.1x=np.random.normal(mu,sigma,1000)y=np.random.nor
