我想从numpy中的二维数组创建“心率监测器”效果，并希望音调反射(reflect)数组中的值。 最佳答案 您可以使用writefunction从scipy.io.wavfile创建一个wav文件，然后您可以随意播放该文件。请注意，数组必须是整数，因此如果您有float，您可能需要适本地缩放它们:importnumpyasnpfromscipy.io.wavfileimportwriterate=44100data=np.random.uniform(-1,1,rate)#1secondworthofrandomsamplesbet
对于mxn矩阵，计算所有列对(nxn)的互信息的最佳(最快)方法是什么？作者mutualinformation，我的意思是:I(X,Y)=H(X)+H(Y)-H(X,Y)其中H(X)指的是X的香农熵。目前我正在使用np.histogram2d和np.histogram来计算联合(X,Y)和单个(X或Y)很重要。对于给定的矩阵A(例如250000X1000的浮点矩阵)，我正在做一个嵌套的for循环，n=A.shape[1]forix=arange(n)forjx=arange(ix+1,n):matMI[ix,jx]=calc_MI(A[:,ix],A[:,jx])肯定有更好/更快的方法
对于mxn矩阵，计算所有列对(nxn)的互信息的最佳(最快)方法是什么？作者mutualinformation，我的意思是:I(X,Y)=H(X)+H(Y)-H(X,Y)其中H(X)指的是X的香农熵。目前我正在使用np.histogram2d和np.histogram来计算联合(X,Y)和单个(X或Y)很重要。对于给定的矩阵A(例如250000X1000的浮点矩阵)，我正在做一个嵌套的for循环，n=A.shape[1]forix=arange(n)forjx=arange(ix+1,n):matMI[ix,jx]=calc_MI(A[:,ix],A[:,jx])肯定有更好/更快的方法
现在说我有一个numpy数组，它被定义为，[[1,2,3,4],[2,3,NaN,5],[NaN,5,2,3]]现在我想要一个包含缺失值的所有索引的列表，在这种情况下是[(1,2),(2,0)]。有什么办法可以做到吗？ 最佳答案 np.isnan结合np.argwherex=np.array([[1,2,3,4],[2,3,np.nan,5],[np.nan,5,2,3]])np.argwhere(np.isnan(x))输出:array([[1,2],[2,0]]) 关于python-
现在说我有一个numpy数组，它被定义为，[[1,2,3,4],[2,3,NaN,5],[NaN,5,2,3]]现在我想要一个包含缺失值的所有索引的列表，在这种情况下是[(1,2),(2,0)]。有什么办法可以做到吗？ 最佳答案 np.isnan结合np.argwherex=np.array([[1,2,3,4],[2,3,np.nan,5],[np.nan,5,2,3]])np.argwhere(np.isnan(x))输出:array([[1,2],[2,0]]) 关于python-
我正在寻找k-means算法的Python实现以及用于集群和缓存我的坐标数据库的示例。 最佳答案 更新:(在这个原始答案发布11年后，可能是时候更新了。)首先，您确定要使用k-means吗？Thispage给出了一些不同聚类算法的优秀图形总结。我建议在图形之外，特别查看每个方法所需的参数并决定是否可以提供所需的参数(例如，k-means需要集群的数量，但也许在开始之前你不知道聚类)。这里有一些资源:sklearnk-means和sklearnotherclusteringalgorithmsscipyk-means和scipyk-m
我正在寻找k-means算法的Python实现以及用于集群和缓存我的坐标数据库的示例。 最佳答案 更新:(在这个原始答案发布11年后，可能是时候更新了。)首先，您确定要使用k-means吗？Thispage给出了一些不同聚类算法的优秀图形总结。我建议在图形之外，特别查看每个方法所需的参数并决定是否可以提供所需的参数(例如，k-means需要集群的数量，但也许在开始之前你不知道聚类)。这里有一些资源:sklearnk-means和sklearnotherclusteringalgorithmsscipyk-means和scipyk-m
所以，我正在使用非常稀疏的numpy数组进行一些Kmeans分类-很多很多零。我想我会使用scipy的“稀疏”包来减少存储开销，但我对如何创建数组而不是矩阵有点困惑。我已经阅读了有关如何创建稀疏矩阵的教程:http://www.scipy.org/SciPy_Tutorial#head-c60163f2fd2bab79edd94be43682414f18b90df7为了模拟一个数组，我只创建了一个1xN矩阵，但正如您可能猜到的那样，Asp.dot(Bsp)并不能很好地工作，因为您不能将两个1xN矩阵相乘。我必须将每个数组转置为Nx1，这很糟糕，因为我会为每个点积计算都这样做。接下来，我
所以，我正在使用非常稀疏的numpy数组进行一些Kmeans分类-很多很多零。我想我会使用scipy的“稀疏”包来减少存储开销，但我对如何创建数组而不是矩阵有点困惑。我已经阅读了有关如何创建稀疏矩阵的教程:http://www.scipy.org/SciPy_Tutorial#head-c60163f2fd2bab79edd94be43682414f18b90df7为了模拟一个数组，我只创建了一个1xN矩阵，但正如您可能猜到的那样，Asp.dot(Bsp)并不能很好地工作，因为您不能将两个1xN矩阵相乘。我必须将每个数组转置为Nx1，这很糟糕，因为我会为每个点积计算都这样做。接下来，我
我想从均匀分布的二维数据(类似图像的数据)的单个轮廓中获取数据。基于在类似问题中找到的示例:HowcanIgetthe(x,y)valuesofthelinethatisplotedbyacontourplot(matplotlib)?>>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>x=[1,2,3,4]>>>y=[1,2,3,4]>>>m=[[15,14,13,12],[14,12,10,8],[13,10,7,4],[12,8,4,0]]>>>cs=plt.contour(x,y,m,[9.5])>>>cs.collections[0].get_paths()调
