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
如何在Python中在值矩阵的顶部绘制树状图，并适本地重新排序以反射(reflect)聚类？下图就是一个例子:这是来自Apanelofinducedpluripotentstemcellsfromchimpanzees:aresourceforcomparativefunctionalgenomics的图6我使用scipy.cluster.dendrogram来制作我的树状图并对数据矩阵执行层次聚类。然后如何将数据绘制为矩阵，其中行已重新排序以反射(reflect)在特定阈值处切割树状图引起的聚类，并将树状图绘制在矩阵旁边？我知道如何在scipy中绘制树状图，但不知道如何使用右侧比例尺
如何在Python中在值矩阵的顶部绘制树状图，并适本地重新排序以反射(reflect)聚类？下图就是一个例子:这是来自Apanelofinducedpluripotentstemcellsfromchimpanzees:aresourceforcomparativefunctionalgenomics的图6我使用scipy.cluster.dendrogram来制作我的树状图并对数据矩阵执行层次聚类。然后如何将数据绘制为矩阵，其中行已重新排序以反射(reflect)在特定阈值处切割树状图引起的聚类，并将树状图绘制在矩阵旁边？我知道如何在scipy中绘制树状图，但不知道如何使用右侧比例尺
我想拍摄一张图像并更改图像的比例，而它是一个numpy数组。例如，我有一张可口可乐瓶的图片:bottle-1这转换为形状(528,203,3)的numpy数组，我想调整它的大小以说明第二张图像的大小:bottle-2形状为(140,54,3)。如何在保持原始图像不变的情况下将图像的大小更改为特定形状？其他答案建议剥离每隔一行或第三行，但我想要做的基本上是通过图像编辑器但在python代码中缩小图像。在numpy/SciPy中是否有任何库可以做到这一点？ 最佳答案 是的，你可以安装opencv(这是一个用于图像处理和计算机视觉的库)，
我想拍摄一张图像并更改图像的比例，而它是一个numpy数组。例如，我有一张可口可乐瓶的图片:bottle-1这转换为形状(528,203,3)的numpy数组，我想调整它的大小以说明第二张图像的大小:bottle-2形状为(140,54,3)。如何在保持原始图像不变的情况下将图像的大小更改为特定形状？其他答案建议剥离每隔一行或第三行，但我想要做的基本上是通过图像编辑器但在python代码中缩小图像。在numpy/SciPy中是否有任何库可以做到这一点？ 最佳答案 是的，你可以安装opencv(这是一个用于图像处理和计算机视觉的库)，
如何在Python中绘制matplotlib中数字数组的经验CDF？我正在寻找pylab的“hist”函数的cdf模拟。我能想到的一件事是:fromscipy.statsimportcumfreqa=array([...])#myarrayofnumbersnum_bins=20b=cumfreq(a,num_bins)plt.plot(b) 最佳答案 如果你喜欢linspace并且更喜欢单行，你可以这样做:plt.plot(np.sort(a),np.linspace(0,1,len(a),endpoint=False))鉴于我的
如何在Python中绘制matplotlib中数字数组的经验CDF？我正在寻找pylab的“hist”函数的cdf模拟。我能想到的一件事是:fromscipy.statsimportcumfreqa=array([...])#myarrayofnumbersnum_bins=20b=cumfreq(a,num_bins)plt.plot(b) 最佳答案 如果你喜欢linspace并且更喜欢单行，你可以这样做:plt.plot(np.sort(a),np.linspace(0,1,len(a),endpoint=False))鉴于我的
是否有内置的Numpy/Scipy函数来查找四分位数范围？我自己可以很容易地做到这一点，但是存在mean()基本上是sum/len...defIQR(dist):returnnp.percentile(dist,75)-np.percentile(dist,25) 最佳答案 np.percentile接受多个百分位参数，你最好这样做:q75,q25=np.percentile(x,[75,25])iqr=q75-q25或iqr=np.subtract(*np.percentile(x,[75,25]))比对percentile进行两
是否有内置的Numpy/Scipy函数来查找四分位数范围？我自己可以很容易地做到这一点，但是存在mean()基本上是sum/len...defIQR(dist):returnnp.percentile(dist,75)-np.percentile(dist,25) 最佳答案 np.percentile接受多个百分位参数，你最好这样做:q75,q25=np.percentile(x,[75,25])iqr=q75-q25或iqr=np.subtract(*np.percentile(x,[75,25]))比对percentile进行两
我想删除numpy.array中的选定列。我就是这样做的:n[397]:a=array([[NaN,2.,3.,NaN],.....:[1.,2.,3.,9]])In[398]:printa[[NaN2.3.NaN][1.2.3.9.]]In[399]:z=any(isnan(a),axis=0)In[400]:printz[TrueFalseFalseTrue]In[401]:delete(a,z,axis=1)Out[401]:array([[3.,NaN],[3.,9.]])在此示例中，我的目标是删除所有包含NaN的列。我期待最后一个命令结果:array([[2.,3.],[2.
