我正在使用带有scipy包的python来读取MatLab文件。但是它花费的时间太长而且会崩溃。Dataset大小约为50~MB有没有更好的方法来读取数据并形成边列表？我的python代码importscipy.ioasiodata=io.loadmat('realitymining.mat')printdata 最佳答案 您可以将结构的每个字段保存在不同的文本文件中，例如:save('friends.txt','-struct','network','friends','-ascii')并从python中单独加载每个文件frien
对于一个项目，我正在将一个使用SciPy的科学Python应用程序移植到Android。我目前正在使用https://github.com/kivy/python-for-android构建代码。NumPy可以构建，但SciPy被证明是一个真正的麻烦。与devenv和kivypythonforandroid打交道，我不得不将SciPyC库编译为androidARM，但现在，fortran库仍有待构建，我不知所措。如有任何帮助，我们将不胜感激。 最佳答案 如果这是一个非答案的道歉:首先，如果你只是玩玩我建议在armchrootjail
SciPy和Numpy都内置了奇异值分解(SVD)函数。命令基本上是scipy.linalg.svd和numpy.linalg.svd。这两者有什么区别？它们中的任何一个都比另一个更好吗？ 最佳答案 来自FAQpage，它说scipy.linalg子模块为FortranLAPACK库提供了一个更完整的包装器，而numpy.linalg试图能够独立于LAPACK进行构建。我做了一些benchmarks对于svd函数的不同实现，发现scipy.linalg.svd比对应的numpy更快:然而，jax包裹的numpy，又名jax.nump
我正在尝试优化具有多个输入变量(在24到30之间)的目标函数。这些变量是三个不同统计变量的样本，目标函数值是t检验概率值。误差函数表示期望和实际t检验概率之间的误差(差的平方和)。对于所有三个t检验，我只能接受误差小于1e-8的解决方案。我使用的是scipy.optimize.fmin，效果很好。有许多目标函数变为零的解决方案。问题是我需要找到一个解决方案，其中变量在0到10.0之间，并且是整数或者小数部分不超过一位。有效值的示例是01035.56.8。无效值示例:-32.2330或0.16666667。我碰巧知道至少有一个解决方案，因为目标值来自实际测量数据。原来的资料丢了，我的任务
我正在使用scipy.optimize.minimize来优化一个答案只能是整数的现实问题。我当前的代码如下所示:fromscipy.optimizeimportminimizedeff(x):return(481.79/(5+x[0]))+(412.04/(4+x[1]))+(365.54/(3+x[2]))+(375.88/(3+x[3]))+(379.75/(3+x[4]))+(632.92/(5+x[5]))+(127.89/(1+x[6]))+(835.71/(6+x[7]))+(200.21/(1+x[8]))defcon(x):returnsum(x)-7cons={'t
我不知道这是否可能，这可能是一个幼稚的问题，但我如何将R的rownames()和colnames()设置为scipy.sparse.csr.csr_matrix?我看到my_matrix.dtype.names在这里不起作用，而且我找不到这种稀疏矩阵的任何“索引”等价物...此外，由于一些Unresolved问题...非常感谢您的帮助， 最佳答案 您必须单独维护名称，因为scipy的稀疏格式都不支持命名索引。这可能看起来像:foo=csr_matrix(...)row_names=np.array(...)col_names=np.
自从我参加了Python讲座后，我想用它来拟合我的数据。虽然我现在已经尝试了一段时间，但我仍然不知道为什么这不起作用。我想做什么从子文件夹(此处称为“测试”)中取出一个又一个数据文件，稍微转换数据并用洛伦兹函数对其进行拟合。问题描述当我运行下面发布的代码时，它不适合任何东西，在4次函数调用后只返回我的初始参数。在一遍又一遍地检查python文档后，我尝试缩放数据，尝试使用ftol和maxfev，但没有任何改进。我还尝试将列表显式更改为numpy.arrays，以及对问题scipy.optimize.leastsqreturnsbestguessparametersnotnewbestf
我是机器学习的新手，想知道scipy中的kmeans和kmeans2之间的区别。根据文档，他们都使用'k-means'算法，但如何选择它们？ 最佳答案 根据文档，kmeans2似乎是标准的k-means算法并且运行直到收敛到局部最优-并且允许您更改种子初始化。kmeans函数将由于缺乏变化而提前终止，因此它甚至可能无法达到局部最优。此外，它的目标是生成一个码本来映射特征向量。码本本身不一定是从停止点生成的，而是会使用具有最低“失真”的迭代来生成码本。此方法还将多次运行kmeans。该文档有更多细节。如果您只想将k-means作为算法
我有一个数据集，我知道它服从帕累托分布。有人能告诉我如何在Scipy中拟合这个数据集吗？我运行了以下代码，但我不知道返回给我的是什么(a、b、c)。还有，得到a,b,c后，如何计算方差呢？importscipy.statsasssimportscipyasspa,b,c=ss.pareto.fit(data) 最佳答案 要非常小心拟合幂律!!许多报道的幂律实际上与幂律的拟合很差。参见Clausetetal.有关所有详细信息(如果您无权访问该期刊，也可以在arxiv上查看)。他们有一个companionwebsite到现在链接到Pyt
我已经成功安装了Numpy。Butonthesite，我有很多事情要做，比如构建Numpy、Scipy、下载ATLAS、LAPACK等。我真的很困惑，甚至我也检查了其他一些查询。还是没看懂。谁能解释一下我到底应该怎么做？我的电脑上安装了cygwin。如何构建Numpy？构建numpy有什么用？如何安装Scipy？什么是ATLAS、LAPACK等？非常感谢(提前)。 最佳答案 我在同一个问题上挣扎了很长时间，最终找到了一个简单的解决方案here` 关于python-Numpy和Scipy在
