可以使用scipy.linalg库中的函数在python中执行矩阵求幂，即expm、expm2、expm3。expm使用Pade近似；expm2使用特征值分解方法，expm3使用默认项数为20的泰勒级数。在SciPy0.13.0发行说明中指出:Thematrixexponentialfunctionsscipy.linalg.expm2andscipy.linalg.expm3aredeprecated.Allusersshouldusethenumericallymorerobustscipy.linalg.expmfunctioninstead.虽然expm2和expm3自发布版本

假设样本量不相等，在以下情况下我用什么检验来比较样本均值(如果以下任何一项不正确，请更正):正态分布=True和方差同质性=Truescipy.stats.ttest_ind(sample_1,sample_2)正态分布=True和方差同质性=Falsescipy.stats.ttest_ind(sample_1,sample_2,equal_var=False)正态分布=假和方差同质性=真scipy.stats.mannwhitneyu(sample_1,sample_2)正态分布=假和方差同质性=假??? 最佳答案 快速回答:正

我正在学习数字信号处理以实现滤波器，并使用Python轻松实现测试想法。所以我刚开始使用scipy.signal库来查找不同滤波器的脉冲响应和频率响应。目前我正在阅读“数字信号、处理器和噪声”一书，作者是PaulA.Lynn(1992年)(我发现它是学习这些东西的绝佳资源)。在这本书中，他们有一个过滤器，其传递函数如下所示:我把分子和分母除以为了得到以下等式:然后我使用Scipy实现了这个:NumeratorZcoefs=[1,-1,1,-1]DenominatorZcoefs=[1,0.54048,-0.62519,-0.66354,0.60317,0.69341]FreqRespo

稀疏矩阵格式(dok)假定不在字典中的键的值等于零。有没有办法让它使用零以外的默认值？此外，有没有一种方法可以计算稀疏矩阵的对数(类似于常规numpy矩阵中的np.log) 最佳答案 该功能不是内置的，但如果您真的需要它，您应该能够编写自己的dok_matrix类，或者是Scipy的子类。Scipy实现是here.至少在调用dict.*的地方，需要更改默认值---并且可能需要进行一些其他更改。但是，我会尝试重新表述问题，这样就不需要了。例如，如果你做线性代数，你可以分离常数项，然后做fromscipy.sparse.linalgim

我正在使用scipy将一些matlab代码移植到python并遇到以下行:Matlab/Octave代码[Pxx,f]=periodogram(x,[],512,5)Python代码f,Pxx=signal.periodogram(x,5,nfft=512)问题是我在同一数据上得到不同的输出。更具体地说，Pxx向量是不同的。我为signal.periodogram尝试了不同的窗口，但没有运气(而且似乎默认的scypy的boxcar窗口与默认的matlab的矩形窗口相同)另一个奇怪的行为是在python中，Pxx的第一个元素总是0，无论什么数据输入是。我错过了什么吗？任何建议将不胜感激!

我想在基于SciPy的模拟中使用准随机序列，特别是Sobol。对现有的高效软件包有何建议？ 最佳答案 是thisproject有什么用如果没有，relevantWikipediaarticle在NAG和NumericalRecipes中提到了C和Fortran例程，用Python包装或重新实现它们应该不难。GSL中也有C例程. 关于python-Python/SciPy中低差异(例如Sobol)准随机序列的建议？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

我正在使用scipy.stats.expon.fit(data)对我的数据进行指数分布拟合。这似乎返回了两个我期望的值。文档online似乎没有说明fit()返回什么，但查看源代码，我猜它既是位置参数又是比例参数。能不能在拟合的时候把location参数固定为0？ 最佳答案 在调用expon.fit时，使用floc=0:In[5]:data=expon.rvs(0,1.5,1000)In[6]:loc,scale=expon.fit(data,floc=0)In[7]:scaleOut[7]:1.4878030368336586In

根据我的理解，循环方差的范围在0到1之间。这在wikipedia中也得到了证实。以及here.但由于某些原因，scipy.stats中的循环方差函数给出的值大于1。importnumpyasnpfromscipy.statsimportcircmean,circvara=np.random.randint(0,high=360,size=10)print(a)print(circmean(a,0,360))print(circvar(np.deg2rad(a)))[14311615217234915218230634581]135.349745419546652.25765384666

我有这个问题。我尝试通过scipy.spatial.Delaunay对点云进行三角测量。我用过:tri=Delaunay(points)#points:np.array()of3dpointsindices=tri.simplicesvertices=points[indices]但是，这段代码返回四面体。怎么可能只返回表面的三角形？谢谢 最佳答案 要使其以代码形式工作，您必须将表面参数化为二维。例如，在球(r,theta,psi)的情况下，半径是常数(将其删除)并且点由二维的(theta,psi)给出。ScipyDelaunay是

我想知道这两种方法有什么区别scipy.optimize.leastsq和scipy.optimize.least_squares是吗？当我实现它们时，它们在chi^2方面产生的差异很小:>>>solution0=((p0.fun).reshape(100,100))>>>#p0.funaretheresidualsofmyfitfunctionnp.ravel'edasreturnedbyleast_squares>>>print(np.sum(np.square(solution0)))0.542899505806>>>solution1=np.square((median-sol