对于我的神经网络，我想通过向我的图像添加小的随机旋转和缩放来扩充我的训练数据。我遇到的问题是scipy在应用旋转和缩放时正在改变我的图像的大小。如果图像的一部分超出范围，我只需要剪裁边缘。我所有的图片都必须大小相同。defloadImageData(img,distort=False):c,fn=imgimg=scipy.ndimage.imread(fn,True)ifdistort:img=scipy.ndimage.zoom(img,1+0.05*rnd(),mode='constant')img=scipy.ndimage.rotate(img,10*rnd(),mode='c
我在带有Scipy0.8.0的MacOSX10.6.4(这不是native版本，我自己安装的)上运行Python2.6.5。如果我执行以下操作:>>>fromscipy.statsimporthypergeom>>>hypergeom.sf(5,10,2,5)我得到一个IndexError。然后我做:>>>hypergeom.sf(2,10,2,2)-4.44....我怀疑负值是由于浮点精度差造成的。然后我再次执行第一个:>>>hypergeom.sf(5,10,2,5)0.0现在可以了!有人可以解释一下吗？您是否也看到了这种行为？ 最佳答案
我在数据清理中处理最多的事情之一是缺失值。R使用其“NA”缺失数据标签很好地处理了这个问题。在python中，似乎我将不得不处理屏蔽数组，这似乎是设置起来的一个主要痛苦，而且似乎没有很好的记录。关于在Python中简化此过程的任何建议？这正在成为转向Python进行数据分析的障碍。谢谢更新自从我查看numpy.ma模块中的方法以来，显然已经有一段时间了。看起来至少基本的分析功能可用于掩码数组，并且提供的示例帮助我了解如何创建掩码数组(感谢作者)。我想看看Python中一些较新的统计方法(在今年的GSoC中正在开发)是否包含这方面的内容，并且至少会进行完整的案例分析。
注意:我检查了重复项，但没有任何内容可以清楚地回答我的问题。我相信如果我遗漏了什么，您会告诉我的!为了清理我的代码，我一直在寻找在我的程序中导入SciPy和NumPy的标准约定。我知道没有严格的指导方针，我可以按照自己的方式去做，但有时，我仍然会发现相互矛盾的指示。例如，我在某处读到NumPy仅用于实现数组对象，而SciPy用于所有其他科学算法。所以NumPy应该用于数组操作，SciPy用于其他一切......另一方面，SciPy在其主命名空间中导入每个Numpy函数，例如scipy.array()与numpy.array()相同(seethisquestion),所以NumPy应该只
我正在尝试根据我拥有的一些数据创建一个分布，然后从该分布中随机抽取。这是我拥有的:fromscipyimportstatsimportnumpydefgetDistribution(data):kernel=stats.gaussian_kde(data)classrv(stats.rv_continuous):def_cdf(self,x):returnkernel.integrate_box_1d(-numpy.Inf,x)returnrv()if__name__=="__main__":#pretendthisisrealdatadata=numpy.concatenate((n
我正在使用邻接矩阵来表示可以在视觉上解释为的friend网络Mary0111Joe1011Bob1101Susan1110MaryJoeBobSusan使用这个矩阵，我想编译所有可能的友谊三角列表，条件是用户1是用户2的friend，用户2是用户3的friend。对于我的列表，用户1不需要是用户3的friend。(joe,mary,bob)(joe,mary,susan)(bob,mary,susan)(bob,joe,susan)我有一些代码可以很好地处理小三角形，但我需要它来缩放非常大的稀疏矩阵。fromnumpyimport*fromscipyimport*defbuildTri
我有一个很大的scipy.sparse.csc_matrix并且想对其进行归一化。即从每个元素中减去列均值并除以列标准偏差(std)i。scipy.sparse.csc_matrix有一个.mean()但是否有计算方差或标准差的有效方法？ 最佳答案 您可以使用均值自己计算方差，使用以下formula:E[X^2]-(E[X])^2E[X]代表均值。因此，要计算E[X^2]，您必须对csc_matrix求平方，然后使用mean函数。要获得(E[X])^2，您只需对使用正常输入获得的mean函数的结果进行平方即可。
我正在为一个应用程序编写一个插件，该应用程序在二进制分发版中包含NumPy，但不包含SciPy。我的插件需要将数据从一个常规3D网格插入到另一个常规3D网格。从源代码运行，这可以使用scipy.ndimage非常有效地完成，或者，如果用户没有安装SciPy，则可以使用我编写的编织生成的.pyd。不幸的是，如果用户正在运行二进制文件，那么这些选项都不可用。我写了一个简单的trilinearinterpolationpython中的例程给出了正确的结果，但对于我使用的数组大小，需要很长时间(~5分钟)。我想知道是否有一种方法可以仅使用NumPy中的功能来加速它。就像scipy.ndimag
我想通过scipy计算样条插值的系数。在MATLAB中:x=[0:3];y=[0,1,4,0];spl=spline(x,y);disp(spl.coefs);它会返回:ans=-1.50005.5000-3.00000-1.50001.00003.50001.0000-1.5000-3.50001.00004.0000但我不能通过scipy中的interpolate.splrep做到这一点。你能告诉我如何计算吗？ 最佳答案 我不确定是否有任何方法可以从scipy中准确获取这些系数。scipy.interpolate.splrep给
我收到这个错误:hdf5notsupported(pleaseinstall/reinstallh5py)Scipynotsupported!当我尝试导入tflearn时。我认为由于这个问题，我的TFLearn代码无法正常工作？ 最佳答案 几分钟前我遇到了同样的问题，几乎你只需要使用当前环境的包管理器重新安装h5py。http://docs.h5py.org/en/latest/build.html 关于python-不支持hdf5(请安装/重新安装h5py)不支持Scipy!什么时候导
