我正在尝试从我一直在运行的模拟代码中拟合一些数据，以便找出幂律相关性。当我绘制线性拟合时，数据拟合得不是很好。这是我用来拟合数据的python脚本:#!/usr/bin/envpythonfromscipyimportoptimizeimportnumpyxdata=[0.00010851,0.00021701,0.00043403,0.00086806,0.00173611,0.00347222]ydata=[29.56241016,29.82245508,25.33930469,19.97075977,12.61276074,7.12695312]fitfunc=lambdap,x
这三个函数似乎都可以做简单的线性回归，例如scipy.stats.linregress(x,y)numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x,y,1)x=statsmodels.api.add_constant(x)statsmodels.api.OLS(y,x)我想知道这三种方法之间是否有任何真正的区别？我知道statsmodels是建立在scipy之上的，而scipy在很多方面都依赖于numpy，所以我希望它们不会有太大差异，但细节决定成败。更具体地说，如果我们使用上面的numpy方法，我们如何获得其他两种方法默认给出的斜率的p-value？我在Pyt
我有一个简单的功能defsquare(x,a=1):return[x**2+a,2*x]我想在x上最小化它，对于几个参数a。我目前有循环，在精神上，做这样的事情:In[89]:fromscipyimportoptimizeIn[90]:res=optimize.minimize(square,25,method='BFGS',jac=True)In[91]:[res.x,res.fun]Out[91]:[array([0.]),1.0]In[92]:l=lambdax:square(x,2)In[93]:res=optimize.minimize(l,25,method='BFGS',
我有这个代码:importnumpyasnpimportscipy.io.wavfileimportmathrate,data=scipy.io.wavfile.read('xenencounter_23.wav')data2=[]foriinrange(len(data)):data2.append([int(round(math.sin(data[i][0])*3000)),int(round(math.sin(data[i][1])*3000))])data2=np.asarray(data2)printdata2scipy.io.wavfile.write('xenencoun
我有一组要为其构建KD树的点。一段时间后，我想定期向此KDTree添加更多点。有什么办法可以在scipy实现中做到这一点 最佳答案 k-d-trees的问题在于它们不是为更新而设计的。虽然您可以稍微轻松地插入对象(如果您使用基于指针的表示，这需要比基于数组的树多得多的内存)，并使用墓碑消息等技巧进行删除，但进行此类更改会降低性能树的性能。我不知道增量重新平衡k-d-tree的好方法。对于一维树，你有红黑树、B树、B*树、B+树等等。由于旋转轴和因此不同的排序，这些显然不适用于k-d-trees。所以最后，对于k-d-tree，最好只
我在理解这个函数的工作原理时遇到了一些麻烦。a,b=scipy.linalg.lstsq(X,w*signal)[0]我知道signal是表示信号的数组，目前w只是[1,1,1,1,1...]我应该如何操作X或w来模拟加权最小二乘法或迭代重新加权最小二乘法？ 最佳答案 如果用sqrt(weight)乘积X和y，则可以计算加权最小二乘法。您可以通过以下链接获取公式:http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_least_squares_%28mathematics%29#Weighted_linear_le
我将不胜感激任何帮助，以了解从scipy.sparse包中切片lil_matrix(A)时的以下行为。实际上，我想根据行和列的任意索引列表提取子矩阵。当我使用这两行代码时:x1=A[list1,:]x2=x1[:,list2]一切都很好，我可以提取正确的子矩阵。当我试图在一行中执行此操作时，它失败了(返回矩阵为空)x=A[list1,list2]为什么会这样？总的来说，我在matlab中使用了类似的命令并且它可以工作。那么，为什么不使用第一个，因为它有效？这似乎很费时间。由于我必须浏览大量条目，因此我想使用单个命令加快速度。也许我使用了错误的稀疏矩阵类型...有什么想法吗？
似乎如果它是相同的分布，从numpy.random中抽取随机样本比从scipy.stats.-.rvs中抽取随机样本更快。我想知道是什么导致两者之间的速度差异？ 最佳答案 scipy.stats.uniform其实用的是numpy，这里是stats中对应的函数(mtrand是numpy.random的别名)classuniform_gen(rv_continuous):def_rvs(self):returnmtrand.uniform(0.0,1.0,self._size)scipy.stats有一些开销用于错误检查和使接口(in
我正在考虑学习lua，我了解到它是一种比python更小的语言，并且具有LuaJIT形式的高效JIT编译器实现。我想知道是否可以像使用python和Numpy+Scipy一样使用lua。此外，如果Lua有numpy+scipy等价物，它是否有matplotlib等价物？ 最佳答案 还有一些东西，我发现了一些类似于Scipy+matplotlibforLua的东西，我不确定2011年1月最后一个版本的开发有多活跃，它是GSL-shell它利用GSL库并具有绘图功能，它更像matlab而不是scipy+matplotlib。
我收到错误:Warning:invalidvalueencounteredinlog来自Python，我相信错误是由numpy(使用版本1.5.0)抛出的。但是，由于我在多个地方调用了“日志”函数，所以我不确定错误来自何处。有没有办法让numpy打印产生这个错误的行号？我假设警告是由于对一个小到可以四舍五入到0或更小(负数)的数字取对数引起的。那正确吗？这些警告的通常来源是什么？ 最佳答案 将np.seterr(invalid='raise')放入您的代码中(在错误的log调用之前)将导致numpy引发异常而不是发出警告。这将为您提
