在Python中使用SciPy/Numpy连接稀疏矩阵的最有效方法是什么？这里我使用了以下内容:>>>np.hstack((X,X2))array(['with1135520storedelementsinCompressedSparseRowformat>,'with1135520storedelementsinCompressedSparseRowformat>],dtype=object)我想在回归中使用这两个预测变量，但当前的格式显然不是我想要的。是否有可能获得以下内容:'with2271040storedelementsinCompressedSparseRowformat>

我想使用Pandas数据框来分解一个变量的方差。例如，如果我有一个名为“Degrees”的列，并且我为不同的日期、城市和夜晚与白天编制了索引，我想找出这个系列的变化中有多少部分来自交叉-部分城市变化，有多少来自时间序列变化，有多少来自夜间与白天。在Stata中，我会使用固定效果并查看R^2。希望我的问题有意义。基本上，我想做的是通过其他三列找到“度数”的方差分析分割。 最佳答案 我设置了直接对比来测试他们，发现他们的假设可以differslightly，从统计学家那里得到了提示，下面是与R的结果匹配的pandas数据帧上的方差分析示

想象有2个numpy数组:>A,A.shape=(n,p)>B,B.shape=(p,p)通常p是一个较小的数字(p我正在做以下事情:result=np.diag(A.dot(B).dot(A.T))如您所见，我只保留了n个对角线条目，但是有一个计算出的中间(nxn)数组，仅保留对角线条目。我希望有一个像diag_dot()这样的函数，它只计算结果的对角线条目，而不分配完整的内存。结果是:>result=diag_dot(A.dot(B),A.T)是否有这样的预制功能，是否可以在无需分配中间(nxn)数组的情况下高效完成？ 最佳答案

在R中，可以简单地使用两样本单尾t检验>A=c(0.19826790,1.36836629,1.37950911,1.46951540,1.48197798,0.07532846)>B=c(0.6383447,0.5271385,1.7721380,1.7817880)>t.test(A,B,alternative="greater")WelchTwoSamplet-testdata:AandBt=-0.4189,df=6.409,p-value=0.6555alternativehypothesis:truedifferenceinmeansisgreaterthan095perce

Scipy有manydifferenttypesofsparsematricesavailable.这些类型之间最重要的区别是什么，它们的预期用途有什么区别？我正在基于Matlab中的示例代码1在python中开发代码。代码的一部分使用了稀疏矩阵——它在Matlab中似乎有一个(烦人的)类型，我试图弄清楚我应该在python中使用哪种类型2。1:这是一个类。大多数人都在Matlab中做这个项目，但我喜欢制造不必要的工作和困惑---显然。2:这是一个学术问题:我的代码与'CSR一起正常工作'格式，但我很想知道最佳用法是什么。 最佳答案

我希望学生在作业中解决二次程序，而不必安装cvxopt等额外软件。是否有仅依赖于NumPy/SciPy的python实现？ 最佳答案 我对二次规划不是很熟悉，但我认为你可以使用scipy.optimize的约束最小化算法来解决这类问题。这是一个例子:importnumpyasnpfromscipyimportoptimizefrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3d.axes3dimportAxes3D#minimize#F=x[1]^2+4x[2]^2-32x[2

可视化scipy.stats分布直方图可以由thescipy.statsnormalrandomvariable组成看看分布是什么样的。%matplotlibinlineimportpandasaspdimportscipy.statsasstatsd=stats.norm()rv=d.rvs(100000)pd.Series(rv).hist(bins=32,normed=True)其他分布是什么样的？ 最佳答案 可视化所有scipy.statsdistributions基于listofscipy.statsdistributio

我发现在64位Windows上无法通过安装程序安装NumPy/SciPy，而只能在32位上安装。因为我需要比32位安装更多的内存，所以我需要64位版本的一切。我尝试通过Pip安装所有东西，大多数东西都正常工作。但是当我来到SciPy时，它提示缺少Fortran编译器。所以我通过MinGW/MSYS安装了Fortran。但是之后你不能马上安装SciPy，你需要重新安装NumPy。所以我试过了，但现在它不再通过Pip或easy_install工作了。两者都给出了这些错误:LNK2019和LNK1120有很多错误，.C范围内出现很多错误:C2065,C2054,C2085,C2143`等等。

我目前正在学习教程InstallingtheSciPyStack安装SciPy在Ubuntu12.04(PrecisePangolin)上(我不能使用apt-getinstall因为我需要最新版本)。但是，当我执行以下命令时出现错误:pythonsetup.pybuildsudopythonsetup.pyinstall--prefix=/usr/local#Installsto/usr/localpythonsetup.pybuildmichael@michael-laptop-ubuntu:~/Downloads/scipy-0.11.0rc1$pythonsetup.pybuil

我正在寻找如何将fft(通过scipy.fftpack.fftfreq获取)中的频率轴转换为以赫兹为单位的频率，而不是bin或分数bin。我尝试在下面编写代码来测试FFT:t=scipy.linspace(0,120,4000)acc=lambdat:10*scipy.sin(2*pi*2.0*t)+5*scipy.sin(2*pi*8.0*t)+2*scipy.random.random(len(t))signal=acc(t)FFT=abs(scipy.fft(signal))FFT=scipy.fftpack.fftshift(FFT)freqs=scipy.fftpack.ff