我想知道最好的方法是用scipy.sparse迭代稀疏矩阵的非零条目。例如，如果我执行以下操作:fromscipy.sparseimportlil_matrixx=lil_matrix((20,1))x[13,0]=1x[15,0]=2c=0foriinx:printc,ic=c+1输出是012345678910111213(0,0)1.01415(0,0)2.016171819所以看起来迭代器正在触及每个元素，而不仅仅是非零条目。我看过APIhttp://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.lil_mat
我需要在scipy中使用normaltest来测试数据集是否为正态分布。但是我似乎找不到任何好的示例如何使用scipy.stats.normaltest.我的数据集有超过100个值。 最佳答案 In[12]:importscipy.statsasstatsIn[13]:x=stats.norm.rvs(size=100)In[14]:stats.normaltest(x)Out[14]:(1.627533590094232,0.44318552909231262)normaltest返回卡方统计量的2元组和相关的p值。给定x来自正态
后者只是前者的同义词，还是它们是FFT的两种不同实现？哪个更好？ 最佳答案 SciPy做得更多:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.fft.htmlhttp://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/fftpack.html#此外，SciPy通过自己的接口(interface)导出一些NumPy功能，例如如果您执行scipy.fftpack.helper.fftfreq和numpy.fft.helper.fftfreq你实际上在运行相同
根据SciPydocumentation可以最小化具有多个变量的函数，但它没有说明如何优化这些函数。fromscipy.optimizeimportminimizefrommathimport*deff(c):returnsqrt((sin(pi/2)+sin(0)+sin(c)-2)**2+(cos(pi/2)+cos(0)+cos(c)-1)**2)printminimize(f,3.14/2+3.14/7)上面的代码确实尝试最小化函数f，但对于我的任务，我需要最小化三个变量。简单地引入第二个参数并相应地调整最小化会产生错误(TypeError:f()恰好需要2个参数(1个给定))
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion在Python中，哪些最常见的操作会导致使用NumPy或SciPy时产生的NaN？例如:1e500-1e500>>>nan这种行为的原因是什么，为什么它不返回0？ 最佳答案 如果您在不使用浮点环境的情况下执行以下任何操作，您应该得到一个以前没有的NaN:0/0(顶部和底部的任一标志)inf/inf(顶部和底部的任一标志)inf-inf或(-inf)+
我不知道如何在Scipy中进行双样本KS测试。阅读文档后scipykstest我可以看到如何测试分布与标准正态分布相同的位置fromscipy.statsimportkstestimportnumpyasnpx=np.random.normal(0,1,1000)test_stat=kstest(x,'norm')#>>>test_stat#(0.021080234718821145,0.76584491300591395)这意味着在p值为0.76时，我们不能拒绝两个分布相同的原假设。但是，我想比较两个分布，看看是否可以拒绝它们相同的原假设，例如:fromscipy.statsimpo
我正在尝试使用python过滤嘈杂的心率信号。因为心率不应该高于每分钟220次，所以我想过滤掉所有高于220bpm的噪音。我将220/分钟转换为3.66666666赫兹，然后将该赫兹转换为rad/s以获得23.0383461rad/sec。获取数据的芯片的采样频率是30Hz，所以我将其转换为rad/s得到188.495559rad/s。在网上查找了一些资料后，我发现了一些我想制作成低通的带通滤波器的功能。Hereisthelinkthebandpasscode，所以我将其转换为:fromscipy.signalimportbutter,lfilterfromscipy.signalim
按照在包之间设置Sphinx文档链接的文档，我添加了intersphinx_mapping={'python':('http://docs.python.org/2',None),'numpy':('http://docs.scipy.org/doc/numpy/',None),'scipy':('http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/',None),'matplotlib':('http://matplotlib.sourceforge.net/',None)}到我的conf.py，但似乎无法获得除Python本身之外的任何项目的链接以工
在numpy/scipy中，我将图像存储在数组中。我可以显示它，我想使用savefig没有任何边框、轴、标签、标题...保存它...只是纯图像，没有别的。我想避免像PyPNG或scipy.misc.imsave这样的软件包，它们有时会出现问题(它们并不总是安装好，只有基本的savefig()给我 最佳答案 编辑将aspect='normal更改为aspect='auto'，因为这在最近的matplotlib版本中发生了变化(感谢@Luke19)。假设:importmatplotlib.pyplotasplt制作一个没有框架的图形:f
更新:我根据这个问题找到了一个Scipy食谱!所以，有兴趣的friend可以直接去:Contents»Signalprocessing»ButterworthBandpass我很难实现最初看起来很简单的任务，即为一维numpy数组(时间序列)实现巴特沃斯带通滤波器。我必须包括的参数是采样率、以赫兹为单位的截止频率和可能的顺序(其他参数，如衰减、自然频率等对我来说比较模糊，所以任何“默认”值都可以)。我现在拥有的是这个，它似乎可以用作高通滤波器，但我不确定我是否做得对:defbutter_highpass(interval,sampling_rate,cutoff,order=5):
