就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭9年前。我需要一些关于为Python选择统计数据包的建议，我已经进行了一些搜索，但不确定我是否一切正确，特别是关于statsmodels和scipy.stats之间的差异。我知道的一件事是那些具有scikits命名空间的是scipy的特定“分支”，而过去的scikits.statsmodels现在称为statsmodels。另一方面，还有scipy.stats
原文：NumPyCookbook-SecondEdition协议：CCBY-NC-SA4.0译者：飞龙在本章中，我们将介绍以下秘籍：安装scikit-learn加载示例数据集用scikit-learn对道琼斯股票进行聚类安装Statsmodels使用Statsmodels执行正态性检验安装scikit-image检测角点检测边界安装Pandas使用Pandas估计股票收益的相关性从Statsmodels中将数据作为pandas对象加载重采样时间序列数据简介Scikits是小型的独立项目，以某种方式与SciPy相关，但不属于SciPy。这些项目不是完全独立的，而是作为一个联合体在伞下运行的。在本
原文：NumPyCookbook-SecondEdition协议：CCBY-NC-SA4.0译者：飞龙在本章中，我们将介绍以下秘籍：安装scikit-learn加载示例数据集用scikit-learn对道琼斯股票进行聚类安装Statsmodels使用Statsmodels执行正态性检验安装scikit-image检测角点检测边界安装Pandas使用Pandas估计股票收益的相关性从Statsmodels中将数据作为pandas对象加载重采样时间序列数据简介Scikits是小型的独立项目，以某种方式与SciPy相关，但不属于SciPy。这些项目不是完全独立的，而是作为一个联合体在伞下运行的。在本
我目前正在尝试在Windows10上为Python3.5.4安装scikits.audiolab0.11.0，它需要来自http://www.mega-nerd.com/libsndfile/的libsndfile.我已将其安装到我的conda虚拟环境中，因此文件路径如下所示:C:\Users\MXJ719\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\wavenet\libs\libsndfile然后我在中编辑site.cfg文件C:\Users\MXJ719\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\wavenet
我在Python中使用scikits.learn训练了一堆RBFSVM，然后Pickled结果。这些用于图像处理任务，我想为测试做的一件事是在某些测试图像的每个像素上运行每个分类器。也就是说，从以像素(i,j)为中心的窗口中提取特征向量，在该特征向量上运行每个分类器，然后移动到下一个像素并重复。这对于Python来说太慢了。澄清:当我说“这太慢了……”时，我的意思是即使scikits.learn使用的Libsvm底层代码也太慢了。我实际上是在为GPU编写一个手动决策函数，因此每个像素的分类是并行发生的。我是否可以使用Pickle加载分类器，然后获取某种描述如何根据特征向量计算决策的属性
我正在尝试使用pip工具安装scikits.audiolab。Pip似乎从scikits.audiolab源目录中运行命令pythonsetup.pyegg_info。当它这样做时，我得到这个错误:Andrews-MacBook-Pro-2:scikits.audiolab-0.11.0andrewhannigan$pipinstallscikits.audiolabCollectingscikits.audiolabUsingcachedscikits.audiolab-0.11.0.tar.gzCompleteoutputfromcommandpythonsetup.pyegg_i
根据scikit-learn用户指南，我使用pipinstall-Uscikit-learn安装了scikit-learn。所以使用pipsearchscikit-learn，我得到了这个搜索结果:scikit-learn-AsetofpythonmodulesformachinelearninganddataminingINSTALLED:0.12.1(latest)但是当我进入Python并尝试importsklearn时，我得到一个ImportError:Nomodulenamedsklearn。这真的应该刚刚奏效。我在带有NumPy1.6.1和SciPy0.10.1的MacOS
scikit-learn中是否可能存在缺失值？他们应该如何表现？我找不到任何相关文档。 最佳答案 scikit-learn根本不支持缺失值。之前已经在邮件列表中讨论过这个问题，但没有尝试实际编写代码来处理它们。无论你做什么，不要使用NaN来编码缺失值，因为许多算法拒绝处理包含NaN的样本。上面的答案已经过时了；scikit-learn的最新版本有一个类Imputer做简单的，每个特征的缺失值插补。您可以为其提供包含NaN的数组，以将其替换为相应特征的均值、中位数或众数。 关于python
我想让scikits.learn.hmm.GaussianHMM适合不同长度的训练序列。然而，fit方法通过执行来防止使用不同长度的序列obs=np.asanyarray(obs)仅适用于形状相同的数组列表。有没有人提示如何进行？ 最佳答案 您可以进行重新采样以将给定的输入“reshape”为所需的长度。 关于python-将scikits.learn.hmm.GaussianHMM拟合到可变长度的训练序列，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
