当数据中存在NaN时，我找不到一个函数来计算包含两个以上变量观测值的数组的相关系数矩阵。有些函数对变量对执行此操作(或者只是使用~is.nan()屏蔽数组)。但是通过遍历大量变量来使用这些函数，计算每对变量的相关性可能非常耗时。所以我自己尝试并很快意识到这样做的复杂性是协方差的正确归一化问题。我很想听听您对如何操作的意见。代码如下:defnancorr(X,nanfact=False):X=X-np.nanmean(X,axis=1,keepdims=True)*np.ones((1,X.shape[1]))ifnanfact:mask=np.isnan(X).astype(int)f

我正在尝试用下面显示的约束来求解这个线性规划函数，即x1的答案和x2应该是2和6分别，目标函数的值应等于36.我写的代码给了我答案4和3.我可能做错了什么？函数最大化z=3*x1+5*x2.约束是x1;2*x2;3*x1+2*x2;x1>=0;x2>=0.importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizedefobjective(x,sign=1.0):x1=x[0]x2=x[1]returnsign*((3*x1)+(5*x2))defconstraint1(x,sign=1.0):returnsign*(3*x[0]+2*x[1]-18.

你知道以下问题的快速/优雅的Python/Scipy/Numpy解决方案吗:您有一组x、y坐标和关联值w(所有一维数组)。现在将x和y分箱到二维网格(大小为BINSxBINS)并计算每个分箱的w值的分位数(如中位数)，这最终会产生具有所需分位数的BINSxBINS二维数组。使用一些嵌套循环很容易做到这一点，但我确信有更优雅的解决方案。谢谢，标记 最佳答案 这是我想出来的，我希望它有用。它不一定比使用循环更干净或更好，但也许它会让您开始朝着更好的方向发展。importnumpyasnpbins_x,bins_y=1.,1.x=np.a

Cython教程展示了一个很好的示例，说明如何将Numpy与Cython结合使用。但是，我有使用scipy.stats包的代码，在尝试编译代码时，出现如下错误:dvi.pyx:7:8:'scipy.stats.pxd'notfound我担心Cython(？)不支持scipy。有人可以评论在Cython中使用scipy或指出一些资源/教程的方向吗？谢谢! 最佳答案 所以我在CythonGoogleGroup(https://groups.google.com/forum/?fromgroups#!searchin/cython-use

操作系统:macos优胜美地python:2.7.6--64位安装:numpy、scipy、matplotlib、Nose我收到以下错误。>>>fromsklearn.datasetsimportload_irisTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inImportError:Nomodulenamedsklearn.datasets$pipinstall--user--install-option="--prefix="-Uscikit-learnRequirementalreadyup-to-date:scikit-learnin/

我的问题类似于问题here.简单来说，我有一个时间序列角度数据，它在[0,360]之间。我需要计算测量之间的迭代。目前，我正在使用scipy.interpolate.interp1d.为了使我的问题清楚，这里有一个例子，importnumpyasnpfromscipyimportinterpolatedata=np.array([[0,2,4],[1,359,1]])#firstrowtimeindex,secondrowanglemeasurementsf=interpolate.interp1d(data[0,:],data[1,:],kind='linear',bounds_er

我有一些我正在使用scipy.stats拟合Gamma分布。我能够提取形状、位置和比例参数，它们在我期望的数据范围内看起来很合理。我的问题是:有没有办法也得到参数中的错误？类似于curve_fit的输出。注意:我不直接使用曲线拟合，因为它不能正常工作，而且大多数时候无法计算Gamma分布的参数。另一方面，scipy.stats.gamma.fit工作正常。这是我正在做的事情的一个例子(没有我的实际数据)。fromscipy.statsimportgammashape=12;loc=0.71;scale=0.0166data=gamma.rvs(shape,loc=loc,scale=s

给定一个值列表:>>>fromscipyimportstats>>>importnumpyasnp>>>x=list(range(100))使用学生t检验，我可以找到alpha为0.1(即90%置信度)的均值分布的置信区间:defconfidence_interval(alist,v,itv):returnstats.t.interval(itv,df=len(alist)-1,loc=v,scale=stats.sem(alist))x=list(range(100))confidence_interval(x,np.mean(x),0.1)[出去]:(49.134501289005

使用scipy的interpolate.splprep函数在参数u上得到参数样条，但是u的定义域不是spline，它是输入坐标的分段线性连接。我试过integrate.splint，但这只是给出了u上的单个积分。显然，我可以对一堆笛卡尔微分距离进行数值积分，但我想知道是否有闭合形式的方法来获取我忽略的样条曲线或样条曲线段的长度(使用scipy或numpy)。编辑:我正在寻找一种封闭形式的解决方案或一种非常快速的方法来收敛到机器精度的答案。我几乎放弃了数值求根方法，现在主要是在寻找一个封闭形式的答案。如果有人有任何集成椭圆函数的经验或能给我指出一个好的资源(Wolfram除外)，那就太好

我想知道如何在Python中高效地添加稀疏矩阵。我有一个程序可以将一个大任务分解成多个子任务，并将它们分布在多个CPU上。每个子任务都会产生一个结果(一个scipy稀疏矩阵，格式为:lil_matrix)。稀疏矩阵的维度是:100000x500000，这是相当大的，所以我真的需要最有效的方法来将所有生成的稀疏矩阵求和到一个稀疏矩阵中，使用一些C编译的方法或其他东西。 最佳答案 你试过最简单的计时方法吗？matrix_result=matrix_a+matrix_b文档警告说对于LIL矩阵这可能会很慢，建议以下可能更快:matrix_