出于对键盘的随机攻击，我最终注意到SciPy中有一个名为i的变量，它被分配给字符串'6'。(在其他机器上可能会有所不同？)我尝试使用内置的帮助函数，但是没有任何东西分配给scipy.i因为它只引用一个字符串。我还搜索了文档和谷歌，但没有找到任何结果。它可能与版本控制或类似的东西有关吗？顺便说一句，我在Windows7(均为64位)上使用EnthoughtPython。这远不是一个关键问题，我只是对此感到好奇! 最佳答案 哦，这很可爱。来自scipy__init__.py:#Emitawarningifnumpyistoooldmaj
我有一个巨大的数据框，其中包含一个名为dt的日期时间类型列，该数据框已经根据dt进行了排序。我想根据dt将数据帧拆分为多个数据帧，每个数据帧包含1hr范围内的行。拆分dttext02016081111:05a12016081111:35b22016081112:03c32016081112:36d42016081112:52e52016081114:32f进入dttext02016081111:05a12016081111:35b22016081112:03cdttext02016081112:36d12016081112:52edttext02016081114:32f
我有这个使用numpy数组进行矩阵乘法的例子:importnumpyasnpm=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c=np.array([0,1,2])m*carray([[0,2,6],[0,5,12],[0,8,18]])如果m是scipy稀疏CSR矩阵，我如何做同样的事情？这给出了维度不匹配:sp.sparse.csr_matrix(m)*sp.sparse.csr_matrix(c) 最佳答案 您可以调用csr_matrix的multiply方法进行逐点乘法。sparse.csr_matr
下面的代码为我提供了最佳拟合线的平线，而不是沿着适合数据的e^(-x)模型的漂亮曲线。谁能告诉我如何修复下面的代码以使其适合我的数据？importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.optimizedef_eNegX_(p,x):x0,y0,c,k=py=(c*np.exp(-k*(x-x0)))+y0returnydef_eNegX_residuals(p,x,y):returny-_eNegX_(p,x)defGet_eNegX_Coefficients(x,y):print'xis:',xprint'yis:',y#C
scipy.io.wavfile.read似乎无法读取24位.wav文件。您知道如何处理它们吗？ 最佳答案 如果您的wav文件没有被压缩，您可以在这里尝试readwav函数:https://gist.github.com/WarrenWeckesser/7461781更新我将该要点转换为python包:https://pypi.python.org/pypi/wavio源代码在github:https://github.com/WarrenWeckesser/wavio 关于python
我有一个numpy.poly1d多项式如下:c=np.poly1d([2,-4,-28,62,122,-256,-196,140,392,240,72])在-2.5范围内绘制时，曲线看起来像这样:如何在给定范围内找到该曲线的最小点，不使用用于绘制曲线的离散值(我的意思是仅使用连续的poly1d对象)？ 最佳答案 好的，与@matiasg的功能有点不同，目的是制作更多可复制的代码并使用尽可能多的矢量化代码。importnumpyasnpfrommatplotlib.pyplotimport*c=np.poly1d([2,-4,-28,
我想以HDF5格式压缩和存储一个巨大的Scipy矩阵。我该怎么做呢？我试过下面的代码:a=csr_matrix((dat,(row,col)),shape=(947969,36039))f=h5py.File('foo.h5','w')dset=f.create_dataset("init",data=a,dtype=int,compression='gzip')我遇到这样的错误，TypeError:Scalardatasetsdon'tsupportchunk/filteroptionsIOError:Can'tprepareforwritingdata(Noappropriatef
我有一个MxN稀疏csr_matrix，我想在矩阵的右侧添加一些只有零的列。原则上，数组indptr、indices和data保持不变，所以我只想改变矩阵的维度。但是，这似乎没有实现。>>>A=csr_matrix(np.identity(5),dtype=int)>>>A.toarray()array([[1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0],[0,0,1,0,0],[0,0,0,1,0],[0,0,0,0,1]])>>>A.shape(5,5)>>>A.shape=((5,7))NotImplementedError:Reshapingnotimplementedforcs
是否可以使用numpy/scipy/matplotlib函数对一维数组执行循环交叉/自相关？我查看了numpy.correlate()和matplotlib.pyplot.xcorr(基于numpy函数)，两者似乎都无法进行循环互相关。为了说明差异，我将使用[1,2,3,4]数组的示例。通过循环相关，做出周期性假设，滞后1看起来像[2,3,4,1]。我发现的python函数似乎只使用零填充，即[2、3、4、0]。有没有办法让这些函数做循环相关？如果没有，是否有针对循环相关的标准解决方法？ 最佳答案 您可以使用FFT实现周期性(也称为
在我的python环境中，已经安装了Rpy和Scipy包。我要解决的问题是这样的:1)大量财务数据存储在一个文本文件中。无法加载到Excel中2)我需要对某些字段求和并得到总数。3)我需要根据总数显示前10行。哪个包(Scipy或Rpy)最适合这项任务？如果是这样，您能否提供一些可以帮助我实现解决方案的指示(例如文档或在线示例)？速度是一个问题。理想情况下，即使文件大到无法放入内存，scipy和Rpy也可以处理大文件 最佳答案 Rpy或Scipy都不是必需的，尽管numpy可能会使它更容易一些。这个问题似乎非常适合逐行解析器。只需打
