我的数据集的格式:[x-coordinate,y-coordinate,hour]hour是0到23之间的整数值。我现在的问题是，当我需要坐标的欧几里得距离度量，但小时需要一个不同的度量时，我如何对这些数据进行聚类(因为d(23,0)在欧几里得距离度量中为23)。是否可以为scipy中的每个特征使用不同距离度量的数据进行聚类？如何？谢谢 最佳答案 您需要定义自己的指标，以适当的方式处理“时间”。在scipy.spatial.distance.pdist的文档中你可以定义你自己的函数Y=pdist(X,f)Computesthedis
注意到一些nan意外出现在我的数据中。(并扩展并整理他们触及的一切)做了一些仔细的调查并产生了一个最小的工作示例:>>>importnumpy>>>fromscipy.specialimportexpit>>>expit(709)1.0>>>expit(710)nanExpit是逆逻辑。Scipydocumentationhere.这告诉我们:expit(x)=1/(1+exp(-x))所以1+exp(-709)==1.0这样expit(709)=1.0似乎相当合理，四舍五入exp(-709)==0。但是，expit(710)是怎么回事？expit(710)==nan意味着1+exp(
编辑：TensorFlow1.3现在包括tf.contrib.resampler对于此操作。Pytorch还支持此操作，如v0.2affine_grid功能。我想知道在TensorFlow中，是否存在官方或自定义函数的函数（或scipy.ndimage.interpaly.map_coordinates，基本上是同一件事）。这个问题是相似的，但答案不是我想要的tf.contrib.image.transform功能执行投影映射和cv2.remap和scipy...map_coordinates执行像素映射。看答案我只是浏览了github存储库，似乎没有实现，tf.contrib.image.t
我有一个N点的数组，d维度(N,d)我想创建一个新的数组每对(Nchoose2,d)的所有位移向量。如果我只想要这些向量的大小，我可以使用pdist来自scipy.spatial.distance.如果我能做到就好了pdist(points,lambdau,v:u-v)但是metric函数必须返回一个标量(ValueError:用序列设置数组元素。)我的解决方案是使用np.triu_indices:i,j=np.triu_indices(len(points),1)displacements=points[i]-points[j]这比使用pdist慢了大约20-30倍(我通过取disp
我正在尝试将值从数据帧df传递到stats.friedmanchisquare，其形状为(11,17)。这就是对我有效的方法(在此示例中仅适用于三行):df=df.as_matrix()printstats.friedmanchisquare(df[1,:],df[2,:],df[3,:])产生(16.714285714285694,0.00023471398805908193)但是，当我想使用df的所有11行时，代码行太长了。首先，我尝试通过以下方式传递值:df=df.as_matrix()printstats.friedmanchisquare([df[x,:]forxinnp.a
我试图在Python中对复杂矩阵取幂，但遇到了一些麻烦。我正在使用scipy.linalg.expm函数，当我尝试以下代码时出现了一条相当奇怪的错误消息:importnumpyasnpfromscipyimportlinalghamiltonian=np.mat('[1,0,0,0;0,-1,0,0;0,0,-1,0;0,0,0,1]')#Thisworkst_list=np.linspace(0,1,10)unitary=[linalg.expm(-(1j)*t*hamiltonian)fortint_list]#Thisdoesn'tt_list=np.linspace(0,10,
我有两个数组A,B并且想在它们的最后一个维度上取外积，例如结果[:,i,j]=A[:,i]*B[:,j]当A,B是二维的。如果我不知道它们是2维还是3维，我该怎么做？在我的具体问题中，A,B是一个更大的3维数组Z的切片，有时这可能会用整数索引A=Z[:,1,:],B=Z[:,2,:]和其他时间调用带有切片A=Z[:,1:3,:],B=Z[:,4:6,:]。由于scipy“挤压”单例维度，我不知道我的输入是什么维度会的。我试图定义的数组外积应该满足array_outer_product(Y[a,b,:],Z[i,j,:])==scipy.outer(Y[a,b,:],Z[i,j,:])a
我想使用SciPy的反卷积函数在给定两个高斯分布的情况下查找未知分布。Thereisnodocumentation与SciPy中的这个函数相关联，所以我只是在寻找一个关于如何在我的情况下使用这个函数的例子。例如，给定两个正态分布N(100,1)、N(300,2)，我想了解如何找到反卷积N(200,1)的分布。>>>sample1=np.round(scipy.around(scipy.stats.norm(100,1).rvs(size=1000)))>>>sample2=np.round(scipy.stats.norm(300,2).rvs(size=2000))>>>signal
我正在尝试使用scipy.optimize包来优化离散优化问题(全局优化)。根据文档，在scipy.optimize.anneal中实现的模拟退火应该是一个不错的选择。但我不确定如何强制优化器只搜索搜索空间的整数值。有人可以帮忙吗？一个说明性的例子:f(x1,x2)=(1-0.4*x1)^2+100*(0.6*x2-0.4*x1^2)^2其中，$x1,x2\inI$ 最佳答案 我检查了scipy.optimize.anneal，但看不到使用离散值的方法。自己实现它的方法是创建一个自定义的“移动”函数，但是您必须指定时间表(通过字符串
我最近将我的编程转移到64位Windows7机器上，并安装了相关的库。但是我在使用Scipy-Sparse库时遇到了问题。我已经为Windows安装了scipy0.12.0-amd64-py27(因为我的python2.7安装是64位版本)版本，当直接使用scipy库时，我没有遇到任何错误。例如importscipyprintscipy.version返回正如预期的那样。但是当尝试按如下方式导入稀疏库时:fromscipyimportsparse我得到:ImportError:DLLloadfailed:%1isnotavalidWin32application.可悲的是我的知识有限，
