我的问题涉及统计和python，我是两者的初学者。我正在运行模拟，对于自变量(X)的每个值，我为因变量(Y)生成1000个值。我所做的是计算每个X值的Y平均值，并使用scipy.optimize.curve_fit拟合这些平均值。曲线非常吻合，但我还想绘制置信区间。我不确定我正在做的事情是否正确，或者我想做的事情是否可以完成，但我的问题是如何从curve_fit生成的协方差矩阵中获取置信区间。该代码首先从文件中读取平均值，然后仅使用curve_fit。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportc
我正在使用python/numpy/scipy来实现此算法，以根据地形坡向和坡度对齐两个数字高程模型(DEM):“用于量化冰川厚度变化的卫星高程数据集的配准和偏差校正”，C.Nuth和A.Kääb，doi:10.5194/tc-5-271-2011我已经设置了一个框架，但是scipy.optimize.curve_fit提供的拟合质量很差。deff(x,a,b,c):y=a*numpy.cos(numpy.deg2rad(b-x))+creturnydefcompute_offset(dh,slope,aspect):importscipy.optimizeasoptimization
刚开始学python。我想在NLTK中编写一个程序，将文本分解为一元字母、二元字母。例如，如果输入文本是..."Iamfeelingsadanddisappointedduetoerrors"...我的函数应该生成如下文本:Iam-->amfeeling-->feelingsad-->sadand-->anddisappointed-->disppointeddue-->dueto-->toerrors我已经编写了将文本输入程序的代码。这是我正在尝试的功能:defgen_bigrams(text):token=nltk.word_tokenize(review)bigrams=ngra
我使用werkzeug.security中的generate_password_hash对我的密码进行散列和加盐。我最近看到thisarticleaboutSHA-1collisions.werkzeug.security使用SHA-1，因为它不再那么安全，我想要一个替代方案。如何在不依赖SHA-1的情况下散列密码？fromwerkzeug.securityimportgenerate_password_hashgenerate_password_hash(secret) 最佳答案 在generate_password_hash中使
按照目前的情况，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指导。关闭10年前。只看Python生成器，对它们印象深刻，但是有什么不能用它们的吗？我在想过去的C编码，其中读取文件或用户操作将是区域。例如，生成器是否可以用于提示用户输入(基本数据输入？)和调用函数处理该输入？是否有任何性能或清理问题需要关注？
我重写了以下代码以处理大规模数据集。我正在使用Python生成器根据逐批生成的数据拟合模型。defsubtract_mean_gen(x_source,y_source,avg_image,batch):batch_list_x=[]batch_list_y=[]forline,yinzip(x_source,y_source):x=line.astype('float32')x=x-avg_imagebatch_list_x.append(x)batch_list_y.append(y)iflen(batch_list_x)==batch:yield(np.array(batch_l
上下文:我目前正在使用带有Tensorflow后端的Keras进行时间序列预测，因此研究了提供的教程here.按照本教程，我来到了fit_generator()的生成器的位置。方法进行了说明。此生成器生成的输出如下(左样本，右目标):[[[10.15.][20.25.]]]=>[[30.35.]]->Batchno.1:2Samples|1Target---------------------------------------------[[[20.25.][30.35.]]]=>[[40.45.]]->Batchno.2:2Samples|1Target--------------
我正在尝试将一些结果写入pickle文件，如下所示:raw_X=(self.token_ques(text)fortextintraining_data)withopen('/root/Desktop/classifier_result.pkl','wb')ashandle:pickle.dump(raw_X,handle)错误:raiseTypeError,"can'tpickle%sobjects"%base.__name__TypeError:can'tpicklegeneratorobjects任何帮助将不胜感激。 最佳答案
当我想在python中拟合一些模型时，我经常在statsmodels中使用fit()方法。在某些情况下，我编写了一个用于自动拟合的脚本:importstatsmodels.formula.apiassmfimportpandasaspddf=pd.read_csv('mydata.csv')#containscolumnxandyfitted=smf.poisson('y~x',df).fit()我的问题是如何使fit()方法静音。在我的环境中，它输出一些有关适合标准输出的信息，例如:Optimizationterminatedsuccessfully.Currentfunctionv
是否有单行表达式:forthingingenerator:yieldthing我试过yieldgenerator没有用。 最佳答案 在Python3.3+中，您可以使用yieldfrom.例如，>>>defget_squares():...yieldfrom(num**2fornuminrange(10))...>>>list(get_squares())[0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]它实际上可以与任何可迭代对象一起使用。例如，>>>defget_numbers():...yieldfromrange(10)
