我有两个scipy_sparse_csr_matrix'a'和scipy_sparse_csr_matrix(boolean)'mask'，我想将'a'的元素设置为零，其中mask的元素为True。例如>>>a'with4storedelementsinCompressedSparseRowformat>>>>a.todense()matrix([[0,0,3],[0,1,5],[7,0,0]])>>>mask'with4storedelementsinCompressedSparseRowformat>>>>mask.todense()matrix([[True,False,True
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，
我有一个函数compare_images(k,a,b)比较两个二维数组a和b在函数内部，我将sigma=k的gaussian_filter应用到a我的想法是估计我必须多少平滑图像a以使其与图像b相似问题是我的函数compare_images只会在k变化超过0.5时返回不同的值，如果我这样做fmin(compare_images,init_guess,(a,b)它通常卡在init_guess值上。我认为问题是fmin(和minimize)往往从非常小的步骤开始，在我的例子中，这将为重现完全相同的返回值compare_images，所以该方法认为它已经找到了最小值。它只会尝试几次。有没有办
似乎matplotlib.tri.Triangulation使用了一个有缺陷且可能不正确的Delaunay三角剖分实现，该三角剖分将被qHull取代.我正在尝试使用mpl_toolkits.mplot3d.plot_trisurf()绘制trisurf并遇到一堆无用的异常(IndexError和主要是KeyError，没有指出到底出了什么问题)。因为scipy.spatial.Delaunay已经使用了qHull，我想知道是否有办法构建一个matplotlib.tri.Triangulation对象以与一起使用mpl_toolkits.mplot3d.plot_trisurf()使用s
我正在学习使用scipy.optimize.minimize优化多元约束非线性问题，但收到了奇怪的结果。我的问题:minimizeobjfunobjfunx*yconstraints0我的代码:fromscipyimportoptimizedeffunc(x):returnx[0]*x[1]bnds=((0,100),(0,5))cons=({'type':'eq','fun':lambdax:x[0]+x[1]-5})x0=[0,0]res=optimize.minimize(func,x0,method='SLSQP',bounds=bnds,constraints=cons)收到
有没有办法使用NumPy对向量值函数进行插值？/SciPy？有很多针对标量值函数的产品，我想我可以使用其中之一来分别估计向量的每个分量，但有没有更有效的方法？具体来说，我有一个函数f(x)=V，其中x是标量，V是向量。我还有一个xs及其对应的Vs的集合。我想用它来插入和估计任意x的V。 最佳答案 插值函数scipy.interpolate.interp1d也适用于插值的向量值数据(尽管不适用于向量值参数数据)。因此，只要x是标量，就可以直接使用。以下代码是对thescipydocumentation中给出的示例的轻微扩展:>>>fr
