我想检查是否有两个csr_matrix是平等的。如果我这样做:x.__eq__(y)我得到:raiseValueError("Thetruthvalueofanarraywithmorethanone"ValueError:Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all().但是，这个效果很好:assert(zinxforziny)有更好的方法吗？也许改用一些scipy优化函数？非常感谢 最佳答案 我们可以假设它们的形状相同吗？In[
我正在尝试在SciPy中集成一个多变量函数在2D区域上。什么相当于以下Mathematica代码？In[1]:=F[x_,y_]:=Cos[x]+Cos[y]In[2]:=Integrate[F[x,y],{x,-\[Pi],\[Pi]},{y,-\[Pi],\[Pi]}]Out[2]=0查看SciPydocumentation我只能找到对一维正交的支持。有没有办法在SciPy中进行多维积分？ 最佳答案 我认为它会像这样工作:deffunc(x,y):returncos(x)+cos(y)deffunc2(y,a,b):return
我正在尝试使用SciPywrapperforQHull获取一组点的凸包体积.根据documentationofQHull,我应该传递"FA"选项以获得总表面积和体积。这是我得到的..我做错了什么？>pts[(494.0,95.0,0.0),(494.0,95.0,1.0)...(494.0,100.0,4.0),(494.0,100.0,5.0)]>hull=spatial.ConvexHull(pts,qhull_options="FA")>dir(hull)['__class__','__del__','__delattr__','__dict__','__doc__','__fo
Python中R的ecdf(x)(x)函数在numpy或scipy中的等效项是什么？ecdf(x)(x)与:基本相同吗？importnumpyasnpdefecdf(x):#normalizeXtosumto1x=x/np.sum(x)returnnp.cumsum(x)还是需要其他东西？编辑如何控制ecdf使用的bin数量？ 最佳答案 ecdf的OP实现是错误的，您不应该cumsum()值。所以不是ys=np.cumsum(x)/np.sum(x)而是ys=np.cumsum(1for_inx)/float(len(x))或更好的
我正在尝试找到使用Numpy和Scipy计算斜率的最快和最有效的方法。我有一组包含三个Y变量和一个X变量的数据，我需要计算它们各自的斜率。例如，我可以轻松地一次一行地执行此操作，如下所示，但我希望有一种更有效的方法来执行此操作。我也不认为linregress是最好的方法，因为我的结果中不需要任何辅助变量，如截距、标准错误等。任何帮助是极大的赞赏。importnumpyasnpfromscipyimportstatsY=[[2.62710000e+113.14454000e+113.63609000e+114.03196000e+114.21725000e+112.86698000e+1
我正在寻找时间序列的等价物idealfilter这是在Matlab中为Python实现的。我的目标是使用EulerianVideoMagnificationpaper中使用的离散余弦变换实现理想滤波器在Python中，以便从标准视频中获取人类的心跳。我正在使用他们的视频作为我的输入，并且我已经实现了带通滤波器方法，但我一直无法找到在我的脚本中使用的idealfilter方法。他们声称他们使用0.83-1.0Hz的DCT实现了一个理想的滤波器。我的问题是Matlab中的idealfilter将截止频率作为输入，但我认为它不是用dct实现的。相比之下，scipy.fftpack中的DCT滤
我正在使用SciPy的分层凝聚聚类方法对mxn特征矩阵进行聚类，但聚类完成后，我似乎无法弄清楚如何从生成的聚类中获取质心。下面是我的代码:Y=distance.pdist(features)Z=hierarchy.linkage(Y,method="average",metric="euclidean")T=hierarchy.fcluster(Z,100,criterion="maxclust")我正在获取我的特征矩阵，计算它们之间的欧氏距离，然后将它们传递给层次聚类方法。从那里开始，我正在创建最多100个集群的平面集群现在，基于扁平簇T，我如何获得代表每个扁平簇的1xn质心？
我有一个包含大约5000个条目的距离矩阵，并使用scipy的层次聚类方法对矩阵进行聚类。我为此使用的代码是以下片段:Y=fastcluster.linkage(D,method='centroid')#D-distancematrixZ1=sch.dendrogram(Y,truncate_mode='level',p=7,show_contracted=True)由于包含所有这些数据的树状图会变得相当密集，因此我使用truncate_mode稍微修剪一下。所有这些都有效，但我想知道如何找出原始5000个条目中的哪些条目属于树状图中的特定分支。我试过用leaves=sch.leaves
是否有某种方法可以像MatlabDelaunay生成的那样在2D中获得更有序的三角剖分？这是Matlab的2DDelaunay三角剖分的示例。使用这段代码:xPoints=np.arange(0,11,1)yPoints=np.arange(0,11,1)gridPoints=np.array([[x,y]foryinyPointsforxinxPoints])tri=Delaunay(gridPoints)plt.triplot(gridPoints[:,0],gridPoints[:,1],tri.simplices.copy())plt.plot(gridPoints[:,0],
我有一个很大的csr_matrix，我对前十个值及其每行的索引感兴趣。但是我没有找到一种像样的方法来操纵矩阵。这是我目前的解决方案，主要思想是逐行处理它们:row=csr_matrix.getrow(row_number).toarray()[0].ravel()top_ten_indicies=row.argsort()[-10:]top_ten_values=row[row.argsort()[-10:]]这样做，csr_matrix的优势没有得到充分利用。它更像是一个蛮力解决方案。 最佳答案 在这种情况下，我看不出csr格式有
