我已经通读了有关此模块(和Scipy文档)的现有帖子，但我仍然不清楚如何使用Scipy的kstest模块在您拥有数据集和可调用函数。我要测试我的数据的PDF不是标准的scipy.stats发行版之一，所以我不能只使用类似的东西来调用它:kstest(mydata,'norm')其中mydata是一个Numpy数组。相反，我想做类似的事情:kstest(mydata,myfunc)其中“myfunc”是可调用函数。这不起作用——这不足为奇，因为kstest无法知道“mydata”数组的横坐标是什么，以便使用“myfunc”生成相应的理论频率。假设“mydata”中的频率对应于随机变量的值
我正在尝试在Tensorflow中实现神经网络。我正在使用tf.train.GradientDescentOptimizer来最小化熵。但是它向我显示错误ValueError:Novariablestooptimize下面是代码importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)x=tf.placeholder(tf.float32,[None,748])w=tf.zero
给定高斯(正态)随机变量的均值和方差，我想计算它的概率密度函数(PDF)。我引用了这篇文章:Calculateprobabilityinnormaldistributiongivenmean,stdinPython,还有scipy文档:scipy.stats.norm但是当我绘制曲线的PDF时，概率超过1!请引用这个最小工作示例:importnumpyasnpimportscipy.statsasstatsx=np.linspace(0.3,1.75,1000)plt.plot(x,stats.norm.pdf(x,1.075,0.2))plt.show()这是我得到的:怎么可能有20
我是Mac新手，所以请多多包涵。我目前使用的是雪豹10.6.4。我想安装numpy和scipy，所以我从他们的官网下载了python2.6、numpy和scipydmg文件。但是，我在导入numpy时遇到问题:Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.6/lib/python2.6/site-packages/numpy/core/multiarray.so:nomatchingarchitectureinuniversalwrapper谁能阐明这个问题？ 最佳答案 听起来好像您可
我有一个多参数函数。我想针对单个变量优化它，同时保持其他变量不变。为此，我想使用spicy.optimize中的minimize_scalar。我阅读了文档，但我仍然对如何告诉minimize_scalar我想最小化variable:w1感到困惑。下面是一个最小的工作代码。importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimize_scalardeferror(w0,w1,x,y_actual):y_pred=w0+w1*xmse=((y_actual-y_pred)**2).mean()returnmsew0=50x=np.array([1,2,3
我正在尝试使用scipy(0.10.1)快速破解以可视化凸包。我可以使用下面的代码得到凸包:vecs=[[-0.094218,51.478927],[-0.09348,51.479364],[-0.094218,51.478927],...[-0.094218,51.478927],[-0.094321,51.479918],[-0.094218,51.478927],[-0.094222,51.478837],[-0.094241,51.478388],[-0.094108,51.478116],[-0.09445,51.480279],[-0.094256,51.478028],[
尝试使用scipy的优化模块来查找使用slsqp的函数的最小值，但我遇到了一些问题。调用该函数的实际代码如下所示:defminimizeWebEnergyLost(x,parameters):"""values=[theta,velocity]"""firstTerm=lambdavalues:(x*values[1]**2/2.0)sqrtTerm=lambdavalues:np.sqrt((parameters.gravity**2*x**2)/(4*values[1]**4*np.cos(values[0])**4)+1)secondTerm=lambdavalues:(valu
我对scipy.spatial.distance.pdist如何处理缺失的(nan)值感到有点困惑。因此，以防万一我弄乱了矩阵的维度，让我们把它移开。来自文档:Thepointsarearrangedasmn-dimensionalrowvectorsinthematrixX.那么让我们在10维空间中生成三个具有缺失值的点:numpy.random.seed(123456789)data=numpy.random.rand(3,10)*5data[data如果我计算这三个观测值的欧氏距离:pdist(data,"euclidean")我得到:array([nan,nan,nan])Ho
我正在使用Scipy使用scipy.sparse.lil_matrix构建一个大型稀疏(250kX250k)共现矩阵。共现矩阵是三角形的；也就是说，M[i,j]==M[j,i]。由于将所有数据存储两次效率非常低(在我的情况下，不可能)，因此我目前将数据存储在坐标(i,j)处，其中i始终小于j。所以换句话说，我在(2,3)处存储了一个值，在(3,2)处没有存储任何值，即使我的模型中的(3,2)应该等于(2,3)。(示例见下表)我的问题是我需要能够随机提取与给定索引对应的数据，但是，至少我目前正在这样做，一半数据在行中，一半在列中，像这样:M=[12340567008900010]因此，鉴
我正在研究欧几里得距离度量的不同实现，我注意到我得到了Scipy、纯Python和Java的不同结果。下面是我如何使用Scipy(=选项1)计算距离:distance=scipy.spatial.distance.euclidean(sample,training_vector)这是我在论坛中找到的Python实现(选项2):distance=math.sqrt(sum([(a-b)**2fora,binzip(training_vector,sample)]))最后，这是我在Java中的实现(选项3):publicdoubledistance(int[]a,int[]b){asser
