注意:我检查了重复项，但没有任何内容可以清楚地回答我的问题。我相信如果我遗漏了什么，您会告诉我的!为了清理我的代码，我一直在寻找在我的程序中导入SciPy和NumPy的标准约定。我知道没有严格的指导方针，我可以按照自己的方式去做，但有时，我仍然会发现相互矛盾的指示。例如，我在某处读到NumPy仅用于实现数组对象，而SciPy用于所有其他科学算法。所以NumPy应该用于数组操作，SciPy用于其他一切......另一方面，SciPy在其主命名空间中导入每个Numpy函数，例如scipy.array()与numpy.array()相同(seethisquestion),所以NumPy应该只
我正在尝试根据我拥有的一些数据创建一个分布，然后从该分布中随机抽取。这是我拥有的:fromscipyimportstatsimportnumpydefgetDistribution(data):kernel=stats.gaussian_kde(data)classrv(stats.rv_continuous):def_cdf(self,x):returnkernel.integrate_box_1d(-numpy.Inf,x)returnrv()if__name__=="__main__":#pretendthisisrealdatadata=numpy.concatenate((n
我正在使用邻接矩阵来表示可以在视觉上解释为的friend网络Mary0111Joe1011Bob1101Susan1110MaryJoeBobSusan使用这个矩阵，我想编译所有可能的友谊三角列表，条件是用户1是用户2的friend，用户2是用户3的friend。对于我的列表，用户1不需要是用户3的friend。(joe,mary,bob)(joe,mary,susan)(bob,mary,susan)(bob,joe,susan)我有一些代码可以很好地处理小三角形，但我需要它来缩放非常大的稀疏矩阵。fromnumpyimport*fromscipyimport*defbuildTri
我有一个很大的scipy.sparse.csc_matrix并且想对其进行归一化。即从每个元素中减去列均值并除以列标准偏差(std)i。scipy.sparse.csc_matrix有一个.mean()但是否有计算方差或标准差的有效方法？ 最佳答案 您可以使用均值自己计算方差，使用以下formula:E[X^2]-(E[X])^2E[X]代表均值。因此，要计算E[X^2]，您必须对csc_matrix求平方，然后使用mean函数。要获得(E[X])^2，您只需对使用正常输入获得的mean函数的结果进行平方即可。
我正在为一个应用程序编写一个插件，该应用程序在二进制分发版中包含NumPy，但不包含SciPy。我的插件需要将数据从一个常规3D网格插入到另一个常规3D网格。从源代码运行，这可以使用scipy.ndimage非常有效地完成，或者，如果用户没有安装SciPy，则可以使用我编写的编织生成的.pyd。不幸的是，如果用户正在运行二进制文件，那么这些选项都不可用。我写了一个简单的trilinearinterpolationpython中的例程给出了正确的结果，但对于我使用的数组大小，需要很长时间(~5分钟)。我想知道是否有一种方法可以仅使用NumPy中的功能来加速它。就像scipy.ndimag
我想通过scipy计算样条插值的系数。在MATLAB中:x=[0:3];y=[0,1,4,0];spl=spline(x,y);disp(spl.coefs);它会返回:ans=-1.50005.5000-3.00000-1.50001.00003.50001.0000-1.5000-3.50001.00004.0000但我不能通过scipy中的interpolate.splrep做到这一点。你能告诉我如何计算吗？ 最佳答案 我不确定是否有任何方法可以从scipy中准确获取这些系数。scipy.interpolate.splrep给
我收到这个错误:hdf5notsupported(pleaseinstall/reinstallh5py)Scipynotsupported!当我尝试导入tflearn时。我认为由于这个问题，我的TFLearn代码无法正常工作？ 最佳答案 几分钟前我遇到了同样的问题，几乎你只需要使用当前环境的包管理器重新安装h5py。http://docs.h5py.org/en/latest/build.html 关于python-不支持hdf5(请安装/重新安装h5py)不支持Scipy!什么时候导
我正在尝试从我一直在运行的模拟代码中拟合一些数据，以便找出幂律相关性。当我绘制线性拟合时，数据拟合得不是很好。这是我用来拟合数据的python脚本:#!/usr/bin/envpythonfromscipyimportoptimizeimportnumpyxdata=[0.00010851,0.00021701,0.00043403,0.00086806,0.00173611,0.00347222]ydata=[29.56241016,29.82245508,25.33930469,19.97075977,12.61276074,7.12695312]fitfunc=lambdap,x
这三个函数似乎都可以做简单的线性回归，例如scipy.stats.linregress(x,y)numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x,y,1)x=statsmodels.api.add_constant(x)statsmodels.api.OLS(y,x)我想知道这三种方法之间是否有任何真正的区别？我知道statsmodels是建立在scipy之上的，而scipy在很多方面都依赖于numpy，所以我希望它们不会有太大差异，但细节决定成败。更具体地说，如果我们使用上面的numpy方法，我们如何获得其他两种方法默认给出的斜率的p-value？我在Pyt
我有一个简单的功能defsquare(x,a=1):return[x**2+a,2*x]我想在x上最小化它，对于几个参数a。我目前有循环，在精神上，做这样的事情:In[89]:fromscipyimportoptimizeIn[90]:res=optimize.minimize(square,25,method='BFGS',jac=True)In[91]:[res.x,res.fun]Out[91]:[array([0.]),1.0]In[92]:l=lambdax:square(x,2)In[93]:res=optimize.minimize(l,25,method='BFGS',
