关闭。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？Updatethequestion所以它是on-topic用于堆栈溢出。关闭9年前。Improvethisquestion我想在Windows中为Python3.3安装Scipy。但我只在以下链接中找到了Python3.2版本的Scipy安装文件:http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.12.0b1/那么这个时候还不能用吗？有什么建议吗？
我正在尝试使用scipy来做erosion和dilation的图像。使用scipy->binary_erosion/dialation似乎非常简单。但是，输出完全不是预期的。这是我的基本代码:importscipyfromscipyimportndimageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportImage#im=Image.open('flower.png')im=ndimage.imread('flower.png')im=ndimage.binary_erosion(im).astype(np.float32)scipy.
我正在尝试使用numpy或scipy在python中获取非方矩阵的左逆矩阵。如何将以下Matlab代码转换为Python？>>A=[0,1;0,1;1,0]A=010110>>y=[2;2;1]y=221>>A\yans=1.00002.0000在Matlab中是否有与左逆\运算符等效的numpy或scipy？ 最佳答案 使用linalg.lstsq(A,y)因为A不是正方形。参见here了解详情。如果A是正方形，您可以使用linalg.solve(A,y)，但不是您的情况。 关于pyt
在SciPy中，有没有更好的方法来找到哪个X给我Y？我刚开始使用SciPy，对每个功能都不是很熟悉。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportinterpolatex=[70,80,90,100,110]y=[49.7,80.6,122.5,153.8,163.0]tck=interpolate.splrep(x,y,s=0)xnew=np.arange(70,111,1)ynew=interpolate.splev(xnew,tck,der=0)plt.plot(x,y,'x',xnew,ynew)plt.sh
我正在使用scipy-cluster在某些数据上生成层次聚类。作为应用程序的最后一步，我调用了dendrogram。绘制聚类的函数。我使用内置的Python2.6.1和thismatplotlibpackage在MacOSXSnowLeopard上运行.该程序运行良好，但最后RocketShip图标(据我所知，这是Python中GUI应用程序的启动器)出现并立即消失，没有做任何事情。什么都没有显示。如果我在通话后添加一个“raw_input”，它只会永远在码头上上下弹跳。如果我从终端运行一个简单的matplotlib示例应用程序，它运行良好。有没有人有这方面的经验？
对于我的实验室实验，我编写了小程序来帮助进行数据分析。我通常只需要基本计算、均值、标准差、任意加权函数拟合以及带有误差线和拟合函数的绘图。有了GNUOctave，我可以做到这一点。我开始更多地阅读它的语言，我开始不喜欢它的前后矛盾，我不得不学习另一种语言。所以我正在考虑将我使用了一段时间的Python与SciPy和NumPy结合使用。我可以使用Python轻松地完成这些事情吗？还是让通用语言Python来完成我打算做的事情需要更多的开销？ 最佳答案 是的，Python生态系统使其成为日常数据分析任务的可行平台，尤其是使用IPytho
我正在使用Scipy进行层次聚类。我确实设法使用fcluster在阈值上获得平面集群。但我需要可视化形成的树状图。当我使用树状图方法时，它适用于5-6k用户向量。但是我的数据集包含16k个用户向量。当我为16k用户运行它时，树状图函数抛出以下错误:File"/home/enthought/lib/python2.7/site-packages/scipy/cluster/hierarchy.py",line2333,in_dendrogram_calculate_infoleaf_label_func,i,labels)File"/home/enthought/lib/python2.
我正在尝试使用自定义概率密度函数来拟合一些实验值的分布。显然，结果函数的积分应该始终等于1，但是简单的scipy.optimize.curve_fit(function,dataBincenters,dataCounts)的结果永远不会满足这个条件。解决此问题的最佳方法是什么？ 最佳答案 您可以定义自己的残差函数，包括一个惩罚参数，如下面的代码中详述，其中事先已知沿区间的积分必须为2.。如果您在没有惩罚的情况下进行测试，您将看到您得到的是传统的curve_fit:importmatplotlib.pyplotaspltimports
我刚开始学习SciPy并且在最基本的功能上苦苦挣扎。考虑以下标准向量:In[6]:W=array([[1],[2]])In[7]:printW[[1][2]]如果我理解正确，这应该是标准2x1数学向量的SciPy表示，如下所示:(1)(2)这个向量的点积应该只是1*1+2*2=5。但是，这在SciPy中不起作用:In[16]:dot(W,W)---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)/home/in
我有一组近似于二维曲线的点。我想使用带有numpy和scipy的Python来找到一个近似适合这些点的立方贝塞尔路径，我在其中指定两个端点的确切坐标，并返回其他两个控制点的坐标。我最初认为scipy.interpolate.splprep()可能会做我想做的事，但它似乎迫使曲线通过每个数据点(我想你会想要插值)。我假设我在这方面走错了路。我的问题与此类似:HowcanIfitaBéziercurvetoasetofdata?，除了他们说他们不想使用numpy。我的偏好是在scipy或numpy的某个地方找到我需要的东西。否则，我计划使用numpy实现从该问题的答案之一链接的算法:Ana
