我需要使用PyCharmIDE中的SciPy库(在MacOSXLion机器上)。SciPy网站写道，Mac用户最简单的安装方法是安装Anaconda(或等效发行版)。我使用了Anaconda安装程序，它在我的主文件夹中创建了一个anaconda目录，在那里我找到了一个包含所需包的lib/python2.7/site-packages目录。然而，PyCharm并不知道这一切，SciPy导入语句仍未解决。我的问题是如何让PyC​​harm与A​​naconda一起工作？ 最佳答案 我仍然在接受Python生态系统和PyCharm，所以对

我在numpy中有一个NxM数组，我想记录它，并忽略记录之前为负的条目。当我记录负数时，它会返回-Inf，因此我将得到一个包含一些-Inf值的矩阵。然后我想对这个矩阵的列求和，但忽略-Inf值——我该怎么做？例如，mylogarray=log(myarray)#takesum,butignore-Inf?sum(mylogarray,0)我知道有nansum，我需要类似的东西，比如infsum。谢谢。 最佳答案 最简单的方法是使用numpy.ma.masked_invalid():a=numpy.log(numpy.arange(1

有谁知道如何用scipy绘制偏态正态分布？我认为可以使用stats.norm类，但我不知道如何使用。此外，如何估计描述一维数据集偏态正态分布的参数？ 最佳答案 来自维基百科description,fromscipyimportlinspacefromscipyimportpi,sqrt,expfromscipy.specialimporterffrompylabimportplot,showdefpdf(x):return1/sqrt(2*pi)*exp(-x**2/2)defcdf(x):return(1+erf(x/sqrt(2

当我运行时sudopipinstall-Uscipy先下载然后再显示Runningsetup.pyinstallforscipy但它在那里卡住。我尝试升级pip本身。工作得很好。我的pip版本是1.5.4我得到的唯一错误是InsecurePlatforWarning。完整的输出如下所示:tom@tom-ThinkPad-Edge-E430:~$sudopipinstall-UscipyThedirectory'/home/tom/.cache/pip/http'oritsparentdirectoryisnotownedbythecurrentuserandthecachehasbee

我想做一个对数拟合。但我不断收到运行时错误:Optimalparametersnotfound:Numberofcallstofunctionhasreachedmaxfev=1000我使用以下脚本。谁能告诉我哪里出错了？我使用Spyder仍然是初学者。importmathimportmatplotlibasmplfromscipy.optimizeimportcurve_fitimportnumpyasnp#dataF1=[735.0,696.0,690.0,683.0,680.0,678.0,679.0,675.0,671.0,669.0,668.0,664.0,664.0]t1=

我有一个一维信号，我试图在其中找到峰值。我希望能完美地找到它们。我目前正在做:importscipy.signalassignalpeaks=signal.find_peaks_cwt(data,np.arange(100,200))下面是带有红色点的图表，显示了find_peaks_cwt()找到的峰的位置。如您所见，计算的峰值不够准确。真正重要的是右边的三个。我的问题:如何使这个更准确？更新:数据在这里:http://pastebin.com/KSBTRUmW对于某些背景，我想做的是在图像中找到手指之间的空间。绘制的是手周围轮廓的x坐标。青色Blob=峰。如果有更可靠/更强大的方法

在R中，有一个非常有用的函数可以帮助确定双边t检验的参数以获得目标统计功效。函数名为power.prop.test。http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/power.prop.test.html您可以使用以下方式调用它:power.prop.test(p1=.50,p2=.75,power=.90)它会告诉你获得这种功效所需的样本量。这对于阻止测试的样本量非常有用。scipy包里有类似的功能吗？ 最佳答案 我已经设法使用下面的n公式和scipy.stats

我无法准确理解反射模式如何处理我的数组。我有这个非常简单的数组:importnumpyasnpfromscipy.ndimage.filtersimportuniform_filterfromscipy.ndimage.filtersimportmedian_filtervector=np.array([[1.0,1.0,1.0,1.0,1.0],[2.0,2.0,2.0,2.0,2.0],[4.0,4.0,4.0,4.0,4.0],[5.0,5.0,5.0,5.0,5.0]])print(vector)[[1.1.1.1.1.][2.2.2.2.2.][4.4.4.4.4.][5.5

我目前正在学习图像处理。在Scipy中，我知道Scipy.signal中有一个中值滤波器。谁能告诉我是否有一种类似于高通滤波器的滤波器？谢谢 最佳答案 “高通滤波器”是一个非常通用的术语。有无数种不同的“高通滤波器”可以做非常不同的事情(例如，边缘检测滤波器，如前所述，在技术上是高通(大多数实际上是带通)滤波器，但与您可能的效果非常不同记住了。)无论如何，根据您提出的大部分问题，您或许应该研究一下scipy.ndimage而不是scipy.filter，尤其是当您要处理大图像时(ndimage可以就地执行操作，节省内存)。作为一个基

numpy或scipy(或其他一些库)中是否有一个函数可以将cumsum和cumprod的概念推广到任意函数。例如，考虑(理论)函数cumf(func,array)func是一个接受两个float并返回一个float的函数。特殊情况lambdax,y:x+y和lambdax,y:x*y分别是cumsum和cumprod。例如，如果func=lambdax,prev_x:x^2*prev_x我将其应用于:cumf(func,np.array(1,2,3))我愿意np.array(1,4,9*4) 最佳答案 上面的ValueError仍