问题我想使用numpy或scipy计算以下内容:Y=A**T*Q*A在哪里A是mxn矩阵，A**T是A的转置和Q是mxm对角矩阵。自从Q是一个对角矩阵，我只将它的对角元素存储为一个向量。Y的求解方法目前我可以想到两种方法来计算Y:Y=np.dot(np.dot(A.T,np.diag(Q)),A)和Y=np.dot(A.T*Q,A).显然选项2比选项1更好，因为不必使用diag(Q)创建实矩阵(如果这是numpy真正做的......)然而，这两种方法都有一个缺陷，即必须分配比实际需要更多的内存，因为A.T*Q和np.dot(A.T,np.diag(Q))必须与A一起存储为了计算Y.问题
lstsq尝试解决Ax=b最小化|b-Ax|。scipy和numpy都提供了一个具有非常相似接口(interface)的linalg.lstsq函数。文档没有提到使用哪种算法，scipy.linalg.lstsq也没有。也不为numpy.linalg.lstsq，但它似乎做的几乎一样。scipy.linalg.lstsq的实现似乎有所不同和numpy.linalg.lstsq.两者似乎都使用LAPACK，两种算法似乎都使用SVD。区别在哪里？我应该使用哪一个？注意:不要将linalg.lstsq与同样可以解决非线性优化问题的scipy.optimize.leastsq混淆。
在Python中使用SciPy/Numpy连接稀疏矩阵的最有效方法是什么？这里我使用了以下内容:>>>np.hstack((X,X2))array(['with1135520storedelementsinCompressedSparseRowformat>,'with1135520storedelementsinCompressedSparseRowformat>],dtype=object)我想在回归中使用这两个预测变量，但当前的格式显然不是我想要的。是否有可能获得以下内容:'with2271040storedelementsinCompressedSparseRowformat>
我想使用Pandas数据框来分解一个变量的方差。例如，如果我有一个名为“Degrees”的列，并且我为不同的日期、城市和夜晚与白天编制了索引，我想找出这个系列的变化中有多少部分来自交叉-部分城市变化，有多少来自时间序列变化，有多少来自夜间与白天。在Stata中，我会使用固定效果并查看R^2。希望我的问题有意义。基本上，我想做的是通过其他三列找到“度数”的方差分析分割。 最佳答案 我设置了直接对比来测试他们，发现他们的假设可以differslightly，从统计学家那里得到了提示，下面是与R的结果匹配的pandas数据帧上的方差分析示
想象有2个numpy数组:>A,A.shape=(n,p)>B,B.shape=(p,p)通常p是一个较小的数字(p我正在做以下事情:result=np.diag(A.dot(B).dot(A.T))如您所见，我只保留了n个对角线条目，但是有一个计算出的中间(nxn)数组，仅保留对角线条目。我希望有一个像diag_dot()这样的函数，它只计算结果的对角线条目，而不分配完整的内存。结果是:>result=diag_dot(A.dot(B),A.T)是否有这样的预制功能，是否可以在无需分配中间(nxn)数组的情况下高效完成？ 最佳答案
在R中，可以简单地使用两样本单尾t检验>A=c(0.19826790,1.36836629,1.37950911,1.46951540,1.48197798,0.07532846)>B=c(0.6383447,0.5271385,1.7721380,1.7817880)>t.test(A,B,alternative="greater")WelchTwoSamplet-testdata:AandBt=-0.4189,df=6.409,p-value=0.6555alternativehypothesis:truedifferenceinmeansisgreaterthan095perce
Scipy有manydifferenttypesofsparsematricesavailable.这些类型之间最重要的区别是什么，它们的预期用途有什么区别？我正在基于Matlab中的示例代码1在python中开发代码。代码的一部分使用了稀疏矩阵——它在Matlab中似乎有一个(烦人的)类型，我试图弄清楚我应该在python中使用哪种类型2。1:这是一个类。大多数人都在Matlab中做这个项目，但我喜欢制造不必要的工作和困惑---显然。2:这是一个学术问题:我的代码与'CSR一起正常工作'格式，但我很想知道最佳用法是什么。 最佳答案
我希望学生在作业中解决二次程序，而不必安装cvxopt等额外软件。是否有仅依赖于NumPy/SciPy的python实现？ 最佳答案 我对二次规划不是很熟悉，但我认为你可以使用scipy.optimize的约束最小化算法来解决这类问题。这是一个例子:importnumpyasnpfromscipyimportoptimizefrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3d.axes3dimportAxes3D#minimize#F=x[1]^2+4x[2]^2-32x[2
可视化scipy.stats分布直方图可以由thescipy.statsnormalrandomvariable组成看看分布是什么样的。%matplotlibinlineimportpandasaspdimportscipy.statsasstatsd=stats.norm()rv=d.rvs(100000)pd.Series(rv).hist(bins=32,normed=True)其他分布是什么样的？ 最佳答案 可视化所有scipy.statsdistributions基于listofscipy.statsdistributio
我发现在64位Windows上无法通过安装程序安装NumPy/SciPy，而只能在32位上安装。因为我需要比32位安装更多的内存，所以我需要64位版本的一切。我尝试通过Pip安装所有东西，大多数东西都正常工作。但是当我来到SciPy时，它提示缺少Fortran编译器。所以我通过MinGW/MSYS安装了Fortran。但是之后你不能马上安装SciPy，你需要重新安装NumPy。所以我试过了，但现在它不再通过Pip或easy_install工作了。两者都给出了这些错误:LNK2019和LNK1120有很多错误，.C范围内出现很多错误:C2065,C2054,C2085,C2143`等等。
