我目前正在学习教程InstallingtheSciPyStack安装SciPy在Ubuntu12.04(PrecisePangolin)上(我不能使用apt-getinstall因为我需要最新版本)。但是，当我执行以下命令时出现错误:pythonsetup.pybuildsudopythonsetup.pyinstall--prefix=/usr/local#Installsto/usr/localpythonsetup.pybuildmichael@michael-laptop-ubuntu:~/Downloads/scipy-0.11.0rc1$pythonsetup.pybuil
我正在寻找如何将fft(通过scipy.fftpack.fftfreq获取)中的频率轴转换为以赫兹为单位的频率，而不是bin或分数bin。我尝试在下面编写代码来测试FFT:t=scipy.linspace(0,120,4000)acc=lambdat:10*scipy.sin(2*pi*2.0*t)+5*scipy.sin(2*pi*8.0*t)+2*scipy.random.random(len(t))signal=acc(t)FFT=abs(scipy.fft(signal))FFT=scipy.fftpack.fftshift(FFT)freqs=scipy.fftpack.ff
我想运行一个别人已经准备好的程序，它包括scipy.我尝试使用安装scipypipinstallscipy但它给了我一个很长的错误。我知道Anaconda和Canopy有很多方法，但我认为这些方法还很长。我想有一条捷径。我也试过了G:\determinator_Oskar>pipinstallscipyCollectingscipyUsingcachedscipy-0.16.1.tar.gzBuildingwheelsforcollectedpackages:scipyRunningsetup.pybdist_wheelforscipyCompleteoutputfromcommand
我已在MacOSX上为python2.7.3成功构建/安装了NumPy。现在，我也想构建/安装scipy。我是从github下载的。进入目录。跑pythonsetup.py构建，直到遇到此错误，它似乎一直在工作:customizeGnu95FCompilerCouldnotlocateexecutablegfortranCouldnotlocateexecutablef95customizeNAGFCompilercustomizeAbsoftFCompilerCouldnotlocateexecutablef90Couldnotlocateexecutablef77customize
我需要使用标准Python包创建一个代表多边形二进制掩码的numpy二维数组。输入:多边形顶点、图像尺寸输出:多边形的二进制掩码(numpy2D数组)(更大的上下文:我想使用scipy.ndimage.morphology.distance_transform_edt获取这个多边形的距离变换。)谁能教我怎么做？ 最佳答案 答案很简单:importnumpyfromPILimportImage,ImageDraw#polygon=[(x1,y1),(x2,y2),...]or[x1,y1,x2,y2,...]#width=?#heig
我注意到Pandas现在有supportforSparseMatricesandArrays.目前，我像这样创建DataFrame():returnDataFrame(matrix.toarray(),columns=features,index=observations)有没有办法用scipy.sparse.csc_matrix()或csr_matrix()创建一个SparseDataFrame()？转换为密集格式会严重破坏RAM。谢谢! 最佳答案 ATM不支持直接转换。欢迎投稿!试试这个，在内存上应该没问题，因为SpareSer
我已经编写了自己的聚类例程，并希望生成树状图。最简单的方法是使用scipydendrogram函数。但是，这要求输入与scipy链接函数产生的格式相同。我找不到如何格式化输出的示例。我想知道是否有人可以启发我。 最佳答案 我同意https://stackoverflow.com/users/1167475/mortonjt文档没有完全解释中间簇的索引，而我同意https://stackoverflow.com/users/1354844/dkar否则格式将得到精确解释。使用此问题中的示例数据:Tutorialforscipy.clu
我有一组数据(位移vs时间)，我使用optimize.leastsq方法将它们拟合到几个方程中。我现在正在寻找拟合参数的错误值。查看文档，输出的矩阵是雅可比矩阵，我必须将其乘以残差矩阵才能得到我的值。不幸的是，我不是统计学家，所以我对术语有些不知所措。据我所知，我需要的是与我的拟合参数相匹配的协方差矩阵，因此我可以对对角线元素求平方以获得拟合参数的标准误差。我有一个模糊的阅读内存，协方差矩阵无论如何都是从optimize.leastsq方法输出的。这样对吗？如果不是，你将如何让残差矩阵与输出的雅可比矩阵相乘以获得我的协方差矩阵？任何帮助将不胜感激。我对python很陌生，因此如果问题是
我即将在我的UbuntuLucid上重新安装numpy和scipy。由于这些东西带有相当多的依赖关系，我想知道是否有一个全面的测试套件来检查新安装是否真的有效。当然，我可以拿一堆我的脚本，一个一个地运行它们，看看它们是否继续工作，但这并不能防止将来某个时候我会尝试使用我以前没用过的东西，它会坏掉(或者，更糟糕的是，默默地产生废话)。 最佳答案 是的。这两个包都有一个test方法。importnumpynumpy.test('full')importscipyscipy.test('full')您需要拥有pytest和hypothes
如何分别从numpy和scipy导入阶乘函数以查看哪个更快？我已经通过importmath从python本身导入了阶乘。但是，它不适用于numpy和scipy。 最佳答案 您可以像这样导入它们:In[7]:importscipy,numpy,mathIn[8]:scipy.math.factorial,numpy.math.factorial,math.factorialOut[8]:(,,)scipy.math.factorial和numpy.math.factorial似乎只是math.factorial的别名/引用，即issc
