你知道以下问题的快速/优雅的Python/Scipy/Numpy解决方案吗:您有一组x、y坐标和关联值w(所有一维数组)。现在将x和y分箱到二维网格(大小为BINSxBINS)并计算每个分箱的w值的分位数(如中位数)，这最终会产生具有所需分位数的BINSxBINS二维数组。使用一些嵌套循环很容易做到这一点，但我确信有更优雅的解决方案。谢谢，标记 最佳答案 这是我想出来的，我希望它有用。它不一定比使用循环更干净或更好，但也许它会让您开始朝着更好的方向发展。importnumpyasnpbins_x,bins_y=1.,1.x=np.a
Cython教程展示了一个很好的示例，说明如何将Numpy与Cython结合使用。但是，我有使用scipy.stats包的代码，在尝试编译代码时，出现如下错误:dvi.pyx:7:8:'scipy.stats.pxd'notfound我担心Cython(？)不支持scipy。有人可以评论在Cython中使用scipy或指出一些资源/教程的方向吗？谢谢! 最佳答案 所以我在CythonGoogleGroup(https://groups.google.com/forum/?fromgroups#!searchin/cython-use
给定一个值列表:>>>fromscipyimportstats>>>importnumpyasnp>>>x=list(range(100))使用学生t检验，我可以找到alpha为0.1(即90%置信度)的均值分布的置信区间:defconfidence_interval(alist,v,itv):returnstats.t.interval(itv,df=len(alist)-1,loc=v,scale=stats.sem(alist))x=list(range(100))confidence_interval(x,np.mean(x),0.1)[出去]:(49.134501289005
下面的代码为我提供了最佳拟合线的平线，而不是沿着适合数据的e^(-x)模型的漂亮曲线。谁能告诉我如何修复下面的代码以使其适合我的数据？importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.optimizedef_eNegX_(p,x):x0,y0,c,k=py=(c*np.exp(-k*(x-x0)))+y0returnydef_eNegX_residuals(p,x,y):returny-_eNegX_(p,x)defGet_eNegX_Coefficients(x,y):print'xis:',xprint'yis:',y#C
我有两个随机变量X和Y，它们均匀分布在单纯形上:我想评估它们总和的密度:计算完上述积分后，我的最终目标是计算以下积分:为了计算第一个积分，我在单纯形中生成均匀分布的点，然后检查它们是否属于上述积分中的所需区域，并采用点的分数来评估上述密度。一旦我计算出上述密度，我就会按照类似的过程来计算上述对数积分以计算其值。然而，这是非常低效的，需要花费很多时间，比如3-4小时。谁能建议我用Python解决这个问题的有效方法？我正在使用Numpy包。这是代码importnumpyasnpimportmathimportrandomimportnumpy.randomasnprndimportmatp
我想抓取一些博客并以编程方式分析它们基于html和css的布局以查看例如如果侧边栏位于主要内容的左侧或右侧，则列数和宽度。我怎样才能最好地做到这一点？有没有我可以使用的工具或库？(我更喜欢Python或PHP的解决方案。) 最佳答案 这听起来像是使用纯服务器端CSS和HTML解析来完成的一项极其艰巨的任务-您实际上必须重新创建浏览器的渲染引擎才能获得可靠的结果。根据您的需要，我可以按照以下思路想出一种方法:使用wget和--page-requisites获取页面和样式表然后:使用类似Selenium的工具遍历每个下载的页面，搜索元素
代码行数统计插件（IntellijIDEA代码统计插件Statistic详细使用教程）在项目的开发过程中，你有没有遇到以下的一些场景：想统计一下整个项目的代码量有多少，比如有多少源代码文件，总体有多少行代码，空行和注释行各有多少？想统计一下整个项目中各种类型的源代码分别有多少，比如java和javascript各有多少？想统计一下项目下的某个模块代码量有多少？想统计一下某个源文件有多少行代码，多少空行，多少注释行？除了自己写一个程序去逐个统计还有没有其他更快捷的方法呢？当然有，那就是使用Statistic插件（这里得感谢一下Statistic插件的作者了），本文将从以下的三个方面介绍Stati
我在Python2.7中计算似然比检验时遇到问题。我有两个模型和相应的似然值。我认为比较模型L2是否优于模型L1(如果模型密切相关)的规则是查看-2*log(L2/L1)。然后我想找到对应于-2*log(L2/L1)的p值，并将其与L2优于L1的重要性相关联。这是我目前所拥有的:importnumpyasnpfromscipy.statsimportchisqprobL1=467400.#log(likelihood)ofmy1stfitL2=467414.#log(likelihood)ofmy2ndfitLR=-2.*np.log(L2/L1)#LR=-5.9905e-05p=ch
我注意到如果p值极小，SciPy中的Fisher精确检验会返回负p值:>>>importscipyassp>>>importscipy.stats>>>x=[[48,60],[3088,17134]]>>>sp.stats.fisher_exact(x)(4.4388601036269426,-1.5673906617053035e-11)在R中，使用相同的2x2列联表:>a=matrix(c(48,60,3088,17134),nrow=2)>fisher.test(a)p-value=6.409e-13我的问题是1)为什么SciPy返回负p值？2)如何使用SciPy生成正确的p值？
我的问题涉及统计和python，我是两者的初学者。我正在运行模拟，对于自变量(X)的每个值，我为因变量(Y)生成1000个值。我所做的是计算每个X值的Y平均值，并使用scipy.optimize.curve_fit拟合这些平均值。曲线非常吻合，但我还想绘制置信区间。我不确定我正在做的事情是否正确，或者我想做的事情是否可以完成，但我的问题是如何从curve_fit生成的协方差矩阵中获取置信区间。该代码首先从文件中读取平均值，然后仅使用curve_fit。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportc
