我有两个变量(x和y)彼此之间具有某种S型关系，并且我需要找到某种预测方程，使我能够在给定任何x值的情况下预测y的值。我的预测方程式需要显示两个变量之间的某种S形关系。因此，我无法解决产生一条线的线性回归方程。我需要看到在两个变量的曲线图的左右两侧都发生了斜率的逐渐曲线变化。在谷歌搜索曲线回归和python之后，我开始使用numpy.polyfit，但这给了我可怕的结果，如果您运行下面的代码，您可以看到。谁能告诉我如何重新编写以下代码以获得所需的S型回归方程式？如果运行下面的代码，则可以看到它具有向下的抛物线，这与变量之间的关系不一样。相反，我的两个变量之间应该有更多的S型关系，但与下
我有两个变量(x和y)彼此之间具有某种S型关系，并且我需要找到某种预测方程，使我能够在给定任何x值的情况下预测y的值。我的预测方程式需要显示两个变量之间的某种S形关系。因此，我无法解决产生一条线的线性回归方程。我需要看到在两个变量的曲线图的左右两侧都发生了斜率的逐渐曲线变化。在谷歌搜索曲线回归和python之后，我开始使用numpy.polyfit，但这给了我可怕的结果，如果您运行下面的代码，您可以看到。谁能告诉我如何重新编写以下代码以获得所需的S型回归方程式？如果运行下面的代码，则可以看到它具有向下的抛物线，这与变量之间的关系不一样。相反，我的两个变量之间应该有更多的S型关系，但与下
是否有用于Python的模块来打开IBMSPSS(即.sav)文件？如果有最新的东西不需要任何额外的dll文件/库，那就太好了。 最佳答案 我发布了一个python包“pyreadstat”，它可以读取SPSS(sav、zsav和por)、Stata和SAS文件。它是C库ReadStat的包装器，因此速度非常快。Readstat是R库Haven后面使用的库，使用广泛，非常健壮。包是自动包含的。它不需要使用R(不需要安装额外的应用程序)并且不依赖于IBMdll或其他外部库。例如，为了读取SPSSsav文件，您可以:importpyre
是否有用于Python的模块来打开IBMSPSS(即.sav)文件？如果有最新的东西不需要任何额外的dll文件/库，那就太好了。 最佳答案 我发布了一个python包“pyreadstat”，它可以读取SPSS(sav、zsav和por)、Stata和SAS文件。它是C库ReadStat的包装器，因此速度非常快。Readstat是R库Haven后面使用的库，使用广泛，非常健壮。包是自动包含的。它不需要使用R(不需要安装额外的应用程序)并且不依赖于IBMdll或其他外部库。例如，为了读取SPSSsav文件，您可以:importpyre
看完HowNottoSortbyAverageRating，我很好奇是否有人对伯努利参数有威尔逊分数置信区间下限的Python实现？ 最佳答案 Reddit使用Wilson得分区间进行评论排名，解释和python实现可以找到here#Rewrittencodefrom/r2/r2/lib/db/_sorts.pyxfrommathimportsqrtdefconfidence(ups,downs):n=ups+downsifn==0:return0z=1.0#1.44=85%,1.96=95%phat=float(ups)/nret
看完HowNottoSortbyAverageRating，我很好奇是否有人对伯努利参数有威尔逊分数置信区间下限的Python实现？ 最佳答案 Reddit使用Wilson得分区间进行评论排名，解释和python实现可以找到here#Rewrittencodefrom/r2/r2/lib/db/_sorts.pyxfrommathimportsqrtdefconfidence(ups,downs):n=ups+downsifn==0:return0z=1.0#1.44=85%,1.96=95%phat=float(ups)/nret
使用python中的Pandas包，我想对具有3级多索引的系列中的一个级别求和(边缘化)以生成具有2级多索引的系列。例如，如果我有以下内容:ind=[tuple(x)forxin['ABC','ABc','AbC','Abc','aBC','aBc','abC','abc']]mi=pd.MultiIndex.from_tuples(ind)data=pd.Series([264,13,29,8,152,7,15,1],index=mi)ABC264c13bC29c8aBC152c7bC15c1我想对变量C求和以产生以下输出:AB277b37aB159b16Pandas中最好的方法是什
使用python中的Pandas包，我想对具有3级多索引的系列中的一个级别求和(边缘化)以生成具有2级多索引的系列。例如，如果我有以下内容:ind=[tuple(x)forxin['ABC','ABc','AbC','Abc','aBC','aBc','abC','abc']]mi=pd.MultiIndex.from_tuples(ind)data=pd.Series([264,13,29,8,152,7,15,1],index=mi)ABC264c13bC29c8aBC152c7bC15c1我想对变量C求和以产生以下输出:AB277b37aB159b16Pandas中最好的方法是什
在R中，我使用ccf或acf来计算成对互相关函数，以便找出哪个shift给了我最大值。从外观上看，R给了我一个标准化的值序列。Python的scipy中是否有类似的东西，或者我应该使用fft模块吗？目前，我的做法如下:xcorr=lambdax,y:irfft(rfft(x)*rfft(y[::-1]))x=numpy.array([0,0,1,1])y=numpy.array([1,1,0,0])printxcorr(x,y) 最佳答案 要交叉关联一维数组，请使用numpy.correlate.对于二维数组，使用scipy.sig
在R中，我使用ccf或acf来计算成对互相关函数，以便找出哪个shift给了我最大值。从外观上看，R给了我一个标准化的值序列。Python的scipy中是否有类似的东西，或者我应该使用fft模块吗？目前，我的做法如下:xcorr=lambdax,y:irfft(rfft(x)*rfft(y[::-1]))x=numpy.array([0,0,1,1])y=numpy.array([1,1,0,0])printxcorr(x,y) 最佳答案 要交叉关联一维数组，请使用numpy.correlate.对于二维数组，使用scipy.sig
