我正在尝试在两个数字(下限和上限)之间创建一个均匀分布，以便将其提供给sklearn的ParameterSampler.我正在使用scipy.stats.uniform采用以下格式:fromscipy.statsimportuniformparams=ParameterSampler({'bandwidth':uniform(5,50)},20)但是当我随机选择“带宽”参数时，它们并不都在5到50之间。其中一些比50大一点。所以我的问题是scipy.stats.uniform中的参数代表什么？它们不是下限和上限吗？该文档没有显示任何参数，所以我无法从中弄清楚。
我希望在将包上传到PyPI时显示我的README.rst文件中链接的图像。在我的自述文件中，我有:..image::example-python.png:height:100px:width:200px:scale:100%:align:center在MANIFEST.in中我有:#Includetheimagefileincludeexample-python.png现在它没有显示在testpypi中。然而，它在GitHub上显示得很好。我做错了什么吗？ 最佳答案 在..image::example-python.png中，您使用
我正在使用scipy.stats.expon.fit(data)对我的数据进行指数分布拟合。这似乎返回了两个我期望的值。文档online似乎没有说明fit()返回什么，但查看源代码，我猜它既是位置参数又是比例参数。能不能在拟合的时候把location参数固定为0？ 最佳答案 在调用expon.fit时，使用floc=0:In[5]:data=expon.rvs(0,1.5,1000)In[6]:loc,scale=expon.fit(data,floc=0)In[7]:scaleOut[7]:1.4878030368336586In
我在尝试使用scipy.stats.multivariate_normal时遇到问题，希望你们中的某个人能够提供帮助。我有一个2x2矩阵，可以找到使用numpy.linalg.inv()的逆矩阵，但是当我尝试将其用作multivariate_normal中的协方差矩阵时我收到LinAlgError声明它是一个奇异矩阵:In[89]:cov=np.array([[3.2e5**2,3.2e5*0.103*-0.459],[3.2e5*0.103*-0.459,0.103**2]])In[90]:np.linalg.inv(cov)Out[90]:array([[1.23722158e-1
我在.travis.yml中使用pytest检查我的代码。我也想查看README.rst。我找到了readme_renderer通过这个StackOanswer现在我问自己如何将其集成到我当前的测试中。readme_renderer的文档建议这样做，但我不知道如何将其集成到我的设置中:pythonsetup.pycheck-r-s 最佳答案 我认为最简单和最可靠的选择是编写一个pytest插件来复制distutilscommand的内容。您在回答中提到确实如此。这可以像conftest.py一样简单在你的测试目录中。或者，如果您想要
我发送到pip的Python包中的setup.py文件:#!/usr/bin/envpythonfromdistutils.coreimportsetupsetup(#......long_description=open('README.md').read(),#....)文件README.md存在。在setup.py下断点并在本地执行时，它会很好地读取文件。但是，当我从pip(pipinstallmy_lib)安装它时，它会在安装过程中抛出找不到它的异常:File"/private/var/folders/ty/0nvksfhn29z_cjb6md2t3x8c0000gn/T/pi
我有两段代码，它们都是为了做同样的事情——坐在一个循环中，直到一个文件被写入完成。它们都主要用于通过FTP/SCP传入的文件。代码的一个版本使用os.stat()[stat.ST_SIZE]:size1,size2=1,0whilesize1!=size2:size1=os.stat(file_name)[stat.ST_SIZE]time.sleep(300)size2=os.stat(file_name)[stat.ST_SIZE]另一个版本使用os.path.getsize():size1,size2=0,0whileTrue:size2=os.path.getsize(file
这三个函数似乎都可以做简单的线性回归，例如scipy.stats.linregress(x,y)numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x,y,1)x=statsmodels.api.add_constant(x)statsmodels.api.OLS(y,x)我想知道这三种方法之间是否有任何真正的区别？我知道statsmodels是建立在scipy之上的，而scipy在很多方面都依赖于numpy，所以我希望它们不会有太大差异，但细节决定成败。更具体地说，如果我们使用上面的numpy方法，我们如何获得其他两种方法默认给出的斜率的p-value？我在Pyt
似乎如果它是相同的分布，从numpy.random中抽取随机样本比从scipy.stats.-.rvs中抽取随机样本更快。我想知道是什么导致两者之间的速度差异？ 最佳答案 scipy.stats.uniform其实用的是numpy，这里是stats中对应的函数(mtrand是numpy.random的别名)classuniform_gen(rv_continuous):def_rvs(self):returnmtrand.uniform(0.0,1.0,self._size)scipy.stats有一些开销用于错误检查和使接口(in
python的scipy.stats.ranksums和R的wilcox.test都应该计算Wilcoxon秩和检验的双侧p值。但是，当我对同一数据运行这两个函数时，我得到的p值相差几个数量级:回复:>x=c(57.07168,46.95301,31.86423,38.27486,77.89309,76.78879,33.29809,58.61569,18.26473,62.92256,50.46951,19.14473,22.58552,24.14309)>y=c(8.319966,2.569211,1.306941,8.450002,1.624244,1.887139,1.3763
