我一直试图得到lognormal的结果使用Scipy分发.我已经有了Mu和Sigma，所以我不需要做任何其他准备工作。如果我需要更具体(并且我试图以我对统计数据的有限了解)，我会说我正在寻找累积函数(Scipy下的cdf)。问题是我无法弄清楚如何仅使用0-1范围内的平均值和标准差来做到这一点(即返回的答案应该是0-1的值)。我也不确定应该使用dist中的哪种方法来获得答案。我已尝试阅读文档并查看SO，但相关问题(如this和this)似乎没有提供我正在寻找的答案。这是我正在使用的代码示例。谢谢。fromscipy.statsimportlognormstddev=0.859455801
我想知道为什么logbase10(1.5)在python中的结果=0.405465108108而真正的答案=0.176091259。这是我写的代码:importmathprintmath.log(1.5)谁能告诉我如何解决这个问题？ 最佳答案 来自thedocumentation:Withoneargument,returnthenaturallogarithmofx(tobasee).Withtwoarguments,returnthelogarithmofxtothegivenbase,calculatedaslog(x)/lo
如何停止y轴在y轴上显示对数符号标签？我对对数刻度很满意，但想显示绝对值，例如[500,1500,4500,11000,110000]在Y轴上。我不想明确标记每个刻度，因为标签将来可能会发生变化(我已经尝试了不同的格式化程序，但还没有成功地让它们工作)。示例代码如下。谢谢，-collern2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpa=np.array([500,1500,4500,11000,110000])b=np.array([10,20,30,40,50])fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(1,1,
我想使用pythonscipy.stats.lognormal.fit为我的数据拟合对数正态分布。根据manual,fit返回shape,loc,scale参数。但是，对数正态分布通常只需要twoparameters:均值和标准差。如何解释scipyfit函数的结果？如何获得mean和std.dev.？ 最佳答案 scipy中的分布以通用方式编码，包括两个参数location和scale，因此location是参数(loc)，它将分布向左或向右移动，而scale是压缩或拉伸(stretch)分布的参数。对于二参数对数正态分布，“me
我试图在遍历数组的每个n元素时获取m值。例如，对于m=2和n=5，并且给定a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]我想找回b=[1,2,6,7]有没有办法使用切片来做到这一点？我可以使用嵌套列表理解来做到这一点，但我想知道是否有办法只使用索引来做到这一点。供引用，列表推导方式为:b=[kforjin[a[i:i+2]foriinrange(0,len(a),5)]forkinj] 最佳答案 我同意wim的观点，你不能只用切片来做到这一点。但是你可以只用一个列表理解来做到这一点:>>>[xfori,xinenumerate(a
我正在尝试按另一个数组的值对一个数组的行进行排序。例如:importnumpyasnparr1=np.random.normal(1,1,80)arr2=np.random.normal(1,1,(80,100))我想对arr1进行降序排序，并保持arr1和arr2之间的当前关系(即，在对两者进行排序，arr1[0]和arr2[0,:]的行相同)。 最佳答案 使用argsort如下:arr1inds=arr1.argsort()sorted_arr1=arr1[arr1inds[::-1]]sorted_arr2=arr2[arr1
我有以下数据框:df=pd.DataFrame([(1,1,'term1'),(1,2,'term2'),(1,1,'term1'),(1,1,'term2'),(2,2,'term3'),(2,3,'term1'),(2,2,'term1')],columns=['id','group','term'])我想按id和group对它进行分组，并计算这个id，组对的每个术语的数量。所以最后我会得到这样的东西:我能够通过使用df.iterrows()遍历所有行并创建一个新的数据框来实现我想要的，但这显然效率低下。(如果有帮助，我事先知道所有术语的列表，其中大约有10个)。看起来我必须先分组
我需要用(我希望)最近邻算法对一些数据进行分类。我用谷歌搜索了这个问题，发现了很多库(包括PyML、mlPy和Orange)，但我不确定从哪里开始。我应该如何使用Python实现k-NN？ 最佳答案 特别是考虑到你在Q中提到的技术(k-最近邻)，我强烈推荐scikits.learn。[注意:发布此答案后，该项目的首席开发人员通知我一个newhomepage对于这个项目。]我认为将这个库与其他库区分开来的一些特性(至少是我使用过的其他PythonML库，其中大部分是):一个广泛的诊断和测试库(包括绘图模块，通过Matplotlib)—
我想让散点图上点的颜色与空隙率的值相对应，但在对数刻度上以放大差异。我这样做了，但是现在当我执行plt.colorbar()时，它会显示空隙率的日志，而我真的想要实际的空隙率。如何使用属于[0.00001,1]的空隙分数的适当标签在颜色条上制作对数刻度？这是我现在拥有的绘图的图像，但空隙率颜色条没有适本地标记为对应于真实的空隙率，而不是它的日志。fig=plt.figure()plt.scatter(x,y,edgecolors='none',s=marker_size,c=np.log(void_fraction))plt.colorbar()plt.title('Colorbar:
据我所知，直方图函数中的选项Log=True仅指y轴。P.hist(d,bins=50,log=True,alpha=0.5,color='b',histtype='step')我需要bin在log10中等距分布。有什么可以做到的吗？ 最佳答案 使用logspace()创建几何序列，并将其传递给bins参数。并将xaxis的比例设置为对数比例。importpylabasplimportnumpyasnpdata=np.random.normal(size=10000)pl.hist(data,bins=np.logspace(np.
