我正在使用datetime.fromtimestamp将纪元时间转换为本地时间。我发现datetime.fromtimestamp在某个时间点离散跳跃了一个小时，我完全不明白为什么会这样。(我还使用time.mktime将日期时间对象转换为纪元时间，assuggestedbyRaymondHettinger。我不确定这是否是这个问题的相关信息，所以我说以防万一。)Python2.7.1+(r271:86832,Apr112011,18:05:24)[GCC4.5.2]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formorein
我正在尝试优化具有多个输入变量(在24到30之间)的目标函数。这些变量是三个不同统计变量的样本，目标函数值是t检验概率值。误差函数表示期望和实际t检验概率之间的误差(差的平方和)。对于所有三个t检验，我只能接受误差小于1e-8的解决方案。我使用的是scipy.optimize.fmin，效果很好。有许多目标函数变为零的解决方案。问题是我需要找到一个解决方案，其中变量在0到10.0之间，并且是整数或者小数部分不超过一位。有效值的示例是01035.56.8。无效值示例:-32.2330或0.16666667。我碰巧知道至少有一个解决方案，因为目标值来自实际测量数据。原来的资料丢了，我的任务
我想计算具有不同尺度和时移的信号的小波。在Matlab中使用cwt()WaveletToolbox中提供的函数(连续一维小波变换)我可以将我想要的比例指定为cwt()的参数，它将返回所有可能的时移:x=[1,2,3,4];scales=[1,2,3];wavelet_name='db1';coefs=cwt(x,scales,wavelet_name);>>coefs=-0.0000-0.0000-0.00000.0000-0.7071-0.7071-0.7071-0.7071-1.1553-1.1553-1.15531.7371我如何在Python中实现它？到目前为止，这是我的两次尝
我想应用样本权重，同时使用sklearn的管道，它应该进行特征转换，例如多项式，然后应用回归量，例如额外的树。我在下面的两个示例中使用了以下包:fromsklearn.ensembleimportExtraTreesRegressorimportnumpyasnpfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures只要我单独转换特征并随后生成和训练模型，一切都会很好:#FeaturegenerationX=np.random.rand(200,4)Y=np.random.r
我正在尝试使用Numpy的fft函数，但是当我给函数一个简单的高斯函数时，该高斯函数的fft不是高斯函数，它很接近但减半，因此每一半都位于x轴的两端.我正在计算的高斯函数是y=exp(-x^2)这是我的代码:fromcmathimport*fromnumpyimportmultiplyfromnumpy.fftimportfftfrompylabimportplot,show"""Basicallythestandardrange()functionbutwithfloatsupport"""deffrange(min_value,max_value,step):value=float
我的意思是这样的:我有一个DataFrame，其中的列可能是分类的或名义的。对于每个观察(行)，我想生成一个新行，其中变量的每个可能值现在都是它自己的二进制变量。例如这个矩阵(第一行是列标签)'a''b''c'one0.20two0.41two0.90three0.12one0.04two0.25会被转换成这样:'a''b''c'onetwothree[0.0,0.2)[0.2,0.4)[0.4,0.6)[0.6,0.8)[0.8,1.0]01234510001000100000010000010100000100000110000000110000001000100100000000
我正在使用OpenCV制作深度图。我可以获得它，但它是从左相机原点重建的，后者有一点倾斜，正如你在图中看到的那样，深度“偏移”了(深度应该接近并且没有水平梯度):我想用零角度来表达它，我尝试使用扭曲透视功能，如下所示，但我得到了一个空场...P=np.dot(cam,np.dot(Transl,np.dot(Rot,A1)))dst=cv2.warpPerspective(depth,P,(2048,2048))与:#Projection2D->3DmatrixA1=np.zeros((4,3))A1[0,0]=1A1[0,2]=-1024A1[1,1]=1A1[1,2]=-1024A
基于thissolution，我想制作一个只允许指定值的slider，slider本身也是离散的，slider只有在选择了一个新点时才会移动(所以基本上是单选按钮的slider版本)。例如，如果我在当前点附近但不准确地单击，则slider不应更改并且绘图不应重绘。我得到了很好的效果，但结果是滞后的:如果我在下面的示例中交替单击1和10，slider会正确更新，但移动点总是跳到以前的值。我该如何解决:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.widgetsimportSliderclassChangingPlot(
我想优化所有30x30矩阵，其中的条目为0或1。我的目标函数是行列式。一种方法是使用某种随机梯度下降法或模拟退火法。我看了scipy.optimize但据我所知，它似乎不支持这种优化。scipy.optimize.basinhopping看起来很诱人，但似乎需要连续的变量。Python中是否有用于这种一般离散优化的任何工具？ 最佳答案 我认为geneticalgorithm在这种情况下可能工作得很好。这是一个使用deap组合在一起的简单示例，大致基于他们的例子here:importnumpyasnpimportdeapfromdea
QR分解的定义m和n为任意正整数，给出A∈Cm×nA\inC^{m\timesn}A∈Cm×n,任意矩阵都可以不需要满秩等条件，则AAA可分解为A=QRA=QRA=QR,其中Q∈Cm×mQ\inC^{m\timesm}Q∈Cm×m为一正交阵，R∈Cm×nR\inC^{m\timesn}R∈Cm×n为一上三角阵。存在性：唯一性：householder变换考虑一个位于RnR^nRn空间的超平面，以向量ω\omegaω为法向量，该超平面可表示为：S=[x∣ωTx=0,∀x∈Rn]S=[x|\omega^Tx=0,\forallx\inR^n]S=[x∣ωTx=0,∀x∈Rn]该超平面是由无数垂直与ω
