我有一个定义如下的模型:importstatsmodels.formula.apiassmfmodel=smf.glm(formula="A~B+C+D",data=data,family=sm.families.Poisson()).fit()模型的系数如下所示:Intercept0.319813C[T.foo]-1.058058C[T.bar]-0.749859D[T.foo]0.217136D[T.bar]0.404791B0.262614我可以通过model.params.Intercept和model.params.B获取Intercept和B的值但我无法获取每个C和D的值。
我是python新手。我在3D空间中有一条由一组给定点定义的直线曲线。谁能建议我如何使用scipy包的样条函数插值来获取曲线的样条系数，就像MATLAB中的spline.coeff函数一样？谢谢!编辑:我用过tck=interpolate.SmoothBivariateSpline(pts2[:,0],pts2[:,1],pts2[:,2])test_pts=pts2[:,2]-tck.ev(pts2[:,0],pts2[:,1])printtest_pts但这显然是针对曲面而不是直线曲线pts2是一个包含点坐标的Nx3numpy数组好吧，我知道我做错了什么。我的输入点太少了。现在我有
我有一个程序，其中用户输入一个函数，例如sin(x)+1。我正在使用ast尝试通过白名单组件来确定字符串是否“安全”，如thisanswer中所示。现在，我想分析字符串，在没有系数的情况下在系数之间添加乘号（*）。例如：3x>3*x4(x+5)>4*(x+5)sin(3x)(4)>sin(3x)*(4)（sinisalreadyinglobals，othersthiswouldbes*i*n*(3x)*(4)有没有有效的算法来完成这一点？我更喜欢蟒蛇式的解决方案（也就是说，不是复杂的正则表达式，不是因为它们是蟒蛇式的，而是因为我不太了解它们，想要一个我能理解的解决方案。简单的正则表达式
我一直在研究statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults的API并找到了如何检索不同类型的异方差校正标准误差(通过HC0_se等属性)但是，我不太清楚如何获得t-测试系数以使用这些校正后的标准误差。有没有办法在API中执行此操作，还是必须手动执行？如果是后者，您能否就如何使用statsmodels结果执行此操作提出任何指导？ 最佳答案 线性模型、离散模型和GLM的fit方法采用cov_type和cov_kwds参数来指定稳健的协方差矩阵。这将附加到结果实例，并用于汇总表中
我想通过scipy计算样条插值的系数。在MATLAB中:x=[0:3];y=[0,1,4,0];spl=spline(x,y);disp(spl.coefs);它会返回:ans=-1.50005.5000-3.00000-1.50001.00003.50001.0000-1.5000-3.50001.00004.0000但我不能通过scipy中的interpolate.splrep做到这一点。你能告诉我如何计算吗？ 最佳答案 我不确定是否有任何方法可以从scipy中准确获取这些系数。scipy.interpolate.splrep给
有谁知道如何在python中从非常大的稀疏矩阵计算相关矩阵？基本上，我正在寻找类似numpy.corrcoef的东西，它可以在scipy稀疏矩阵上工作。 最佳答案 您可以像这样从协方差矩阵中相当直接地计算相关系数:importnumpyasnpfromscipyimportsparsedefsparse_corrcoef(A,B=None):ifBisnotNone:A=sparse.vstack((A,B),format='csr')A=A.astype(np.float64)n=A.shape[1]#Computethecova
我正在尝试计算两个变量的Pearson相关系数。这些变量用于确定邮政编码的数量与距离范围之间是否存在关系。所以我想看看邮政编码的数量是否随着距离范围的变化而增加/减少。我将使用一个列表来计算距离范围内邮政编码的数量，而另一个列表将包含实际范围。有一个包含一系列距离的列表可以吗？或者有一个像[50,100,500,1000]这样的列表会更好，其中每个元素将包含该数量的范围。因此，例如列表表示最多50公里，然后从50公里到100公里等等。 最佳答案 使用scipy:scipy.stats.pearsonr(x,y)Calculatesa
我正在尝试在Python中运行我已经在R中完成的线性回归，以便找到系数为0的变量。我遇到的问题是R中的线性回归返回NAs对于低方差的列，而scikit学习回归返回系数。在R代码中，我通过将带有NA的变量保存为线性回归的输出来找到并保存这些变量，但我似乎无法想出一种在python中模仿这种行为的方法。我正在使用的代码可以在下面找到。R代码:aPython代码:importpandasaspdfromsklearnimportlinear_modela=[23,45,546,42,68,15,47]b=[1,2,4,6,34,2,8]c=[22,33,44,55,66,77,88]d=[1
我正在做一个简单的线性模型。我有fire=load_data()regr=linear_model.LinearRegression()scores=cross_validation.cross_val_score(regr,fire.data,fire.target,cv=10,scoring='r2')printscores产生[0.00000000e+000.00000000e+00-8.27299054e+02-5.80431382e+00-1.04444147e-01-1.19367785e+00-1.24843536e+00-3.39950443e-011.95018287
我用RandomizedSearchCV安装了一个Pipeline对象pipe_sgd=Pipeline([('scl',StandardScaler()),('clf',SGDClassifier(n_jobs=-1))])param_dist_sgd={'clf__loss':['log'],'clf__penalty':[None,'l1','l2','elasticnet'],'clf__alpha':np.linspace(0.15,0.35),'clf__n_iter':[3,5,7]}sgd_randomized_pipe=RandomizedSearchCV(estim
