如果我初始化scipy.stats.rv_continuous的子类,例如scipy.stats.norm >>> from scipy.stats import norm >>> rv = norm() 在提供范围数之后,我可以将其转换为概率列表,每个元素代表一个值范围的概率吗？ 就像是 –(对于范围-[[-inf,-1),(-1,0),(0,1),(1,inf)]) >>> li [0.1586552
通常,要使用Scipy矩阵,请使用内置方法.但是有时您需要读取矩阵数据以将其分配给非稀疏数据类型.为了演示,我创建了一个随机的LIL稀疏矩阵,并使用不同的方法将其转换为Numpy数组(纯python数据类型会更好！). from __future__ import print_function from scipy.sparse import rand, c
我正在尝试模仿Excel的 使用平滑的线条和标记插入> Scatter> Scatter Matplotlib中的命令 scipy函数interpolate会产生类似的效果,其中有一些很好的示例,说明了如何在此处简单地实现此功能： How to draw cubic spline in matplotlib 但是Excel的样条算法也能够仅通过三个点生成平滑
可以说我有以下数据框 bb = pd.DataFrame(data = {'date' :['','','','2015-09-02', '2015-09-02', '2015-09-03','','2015-09-08', '', '2015-09-11','2015-09-
我有python pandas系列字典： id dicts 1 {'5': 1, '8': 20, '1800': 2} 2 {'2': 2, '8': 1, '1000': 25, '1651': 1} ... ... ... ... ... ..
我有几个形状/类型相同但数值略有不同的数据框.我可以通过所有输入数据框的平均值轻松生成一个新的数据框： df = pd.concat([input_dataframes]) df = df.groupby(df.index).mean() 我想对谐波均值(可能是scipy.stats.hmean函数)执行相同的操作.我尝试使用以下方法执行此操作： .gr
我在尝试曲线拟合时有一个问题,python如何评估x数组的形式为(f1(x),f2(x))的向量函数. import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def func(x,a,b,c): return np.array([a*x**b+c,a*x**b+c+1]) ydata = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]],dtype=float) xd
我有一组o数据(存储在2D numpy数组中)代表相同问题的仿真.但是,每个模拟都来自不同的模型,从而导致每个模型的分辨率不同.例如,以下是一些模拟的尺寸： > 1159 x 1367 > 144 x 157> 72 x 82> 446 x 500> 135 x 151 我想做的就是将它们全部转换为相同的分辨率,例如144 x157.我相信我必
我的Windows 10中装有Anaconda(Python 3.6).这包括Scipy.我也在使用虚拟Python 3.5 env支持TensorFlow.现在,问题是当我在此虚拟环境中时无法导入Scipy. 我努力了： pip install scipy(无效) 易于安装的scipy(无效)我还访问了http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonli
章节SciPy 介绍 SciPy 安装 SciPy 基础功能 SciPy 特殊函数 SciPy k均值聚类 SciPy 常量 SciPy fftpack(傅里叶变换) SciPy 积分 SciPy 插值 SciPy 输入输出 SciPy 线性代数 SciPy 图像处理 SciPy 优化 SciPy 信号处理 SciPy 统计 scipy.stats模块包含了统计工具以及概率分析工
章节SciPy 介绍 SciPy 安装 SciPy 基础功能 SciPy 特殊函数 SciPy k均值聚类 SciPy 常量 SciPy fftpack(傅里叶变换) SciPy 积分 SciPy 插值 SciPy 输入输出 SciPy 线性代数 SciPy 图像处理 SciPy 优化 SciPy 信号处理 SciPy 统计 scipy.signal模块专门用于信号处理。 ## 重新采
在SciPy中,可以按以下方式实现Beta分发： x=640495496 alpha=1.5017096 beta=628.110247 A=0 B=148000000000 p = scipy.stats.beta.cdf(x, alpha, beta, loc=A, scale=B-A) 现在,假设我有一个列x,alpha,beta,A,B的Pandas数据框.如何将beta分布应用于每一行,并将结果追加为新列？解
对于我的学士学位论文,我正在一个项目中进行数据拟合.问题有点复杂,但是我尝试在此处将问题最小化： 我们有三个数据点(几乎没有理论数据可用),但是这些点是高度相关的. 如上图所示,使用curve_fit拟合这些点,我们得到了可怕的拟合结果. (可以通过手动更改拟合参数来轻松提高拟合度).
编辑：参见this question,我在那里学习了如何使用Numba在Python中并行化稀疏矩阵向量乘法,并且能够与Matlab结合使用. 原始问题： 我观察到,Matlab中的稀疏矩阵向量乘法比Python(使用scipy稀疏矩阵)快4到5倍.这是Matlab命令行中的一些详细信息： >> whos A Name Size
我可以使用numpy的内置功能来计算自相关： numpy.correlate(x,x,mode =’same’) 但是,由此产生的相关性自然是嘈杂的.我可以对数据进行分区,并在每个结果窗口上计算相关性,然后将它们平均在一起以计算出更清晰的自相关,类似于signal.welch所做的. numpy或scipy中是否有一个方便的函
我正在尝试在给定的持续时间内生成给定频率的正弦波,然后将其写入.wav文件.我正在使用numpy的sin函数和scipy的wavfile函数.我听到的声音听起来绝对不是正弦波. import numpy as np from scipy.io import wavfile fs = 44100 f = int(raw_input("Enter fundamental frequency: "
在尝试使用scipy.optimize curve_fit创建示例时,我发现scipy似乎与Python的math模块不兼容.虽然函数f1正常运行,但f2会引发错误消息. from scipy.optimize import curve_fit from math import sin, pi, log, exp, floor, fabs, pow x_axis = np.asarray([pi * i / 6 for i in ran
我正在尝试使用不同的自定义函数(尤其是来自scipy.stats)聚合pd.Dataframe.我可以将其与单个函数一起使用,在这种情况下为trim_mean： import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import trim_mean df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3), columns=['A', 'B',
我对librosa的load函数和scipy.io.wavfile的read函数之间的区别有疑问. from scipy.io import wavfile import librosa fs, data = wavfile.read(name) data, fs = librosa.load(name) 导入的语音文件是同一文件.如果您运行上面的代码,则数据的值会从两个函数中得出不同的结果.
我有这个熊猫数据框,每行包含两个样本X和Y： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'X': [np.random.normal(0, 1, 10), np.random.normal(0, 1, 10), np.random.normal(0, 1, 10)], �
我正在尝试第一次使用Scipy和Scipy最小化.我已经阅读了文档并看过一些YT教程,似乎每次我们都需要最小化一个变量时,我们都需要对当前问题进行数学表示. 就我而言,我有一个代表我的数据集的玩具示例.我有 ： >产品清单 >客户清单和关于他们是否购买产品的二进制答复>我正在尝试对客户
设置 我目前正在尝试使用sobel滤波器计算图像梯度. 起初,我通过以下方式使用scipy.ndimage.sobelfunction： sx = ndimage.sobel(im, axis=0,mode="constant") sy = ndimage.sobel(im, axis=1,mode="constant") sobel = np.hypot(sx,sy) sobel *= 255 / np.max(sobel) 但是,这仅将(3
我正在计算一个numpy数组中的波峰和波谷数. 我有一个像这样的numpy数组： stack = np.array([0,0,5,4,1,1,1,5,1,1,5,1,1,1,5,1,1,5,1,1,5,1,1,5,1,1,5,1,1]) 绘制后,此数据看起来像这样： 我正在寻找此时间序列中的峰值数量： 这是我的代码,在这样的示例中效果很好,在该示例中,时间序
在https://math.stackexchange.com/a/2233298/340174中提到,如果通过LU分解完成线性方程“ M·x = b”(矩阵M为平方)的求解会很慢(但使用QR分解则更慢).现在我注意到numpy.linalg.solve实际上正在使用LU分解.实际上,我想针对最小平方的非平方范德蒙设计矩阵V求解“ V·x = b”.我不
我想使用scipy.optimize.curve_fit拟合一些数据点.不幸的是,我身体不稳定,我也不知道为什么. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit M = np.array([730,910,1066,1088,1150], dtype=float) V = np.array([95.71581923, 146.
