我正在使用Scipy的SmoothBivariateSpline类在双变量数据上创建三次B样条.现在,我需要为该样条曲线编写分段多项式表达式. 我的数学背景不是很强,所以我无法编写自己的算法来将SmoothBivariateSpline的t,c,k输出转换为多项式表示形式.如果可行,您能否提供有关如何实现此目标的指示？我
我想最小化一组方程,其中变量具有不确定性.本质上,我想检验以下假设：给定的测量变量符合方程式给出的公式约束.这似乎是我应该能够对scipy-optimize做的.例如,我有三个方程式： 8 = 0.5 * x1 + 1.0 * x2 + 1.5 * x3 + 2.0 * x4 4 = 0.0 * x1 + 0.0 * x2 + 1.0 * x3 + 1.0 * x4 1
考虑三个numpy数组： x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) y = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]) z = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0]) 我如何从x产生数组,其中满足涉及y和z的条件. 例如,“提取x,其中y z = 2”将返回： np.array([3, 7]) (因为我有
我想按照这里的建议重新采样一个numpy数组Resampling a numpy array representing an image,但是这种重新采样将以一个因素进行,即 x = np.arange(9).reshape(3,3) print scipy.ndimage.zoom(x, 2, order=1) 将创建(6,6)的形状,但是如何在(4,6),(6,8)或(6,10)形状内重新采样数组
Scipy具有不同类型的矩阵.其中两个是列稀疏矩阵和行稀疏矩阵.列稀疏矩阵支持快速列切片操作,行稀疏矩阵支持快速行切片操作. 但是我不是a [i ,:]操作是列还是行切片操作.有什么帮助吗？解决方法:没有什么比像您自己尝试那样： In [1]: import numpy as np In [2]: np.arange(9).resha
有人告诉我,只要提供一阶导数,方法scipy.optimize.newton()就能解决复杂的功能.我不能使它工作. newton()的文档中没有提到任何复杂的函数.有人可以告诉我如何在SciPy中找到f(z)= 1 z ^ 2之类的函数的根吗？我需要解决更复杂的问题,但是一个简单的示例将极大地帮助我.解决方法:这是在
我有一个程序可以循环加载2600张图像,进行一些处理并返回一个值.伪代码： for file in files: codes[file] = my_function(file) return codes 问题是-此过程大约需要20-30分钟,并且似乎仅使用一个CPU内核.我正在寻找一种快速而肮脏的方法来在更多的内核上运行它,也许是通过将列
我想计算x的单侧p值；使用scipy.stats.mannwhitneyu函数： u_value, p_value = scipy.stats.mannwhitneyu(x, y) 但是,没有地方可以指定替代假设.在R中,可以使用： wilcox.test(x,y,Alternative =’greater’). 有谁知道是否可以使用scipy或任何其他软件包在python中执行此操作？解决方法
我在将SciPy安装到预建的python发行版时遇到问题. python发行版附带一个名为p7的程序(由DATADVANCE提供). python版本是2.7.7,当前的numpy版本是1.7.1. 下载时已经安装了一个NumPy,但是我也需要SciPy来完成我想要的程序. 我正在尝试使用setup.py脚本安装,该脚本使用以下命令运行： p
我的Numpy数组包含10列和大约200万行. 现在,我需要分别分析每列,找到离群值；并从数组中删除整个对应的行. 因此,我将开始分析第0列；在第10,20,100行找到异常值；并删除这些行. 接下来,我将开始分析现在修剪后的数组中的第1列；并应用相同的过程. 当然,我可以想到执行此操作的常规手动过程
我有两个一维numpy数组：x和y,其中x保持样本y在x轴上的位置.假设x跨越minX和maxX,我想定期对两个数组进行采样,例如np.linspace(minX,maxX,1000). 我该如何在numpy中做到这一点？一维插值可以解决这个问题吗？解决方法:np.interp执行一维线性插值： newx = np.linspace(minX, maxX, 1000)
原文地址：https://www.cnblogs.com/Fighting365/p/6132707.html 开始学习Python，之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是Java，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来，接触和使用了很多Python工具包，特别是在文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘领域
与我所需的规模相比,以下是我要执行的操作的一个示例： >>> a array([[ 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27], [ 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62], [ 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], [ 7, 8, 9, 1010, 11, 12, 13],
我有一个HDF5格式的文件.它是使用HDF5的C API通过以下方式创建的： struct SignalDefH5 { char id [128]; char name [ 64]; char units[ 16]; float min; float max; hvl_t tags; /* This right there does not work in Pandas... */ }; struct TagD
我一直在努力用python加载一些文件,然后在加载文件后,我想将它们导出到.mat文件并在MATLAB中进行其余处理.我了解可以使用以下方法做到这一点： import scipy.io as sio # load some files, assign loaded data to variables # ... sio.savemat(filename,mdict) 我
在讨论问题之前,我已经用相同的问题在stackoverflow上搜索了相关的线程： > input/output error in scipy.optimize.fsolve > Python fsolve() complains about shape. Why?> fsolve – mismatch between input and output> I/O shape mismatch when using scipy.optimize.fsolve on
我已经解决了一个简单的LP问题,其中所有约束都“小于或等于”. 我使用了scipy.optimize.linprog. 问题是当一个或多个约束方程式“大于或等于”时.我该如何指定？我需要使用scipy.optimize.linprog提供的两阶段方法 这样的一个例子是： 7X1 + 4X2 + 9X3 ≥ 750
我有一组基于DNA序列进行比对和聚类的基因,并且我以Newick树表示形式(https://en.wikipedia.org/wiki/Newick_format)拥有这组基因.有谁知道如何将该格式转换为scipy.cluster.hierarchy.linkage矩阵格式？从链接矩阵的scipy文档中： A (n-1) by 4 matrix Z is returned. At the i-th
给定一组描述2D平面中某些轨迹的点,我想通过局部高阶插值来平滑表示该轨迹. 例如,假设我们在下图中定义了一个11点的2D圆.我想按顺序在每对连续的点之间添加点,或产生平滑的轨迹.在每个线段上添加点很容易,但是会产生“局部线性插值”中典型的斜率不连续性.当然,这不是经典意义上的
这个问题已经在这里有了答案： > Installing scipy in Python 3.5 on 32-bit Windows 7 Machine 4个 我的Python版本在win32上是3.5.我从这里成功安装了Nump
我正在搜索使用scipy.optimize.line_search的示例.我真的不了解此功能如何与多元函数一起使用.我会举一个简单的例子 import scipy as sp import scipy.optimize def test_func(x): return (x[0])**2+(x[1])**2 def test_grad(x): return [2*x[0],2*x[1]] sp.optimize.l
我有一个词典列表,可以使用scikit-learn中的DictVectorizer将其转换为矢量表示形式 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer vec = DictVectorizer() dictvector = D = [{'foo': 'city1', 'bar': 2, 'label':'c1'}, {'foo
假设我有一个近似函数,我想近似一下： def f(x): return a * x ** 2 + b * x + c 其中a,b和c是我不知道的值. 我在某些地方知道函数输出,即 x = [-1, 2, 5, 100] y = [123, 456, 789, 1255] (实际上还有更多的方法) 我想在最小化平方误差的同时获得a,b和c(并获得平方误差).
我有两个信号 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import mlab import mpld3 from scipy import signal mpld3.enable_notebook() nfft = 256 dt = 0.01 t = np.arange(0, 30, dt) nse1 = np.random.randn(len(t)) * 0.1 # whit
我需要从SciPy稀疏矩阵中删除大量条目. 目前,我将矩阵转换为DOK格式并单独分配每个条目都为0. m = m.todok() for i, j in pruneme: m[i,j] = 0 这非常慢. 有没有更快的方法？解决方法:只要不添加新的非零值,就可以有效地设置CSR稀疏数组的元素,只需用元组对数组进行下标即可： i,
