Tag: scipy
SciPy ist eine open-source Bibliothek von algorithmen und mathematischen Werkzeuge für die Programmiersprache Python.
Python Eigenvektoren: Unterschiede zwischen numpy.linalg, scipy.linalg und scipy.spärlich.linalg
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Scipy und Numpy zwischen Ihnen drei unterschiedliche Funktionen für die Suche nach Eigenvektoren für eine gegebene quadratische matrix, diese sind: numpy.linalg.eig(a) scipy.linalg.eig(a), und scipy.spärlich.linalg.eig(A, k) Speziell auf die situation, dass alle optionalen Argumente, die ich habe aufgehört,
SciPy leastsq fit einer Sinus-Welle versagt
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Ich versuche herauszufinden, was es ist, ich verstehe nicht hier. Ich bin nach http://www.scipy.org/Cookbook/FittingData und versuchen, fit einer Sinus-Welle. Das eigentliche problem ist die Sat-magnetometer-Daten, wodurch eine schöne Sinuskurve auf einem sich drehenden Raumschiff. Ich erstellt ein
Holen Ableitung von Daten in python
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Schreibe ich ein Programm, um-Derivat. InterpolatedUnivariateSpline ist für die Berechnung von f(x+h). Die rote Linie ist die Ableitung des Cosinus, die grüne Linie ist Cosinus consine, die Blaue Linie ist die Sinus-Funktion. Die rote und Blaue Linie
scipy BSpline Einbau in python
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Dies ist mein erstes mal mit BSpline, und ich will fit einer Kurve auf meine Daten Punkte. Ich habe versucht, mit Hilfe von Univariaten Spline und versucht, auf splev und splrep aber ich würde wirklich gerne lernen,
Wie eine Bild Kreuzkorrelation mit subpixel-Genauigkeit, die mit scipy
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Das Bild unten zeigt zwei Kreise gleichen radius haben, gerendert mit Anti-Aliasing, nur, dass der linke Kreis wird verschoben halben pixel horizontal (beachten Sie, dass der Kreis der horizontalen Mitte ist in der Mitte des pixels in
Orthogonale regression fitting in scipy-least-squares-Methode
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Den leastsq Methode in scipy lib passt eine Kurve, um einige Daten. Und diese Methode impliziert, dass in diesen Daten die Y-Werte abhängig von X-argument. Und berechnet den minimalen Abstand zwischen Kurve und die Daten zeigen in
Was ist der Unterschied zwischen KFold und ShuffleSplit Lebenslauf?
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Wie es scheint, KFold erzeugt die gleichen Werte, die jedes mal, wenn das Objekt der Iteration, während der Shuffle-Split erzeugt verschiedene Indizes zu jeder Zeit. Ist das richtig? Wenn ja, was sind die Anwendungen für einen über
korrekte Verwendung von scipy.optimieren.fmin_bfgs
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Ich bin Herumspielen mit der logistischen regression in Python. Ich habe implementiert eine version, wo die Minimierung der Kostenfunktion erfolgt über Gradienten Abstieg, und jetzt würde ich gerne mit dem BFGS-Algorithmus von scipy (scipy.optimieren.fmin_bfgs). Habe ich eine
Passen Verteilung ein Histogramm
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Will ich wissen, die Verteilung meiner Daten Punkte, also zuerst habe ich gezeichnet, das Histogramm meiner Daten. Mein Histogramm sieht wie folgt aus: Zweite, um Sie fit zu einer Verteilung, hier der code, den ich schrieb: size
median-absolute-deviation (MAD) basierte ausreißererkennung
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Wollte ich anwenden median-absolute-deviation (MAD) basierte ausreißererkennung mit der Antwort von @Joe Kington wie unten angegeben: Pythonic way, Erkennung von Ausreißern in einer eindimensionalen Beobachtung Daten Jedoch was schief geht, mit meinem code, ich konnte nicht herausfinden,
Nicht pip installieren, scipy, mlxtend-und Mathe-Bibliotheken
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Ich bin mit python 3.5 auf windows 10. Ich bin nicht in der Lage zu installieren, einige Bibliotheken wie scipy, mlxtend und Mathematik. Habe ich installiert und aktualisiert setuptools und ez_setup nach dieser Antwort Python-pip installieren, gibt
Wie berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, einen Wert aus einer Liste von Stichproben aus einer Verteilung in Python?
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Nicht sicher, ob dies gehört in der Statistik, aber ich bin versucht, Python, dies zu erreichen. Ich habe im wesentlichen nur eine Liste von Integer-zahlen: data = [300,244,543,1011,300,125,300 ... ] Und ich würde gerne wissen, die Wahrscheinlichkeit,
2D-GAUSS-Fit für die Intensitäten an bestimmten Koordinaten in Python
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Habe ich eine Reihe von Koordinaten (x, y, z(x, y)), die beschreiben, Intensität (z) mit den Koordinaten x, y. Für eine festgelegte Anzahl von diese Intensitäten an verschiedenen Koordinaten, die ich brauche, um fit 2D-GAUSS-das minimiert den
Zweidimensionale Optimierung (Minimierung) in Python (mit scipy.optimieren)
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Ich versuche zu optimieren (minimieren) einer zweidimensionalen Funktion E(n,k) wie folgt definiert: error=lambda x,y,w: (math.log(abs(Tformulated(x,y,w))) - math.log(abs(Tw[w])))**2 + (math.atan2(Tformulated(x,y,w).imag,Tformulated(x,y,w).real) - math.atan2(Tw[w].imag,Tw[w].real))**2 wo Tformulated erhalten wird, wie folgt : def Tformulated(n,k,w): z=1j L=1 C=0.1 RC=(w*L)/C n1=complex(1,0) n3=complex(1,0) n2=complex(n,k)
Gensim ImportError in PyCharm: Kein Modul namens scipy.spärlich
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Bin ich auf Mac OS X 10.8.3 (Mountain Lion) und bin versucht, ein Skript auszuführen, in PyCharm. Python 2.7.2 installiert ist, habe ich installiert Baldachin und Gensim. Ich verstehe einfach nicht, was könnte die Ursache der Fehlermeldung,
Konvertieren von Dateien in das digitale Bild, andernfalls mit "Kachel nicht erweitern, außerhalb der Bild"
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Ich versuche einige der arbeiten aus dem blog-posting http://sarvamblog.blogspot.com/2013/04/clustering-malware-corpus.html import itertools import glob import numpy,scipy, os, array from scipy.misc import imsave for filename in list(glob.glob('file/*.file')): f = open(filename,'rb'); #just want to make sure I get the right
Eine effiziente Möglichkeit zum berechnen der Distanz-matrix gegeben werden Längen-und Breitengrad-Daten in Python
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Habe ich die Daten für Längen-und Breitengrad, und ich brauche, um zu berechnen, Distanz-matrix zwischen zwei arrays, die Standorte. Ich habe dieses Diese um die Entfernung zwischen zwei Orten angegebenen Längen-und Breitengrade. Hier ein Beispiel von meinem
scipy.optimieren.curvefit() - array müssen nicht enthalten infs oder NaNs
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Ich versuche, passen einige Daten auf eine Kurve in Python mit scipy.optimieren.curve_fit. Ich bin in den Fehler ValueError: array must not contain infs or NaNs. Ich glaube nicht, dass entweder mein x oder y Daten enthalten infs
Identity-element für `numpy.hstack`
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Wie kann ich ein leeres array erzeugen, welches kann ich dann hstack mit einem anderen array zu füllen mit Werten? Beispielsweise in Matlab, kann ich Folgendes tun: a = ; b = [10 20]; a = [a
Bild Informationen entlang einer polar-Koordinatensystem
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Habe ich eine Reihe von png-Bildern, die ich Bearbeiten möchten, mit Python und den damit verbundenen Anwendungen. Jedes Bild repräsentiert ein physikalisches Objekt mit bekannten Abmessungen. In jedem Bild gibt es eine spezielle Funktion des Objekts auf
hierarchische clustering mit der gen-expression matrix in python
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wie kann ich einen hierarchischen clustering (in diesem Fall für die gen-expression-Daten) in Python in einer Weise, die zeigt, dass die matrix der gene-expression-Werte zusammen mit der das dendrogramm? Was ich meine ist, wie das Beispiel hier:
OSX - "NumPy/SciPy benötigt Python 2.6 zu Installieren"
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Ich habe gerade einen neuen Rechner (osx lion), und ich bin in den Prozess der versucht, neu installieren, alle meine Werkzeuge. Ich versuche, installieren Sie NumPy und SciPy. Ich weiß, dass die version, die Apple ausgeliefert wird
So berechnen Sie die auto-Kovarianz-in Python
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Möchte ich berechnen, auto-Kovarianz-3-arrays X1, X2 und Y, die sind alle stationären zufällige Prozess. Gibt es irgendeine Funktion in sciPy oder eine andere Bibliothek kann dieses problem lösen? InformationsquelleAutor Rdou | 2013-11-21
Was sind die Nachteile der Faltung durch FFT im Vergleich zu realspace convolution?
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So, ich bin mir bewusst, dass eine Faltung durch FFT hat eine geringere Komplexität als eine Faltung im realen Raum. Aber was sind die Nachteile der Fourier-Transformation? Übernimmt der kernel die Größe immer übereinstimmen, die Größe des
Pass-Tupel als Eingabe-argument für scipy.optimieren.curve_fit
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Ich habe den folgenden code: import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def func(x, p): return p[0] + p[1] + x popt, pcov = curve_fit(func, np.arange(10), np.arange(10), p0=(0, 0)) Wird es erhöhen TypeError: func() takes exactly
Python-Numpy oder Pandas Lineare Interpolation Für die Datetime-bezogene Werte
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Ich habe Daten, die wie folgt aussieht, aber ich habe auch die Kontrolle, wie es formatiert ist. Im Grunde genommen, will ich mit Python mit Numpy oder Pandas zu interpolieren, das dataset zu erreichen per Sekunde interpolierten
Wie genau funktioniert das "spiegeln" - Modus für scipys ndimage Filter arbeiten?
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Ich bin andernfalls zu verstehen, wie genau das spiegeln-Modus behandelt meine arrays. Ich habe dieses sehr einfache array: import numpy as np from scipy.ndimage.filters import uniform_filter from scipy.ndimage.filters import median_filter vector = np.array([[1.0,1.0,1.0,1.0,1.0],[2.0,2.0,2.0,2.0,2.0],[4.0,4.0,4.0,4.0,4.0],[5.0,5.0,5.0,5.0,5.0]]) print(vector) [[ 1. 1.
Bei der Verwendung von scipy.stats.multivariate_normal.pdf-Datei mit den Fehler:Operanden konnte nicht ausgestrahlt werden, zusammen mit Formen (1,8) (21,)
1 Antworten
Möchte ich die Berechnung der multivariaten Gauß-Dichte-Funktion für ein Daten-set habe ich auf python. Mein Datensatz hat 21 Variablen und gibt es 75 Datenpunkte. Habe ich berechnet die Kovarianz-matrix (cov), die ein 21 - *21-array, und der
Passen Sie eine Kurve für die Daten aus zwei unterschiedlichen Regimen
5 Antworten
Ich bin auf der Suche nach einem Weg, Parzelle eine Kurve durch einige experimentelle Daten. Die Daten zeigen einen kleinen linearen regime mit einem flachen Gradienten, gefolgt von einem steilen linearen regime, nachdem ein Schwellenwert. Meine Daten
Python - Minimierung der Chi-Quadrat
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Ich habe versucht, passen Sie ein lineares Modell, um eine Reihe von stress - /Dehnungs-Daten durch die Minimierung der chi-Quadrat. Leider mit dem code unten ist nicht korrekt Minimierung der chisqfunc Funktion. Es ist die Suche nach
Scipy: Tun sparse-Matrizen support erweiterte Indizierung?
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Kein problem: >>> t = np.array([[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2],[3,3,3,3,3],[4,4,4,4,4],[5,5,5,5,5]]) >>> x = np.arange(5).reshape((-1,1)); y = np.arange(5) >>> print (t[[x]],t[[y]]) Großes problem: >>> s = scipy.sparse.csr_matrix(t) >>> print (s[[x]].toarray(),s[[y]].toarray()) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#22>", line 1, in <module> :
Hat jemand Beispiel-code der Verwendung von scipy.stats.Distributionen?
2 Antworten
Bin ich kämpfen, um herauszufinden, wie man die scipy.Distributionen Paket und wunderte mich, wenn jemand posten könnte einige Beispiel-code für mich. Es scheint, alles, was ich brauche, ich kann einfach nicht herausfinden, wie es zu benutzen. Ich
Soll automatisch eingezogen scipy und numpy-Funktionen nicht nutzen von mehreren Kernen
1 Antworten
Ich bin mit Mac OS X 10.6.8 und bin mit dem Enthought Python-Distribution. Ich möchte für den numpy-Funktionen zu nutzen, meine beiden Kerne. Ich habe ein problem ähnlich diesem post: Multithread-blas in python/numpy aber nachdem Sie durch
Python-SciPy gibt Fehler mit pip installieren von scipy
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C:\PY27\Scripts>pip install --no-cache-dir scipy Collecting scipy c:\py27\lib\site- packages\pip\_vendor\requests\packages\urllib3\util\ssl_.py:318: SNIMissingWarning: An HTTPS request has been made, but the SNI (Subject Name Indication) extension to TLS is not available on this platform. This may cause the server to present
was ist der Schnellste Weg, zu initialisieren, eine scipy.sparse matrix mit numpy.NaN?
2 Antworten
Möchte ich erste eine sparse matrix mit numpy-array. Die numpy-array enthält NaN null für mein Programm, den code zu erste eine sparse-matrix als folgende: a= np.array([[np.NaN,np.NaN,10]]) zero_a= np.array([[0,0,10]]) spr_a = lil_matrix(a) zero_spr_a = lil_matrix(zero_a) print repr(spr_a) print
Scipy.optimieren Nebenbedingung - Die Seite der Ungleichheit angesehen wird?
1 Antworten
Ich bin mit dem scipy.optimieren Modul zu finden, die eine optimale Eingabe GEWICHTE, die würden, minimieren Ausgabe. Aus den Beispielen, die ich gesehen habe, definieren wir die Einschränkung mit einem einseitigen Gleichung; dann erstellen wir eine variable,
Scipy ValueError: Gesamt-Größe des neuen Arrays muss nicht geändert werden
1 Antworten
Ich bin derzeit mit Scipy 0.7.2 mit Numpy 1.4.1. Meine Python-version ist 2.6.6. Ich habe geschrieben einen einfachen code zu Lesen coo sparse matrix aus einem .mtx - Datei wie folgt: data = scipy.io.mmread('matrix.mtx') Auf dem der
Wie man odeint erfolgreich?
1 Antworten
Ich bin python-Anfänger, die derzeit mit scipy ist odeint zur Berechnung einer gekoppelten ODE-system, aber wenn ich ausführen, python-shell, erzählen mir immer, dass >>> Excess work done on this call (perhaps wrong Dfun type). Run with full_output
Numpy->Cython-Konvertierung: Kompilieren-Fehler:Cannot convert 'npy_intp *' in Python-Objekt
2 Antworten
Ich habe folgenden code, der propperly umgewandelt cython: from numpy import * ## returns winning players or if undecided. def score(board): scores = checked = zeros(board.shape) for i in xrange(len(board)): for j in xrange(len(board)): if
Zugriff auf sparse-matrix-Elemente
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Ich habe eine sehr große dünnbesetzte matrix vom Typ 'scipy.spärlich.coo.coo_matrix'. Ich kann konvertieren, um die csr .tocsr(), jedoch .todense() wird nicht funktionieren, da das array ist zu groß. Ich möchte in der Lage zum extrahieren von Elementen
extrahieren von Spalten aus matrix
2 Antworten
Wie extrahiere ich die ersten ncolumns aus einer matrix, oder wie extrahiere ich die Spalten von sagen wir, Spalte 5 zu Spalte 5+n ? Szenario ist, dass ich eine matrix, dim=(i,j), dann möchte ich suchen eine zusammenhängende
pyplot äquivalent für pl.cm.Spectral in matplotlib
3 Antworten
Habe ich mit dem code von pylab, und es funktioniert gut: import pylab as pl colors = pl.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, 10)) Aber ich will Weg von pylab, weil im Dokument gesagt "Die pyplot-Schnittstelle ist in der Regel bevorzugt,
Wie zu installieren Scipy für pycharm (python 3.6.1) (Windows 10)
3 Antworten
Habe ich derzeit versucht mehrere Methoden, um download und die Nutzung Scipy in Pycharm und hatte keine Erfolg noch. Diese Methoden wurden bereits ausprobiert. Methoden versucht, so weit: herunterladen scipy direkt von der Projekt-interpreter in Pycharm. Dies
Die Speicherung von numpy sparse-matrix im HDF5 (PyTables)
3 Antworten
Bin ich habe Probleme beim speichern ein numpy csr_matrix mit PyTables. Ich bin immer diese Fehlermeldung: TypeError: objects of type ``csr_matrix`` are not supported in this context, sorry; supported objects are: NumPy array, record or scalar; homogeneous
multivariate Gauß-Wahrscheinlichkeits-Dichte-Funktion von python auf dem Mac
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Ich bin nicht in der Lage zu verwenden, SciPy und seine Module für die Berechnung der Wahrscheinlichkeits-Dichte-Funktion einer multivariaten Gauß-Verteilung. Ich weiß, dass es solche Module gibt es, aber ich bin nicht in der Lage, Sie zu
ValueError bei der Verwendung von scipy least_squares
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Ich versuche, passen meine Daten an eine Funktion. Ich habe mit diesem Beispiel-code als Leitfaden http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html#example-of-solving-a-fitting-problem. Mein code ist der folgende: from scipy.optimize import least_squares import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def model(x, u): return
Zelle Segmentierung und Fluoreszenz zählen in Python
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Geschlossen. Diese Frage ist off-topic. Es ist derzeit nicht akzeptieren Antworten. mehr. verbessern Wollen dieser Frage? "Update" die Frage so ist es on-topic für Stack-Überlauf. Wie kann ich die segment-Zellen aus einem Bild, aufgenommen mit einer Mikroskop,
scipy stats geometrische Mittel NaN zurück
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Ich bin mit scipy ist gmean() Funktion ermittelt den geometrischen Mittelwert eines numpy array mit Spannung Ausgänge. Der Bereich der zahlen zwischen -80.0 und 30.0. Derzeit ist die numpy-array ist zweidimensional, was der Spannung für zwei verschiedene
Python MATLAB: Export einer Liste von strings mit scipy.io
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Ich versuche zu exportieren einer Liste von text-strings aus Python MATLAB mit scipy.io. Ich möchte mit scipy.io-weil meine gewünschte .mat-Datei sollte sowohl numerische Matrizen (die ich gelernt, zu tun hier) und text cell-arrays. Habe ich versucht: import
Erzeugung von Zufallszahlen mit einer gegebenen wahrscheinlich-Dichte-Funktion
2 Antworten
Ich soll angeben, die wahrscheinlich-Dichte-Funktion einer distribution und dann abholen, N Zufallszahlen aus dieser Verteilung in python. Wie kann ich dies tun? werfen Sie einen Blick auf scipy.stats library. Es gibt eine Menge von nützlichen bekannten Distributionen,