scipy

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numpy/scipy의 함수가 MATLAB의 pcacov()에 해당하는지 궁금합니다. 해당하는 것이 없으면 함수를 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 감사합니다.

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5 개의 다른 행렬을 반복하여 결과 행렬을 생성하고 싶습니다. 먼저 모든 행렬의 첫 번째 값을 취하여이 값의 평균을 취하여 결과를 첫 번째 값으로 추가하려고합니다. 결과 매트릭스. 아무도 numpy 라이브러리를 사용하여 파이썬에서이 작업을 수행 할 수 있습니까 ??

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다른 버전의 scipy에서 사용되었습니다.

다른 버전의 scipy에서 append 기능과 관련하여 질문이 있습니다. 파이썬 2.7.3 및 scipy 0.10.1 (numpy1.6.2)에서 다음 스크립트를 사용하면 모든 것이 잘 작동합니다. a=(1,2,3);b=(4,5,6);append(a,b,1);array([1,2,3,4,5,6]) a=[];b=(4,5,6);append(a,b,1);array

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Scipy의 Kd 트리 함수를 사용하여 K-Nearest Neighbors (KNN)의 속도를 높이는 방법

Scipy's Kd-tree을 사용하여 KNN 검색 속도를 높이려고합니다. 그러나 데이터 서식을 지정하는 방법이 나에게 불분명합니다. 1) 트리를 만들고 2) - 검색을 빠르게하기 위해 트리를 사용하십시오. 나는 Netflix 교육 데이터의 팬더 데이터 프레임이 있습니다.이 데이터 프레임은 사용자 열, 등급이 매겨진 각 영화 항목 및 등급에 부여 된 등급으

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이미지 주위에 검정색 프레임을 만듭니다.

이미지 주위에 검은 색 프레임을 만들고 싶습니다. 불행히도 다음 오류가 발생했습니다. 내가 blackFrame[100:,100:] = im[:,:] 쓰기하지만 내가 원하는 것을하지 않을 때 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy as sc import scipy.misc i

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scipy가 잘못된 최적화 (최대화)

scipy.optimize을 사용하여 3 개의 매개 변수 (가변)에 대한 최적 값을 식별하려고합니다. 나는 미리 정의 된 (과거) 값과 함께 분석 된 매개 변수를 합산하는 매우 간단한 최적화 함수로 시작하고 있습니다. 값은 일부 고정 값을 사용하여 바인딩됩니다. 최대화 문제를 해결할 때 sign 매개 변수의 값을 -1으로 설정했습니다. 그러나 scipy는

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'bounds'는 scipy.stats.minimize 함수에서 작동하지 않습니다.

최소화 함수에서 매우 이상한 문제가있었습니다. 나는 다음 코드를 작성하고 (0,1)의 결과를 출력하기를 희망했다. cons = ({'type':'eq','fun':lambda x: 1-sum(x)}) bnds = [(0,1)]*len(w) minS = minimize(min_S_function, w, method = 'SLSQP', bounds = bn

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행렬을 통한 효율적인 검색

Y1=scipy.zeros((l,l)) y_test=scipy.zeros((l,l)) for i in range(0,l): for j in range(0,l): if y_score[i][j]>=0.1: Y1[i][j]=1 for i in range(0,l): for j in range(0,l):

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SciPy를 사용하여 균일하지 않은 신호를 균일하게 리샘플링하는 방법은 무엇입니까?

(x, y) 신호의 신호가 균일하지 않으며 x입니다. (샘플 속도는 대략 1/x에 비례합니다). 나는 scipy.signal의 resample 기능을 사용하여 균일하게 다시 샘플링하려고했습니다. scipy.resample(array_of_y_values, number_of_sample_points, array_of_x_values) 을 그리고 내가이 균일를

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2 개의 보간 된 함수의 곱으로부터 새로운 함수를 생성하는 방법은?

그래서 Extragalactic Astronomy 클래스의 프로그래밍 프로젝트를 진행하고 있습니다. 우리는 두 세트의 파일을받습니다 : 첫 번째는 다른 연령의 별 인구의 샘플 스펙트럼으로 구성됩니다. 두 번째는 SDSS (Sloan Digital Sky Survey) 대역에 대한 시스템 응답 곡선입니다. 본질적으로 첫 번째는 다양한 파장에 대해 일련의 플럭