scipy

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나는 토양의 수분 함량 (세타)의 데이터를 3D- 도메인 포인트 (열의 CSV 파일 x, y, z, Theta) 형태로 가지고 있습니다. 일부 특정 위치 (그림의 섹션 ABCD 섹션)에서 3D 도메인의 단면을 찍고 싶습니다. 횡단면의 5 * 5 격자에서 Theta의 값을 계산하려고하지만, 격자의 각 노드 주위의 점은 미지의 점과 동일 평면 상에 있지 않습니

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ValueError : scipy의 fmin과 least_squares의 압축을 푸는 값이 너무 많습니다.

아래 코드 (대부분 코드 하단)에 scipy의 optimize.least_squares를 구현하고 싶습니다. 그러나 fmin 부분을 least_squares로 변경하면 다음 오류가 발생하며이를 해결하는 방법을 모릅니다. enter image description here 무엇 다음과 같은 오류 메시지가 의미 하는가 : 에 ValueError : 너무 많은

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curve_fit에서 맞는 매개 변수 수정하기

나는 물리학 과정을 설명하는 Imaginary 함수를 가지고 있는데 이것을 데이터 세트 x_interpolate, y_interpolate에 맞추고 싶습니다. 이 함수는 Lorentzian 피크 함수의 한 형태이며 피크 찾기 알고리즘을 사용하여 찾을 수있는 f_peak (피크 위치)을 제외하고 사용자가 제공 한 초기 값이 있습니다. offset을 제외한 모

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X [i]는 어느 클러스터에 속해 있습니까?

나는 큰 데이터 매트릭스 X을하고 난과 같이 워드의 계층 적 클러스터링의 SciPy 구현을 사용 : 지금 X[i]이 속한 클래스보고 싶은 Z = ward(X.todense()) fig = plt.figure(figsize=(25, 10)) dn = dendrogram(Z) . 어떻게해야합니까?

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scipy Multinomial pmf return nan

scipy.stats (python)의 multinominal.pmf 함수를 사용하려고합니다. 입력이 0보다 큰 모든 확률이있는 곳에서이 함수를 사용할 때 제대로 작동합니다. 문제는 확률 중 하나가 0 일 때 함수를 사용하려고 할 때입니다.이 In [18]: multinomial.pmf([3, 3, 0], 6, [1/3.0, 1/3.0, 1/3.0]) O

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파이썬으로 불규칙한 (x, y, z) 격자를위한 4D 보간

(x, y, z, V) 형태로 제공되는 데이터가 있습니다. 여기서 x, y, z는 거리이고 V는 습기입니다. this 및 this 유용한 게시물과 같은 파이썬 보간에 대해 StackOverflow에서 많이 읽었지만, 모두는 x, y, z의 일반 그리드에 관한 것이 었습니다. 즉 x의 모든 값은 y의 모든 점과 모든 점 z에 똑같이 기여합니다. 반면에, 요점

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배열의 고유 한 피쳐에 라벨을 지정하고 그룹화하는 방법

python을 처음 사용하는 경우 여기에서 a = [0,0,1,1,0,0,1,1,2,2,3,3,4,4,0,0] 내가 라벨과 연속적으로 발생하는 고유 값, 즉 동일한 동일한 라벨을 할당한다 연속 발생 소자와 달리 다른 레이블에 따른 어레이 슬라이스 할 : I는 다음의 예시적인 배열을 가지고 . scipy.ndimage.label과 같이 다른 라벨을 지정하

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팬더의 인접 지점에서 너무 많이 어긋나는 점 제거하기

팬더에서 몇 가지 시계열 분석을하고 있으며 제거하고 싶은 특이한 패턴이 있습니다. 벨로우즈 플롯은 데이터 당신이 산재 유사한 값 그 점을보고있는 라인과 같은 가능성이 악기의 단점을보고해야 할 수있는 날짜로 첫 번째 열의 두 번째 열이있는 dataframe을 기반으로 제거하십시오. 필자는 rolling_mean, median 및 표준 편차에 기반한 제거를 사

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scipy.interpolate.interp1d를 함수

에 랩핑하면 scipy.interpolate.interp1d를 함수로 랩핑하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 내 입력 pd.df : In [108]: rates.tail() Out[108]: 28 91 182 364 Date 2017-12-18 0.0125 0.0138 0.0151 0.0169 2017-12-19 0

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scipy curve_fit 잘

나는 다음과 같은 코드를 사용하여 일부 데이터에 맞게 시도하고 작동하지 않습니다 내가하지 누구인지에 어떤 생각이 플롯을 만드는 import numpy as np import scipy.optimize import matplotlib.pyplot as plt def fseries(x, a0, a1, b1, w): f = a0 + (a1 * n