scipy

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데이터는 구조화 된 배열이다 positions = data[['x', 'y', 'z']].view(dtype=float).reshape(-1, 3) ranges = np.sqrt(np.sum(positions**2, 1)) : 예를 들어, 일부 조작은 import numpy as np dtype = [(field, float) for field in

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일부 사례에서 Scipy Spearman 상관 계수가 NaN입니다.

나는 면접관의 스피어 만 상관 계수를 계산 중입니다. Interviewer_1에서 작동합니다 ... Scipy가 interviewer_2와 (와) 상관 관계가없는 것으로 인터럽트하는 방식을 이해하지 못합니다. import pandas as pd from pandas import DataFrame import scipy.stats df = pd.Da

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binned 데이터에 sci.stats.moment 함수가 있습니까?

내 비닝 데이터 (numpy.histogram 함수 밖)에 대해 (scipy.stats.moment에서 나온 것과 동일) 을 계산하는 함수를 찾고 있습니다. # Generate normal distributed data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.normal

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오류 함수에서 여러 매개 변수와 함께 scipy.minimize를 사용하는 방법?

나는 실험 및 이론적 인 공식으로부터 두 세트의 주파수 데이터를 가지고있다. 나는 scipy의 최소화 기능을 사용하고 싶다. 여기 내 코드 조각입니다. 여기서 g는 내가 찾고자하는 커플 링입니다. Ad ind는 x 축에 플롯하기위한 인덕턴스입니다. from scipy.optimize import minimize def eigenfreq1_func(ind,

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Python에서 cmap을 사용하여 단일 채널 png에서 imread를 수행 할 때 크기 재조정을 억제하는 방법은 무엇입니까?

파이 텍스트에서 칼라 맵과 함께 저장된 단일 채널 png 파일을로드해야합니다. 그들은 레이블의 색인을 포함하므로, 레이블을 다시 붙이면 나에게 부적절합니다. 이상한 이유로 인해 scipy.misc.imread과 cv2.imread은 이미지를로드 할 때 이미지의 크기를 조정합니다. 나는 그것을 어떻게 억제 할 수 있습니까? 편집는 : 난 그냥 PNG로 어떤

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왜 희소 행렬의 합계가 빈 차원을 유지합니까?

numpy.ndarray을 합하면 keepdims=True을 설정하지 않으면 배열의 차원이 감소합니다. 그러나,이 Scipy의 스파 스 매트릭스에 대한 진실하지 않는 것 : 예제의 마지막 줄에서와 같이 import scipy.sparse matrix = scipy.sparse.coo_matrix([[0, 1], [2, 1]]) print(matrix.

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euclidean 파이썬 xyz 좌표에서 거리

나는 이와 같은 데이터 파일이 있습니다. HETATM 1 H10 XSHQ 0 10.139 2.231 0.091 1.00 0.00 H HETATM 2 N1 XSHQ 0 9.641 1.386 -0.104 1.00 0.00 N HETATM 3 H9 XSHQ 0 9.773 1.133 -1.063 1.00 0.00 H HETATM 4 C1 XS

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Scipy cdist()에서 메트릭에 인수 전달

cdist()를 사용하여 사용자 정의 메트릭에 추가 인수를 전달할 수 있습니까? 난 그냥 여분의 키워드를 추가 시도하지만 오류 얻을 : def distanceMetric(x, y, radius=1): return x - y + radius def test(xs, ys, radius=1): return cdist(xs, ys, metri

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다른 출력 위 감안할 때

import numpy as np import scipy as sc from sklearn.preprocessing import normalize import scipy.sparse as sp import numpy import numpy as np import scipy.sparse as sp def func1(A,c,eps,maxit

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Python - 2D 배열에 대해 f- 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?

내가 두 배열을 가지고 문제, 우리는 그들이 AR2 (크기 (192289)), 표준 편차의 위도 - 경도의지도를 대표하는 Ar1 및 전화 할게, 난의 유사 크기의 배열을 자신의 차. 나는 두 가지 배열의 차이가 95 % 신뢰 수준 (alpha = 0.05)에 통계적으로 유의미한 점을 찍은 패턴 위에 차이를 그리고 싶습니다. 내, 코딩이 예제를 사용했다 코드