Python机器学习包安装（numpy，scipy，matplotlib、sklearn） Python在机器学习方面非常好用，然而其中的各种包安装起来却很费劲！！！前段时间刚把电脑重置了，所以不得不再一次安装。不过之前怎么弄的全给忘了，然后又重新找了网上的各种资料终于把一些基础的库安装完了，也正好趁此次机会记录一下。 接下来就说一下numpy、scipy、matplotlib、sklearn这四个库的安装。其实这几个包安装起来还是比较简单的，主要是由于几个库之间...
在CSR格式的scipy.sparse矩阵A的行row或column col中访问所有非零值的最快或最不冗长的方法是什么？ 以另一种格式(比方说,COO)更有效率吗？ 现在,我使用以下内容：A[row, A[row, :].nonzero()[1]]要么A[A[:, col].nonzero()[0], col]解决方法:对于这样的问题,需要了解不同格式的基础数据结构：In [672]: A=sparse.csr_matrix(np.arange(24).reshape(4,6)) In [673]: A.data Out[673]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,...
我收到了标题中提到的错误.我的代码中包含以下所有三个导入：import scipy as sc import scipy.stats from scipy import stats但仍然得到错误.我确定它与版本有关,但无法弄清楚如何使其工作或“nanmean”的解决方法.任何建议,将不胜感激.解决方法:nanmean是一个已弃用的函数,已从版本0.18.0中的scipy.stats中删除.您必须使用较旧版本的SciPy或使用NumPy中的等效功能.from numpy import nanmean
当我尝试使用以下代码使用scipy.minimize.brute()最小化函数时：import scipy scipy.optimize.brute(lambda x: x**2, ranges=(-2,3))我收到以下错误：TypeError: object of type 'int' has no len()我想它与范围的规格有关,但我不明白为什么.文件说Each component of the ranges tuple must be either a “slice object” or a range tuple of the form (low, high). 我的错误在哪里？解决方法:正如文件所说：Each component of th...
我有一个最小平方误差函数(基于另一个函数),我想最小化(基本上获得全局最小化曲线拟合),看起来像这样：def err(a, b, X, Y):return np.sum((f(a, b, X)-Y)**2)X是评估f的点阵列,取决于参数a和b,Y是X中定义的点的“基础事实”. 现在根据我在问题25206482和31388319中找到的,语法应该如下：Xc = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]) # points at which to evaluate error function Yc = np.array([0.2, 0.4, 0.8, 0.12, 0.15]) # ...
我正在将代码从Matlab移植到Python,并且无法找到firls()例程的替代品.它用于最小二乘线性相位有限脉冲响应(FIR)滤波器设计. 我看着scipy.signal,看起来没什么好看的.当然我能够替换我的remez和freqz算法,所以这很好. 在一个博客上我找到了一个算法,它实现了这个过滤器而没有加权,但我需要一个带权重的算法. 谢谢,大卫解决方法:现在,python中等效的firls似乎是作为信号包的一部分实现的：https://docs.scipy.org/doc/scipy/referenc...
我一直试图找到一种好的,灵活的方法来解析Python中的CSV文件,但没有一个标准选项似乎符合要求.我很想写自己的,但我认为numpy / scipy和csv模块中存在的一些组合可以做我需要的,所以我不想重新发明轮子. 我想要能够指定分隔符的标准功能,指定是否有标题,要跳过的行数,注释分隔符,要忽略的列等等.我缺少的核心功能是能够解析CSV文件以一种优雅地处理字符串数据和数字数据的方式.我的许多CSV文件都包含包含字符串(必须具有相同长度)和...
当比较scipy(0.9.0)和matplotlib(1.0.1)Delaunay三角测量程序时,我注意到一个无法解释的行为.我的点是存储在numpy.array中的UTM坐标([[easting,northing],[easting,northing],[easting,northing]]). Scipy的边缘缺少一些我的观点,而matplotlib就在那里.有没有修复,或者我做错了什么？import scipy import numpy from scipy.spatial import Delaunay import matplotlib.delaunaydef delaunay_edges(points):d = scipy.spatial.Delau...
使用一些实验数据,我不能为我的生活弄清楚如何使用splrep来创建B样条.数据如下：http://ubuntuone.com/4ZFyFCEgyGsAjWNkxMBKWD 这是一段摘录：#Depth Temperature 1 14.7036 -0.02 14.6842 -1.01 14.7317 -2.01 14.3844 -3 14.847 -4.05 14.9585 -5.03 15.9707 -5.99 16.0166 -7.05 16.0147这是一个关于x的深度和温度的情节： 这是我的代码：import numpy as np from scipy.interpolate import splrep, splevtda...
我使用scipy的weave.inline来执行计算上昂贵的任务.我有问题将一维数组返回到python范围. Weave.inline使用一个名为“return_val”的特殊参数,用于将值返回到python范围.以下返回整数值的示例运行良好：>>> from scipy.weave import inline >>> print inline(r'''int N = 10; return_val = N;''') 10但是,下面的示例确实在没有提示错误的情况下进行编译,并不会返回我期望的数组：>>> from scipy.weave import inline >>> code = ...
我正在尝试计算某些分布的标准差,并从两条路径中获得两个不同的结果.这对我来说没有多大意义 – 有人可以解释为什么会这样吗？scipy.stats.binom(189, 100/189).std() 6.8622115305451707scipy.stats.tstd([1]*100 + [0]*89) 0.50047821327986164为什么这两个数字不相等？解决方法:基本原因是你在那里采取两个完全不同的标准偏差.我认为你误解了scipy.stats.binom的作用.从the documentation开始：The probability mass function f...
以下代码在每个运行时给出不同的结果,同时使用k均值方法将数据聚类为3个部分：from numpy import array from scipy.cluster.vq import kmeans,vqdata = array([1,1,1,1,1,1,3,3,3,3,3,3,7,7,7,7,7,7]) centroids = kmeans(data,3,100) #with 100 iterations print (centroids)获得的三个可能的结果是：(array([1, 3, 7]), 0.0) (array([3, 7, 1]), 0.0) (array([7, 3, 1]), 0.0)实际上,计算出的k均值的顺序是不同的.但是,分配哪个k...
import scipytimeseries = [53.0, 28.0, 20.0, 113.0, 68.0, 18.0, 9.0, 72.0, 37.0, 29.0, 16.0, 70.0, 45.0, 3.0, 79.0, 7.0, 17.0, 0.0, 84.0, 19.0,0.0, 1.0, 5.0, 16.0, 1485.3333, 650.0, 39.0, 52.0, 82.0, 13.0, 11.0, 14.0, 31.0, 20.0, 399.0, 124.0, 39.0, 0.0, 9.0,42.0, 41.0, 98.5, 10.0, 4.0, 19.0, 53.0, 60.0, 789.0, 1471.3333, 876.0, 5.0, 714.0, 136.0, 27.0, 38.0, 29.0, 10.0,181.0, 1.0, 14.0, 39.0, 29.0...
我知道scipy中没有内置的sph_hankel1然后我想知道如何以正确的方式实现它？ 附加：只需使用Scipy或Sympy向我展示一个正确的sph_hankel1实现.解决方法:关于在SymPy中实现它,有一个关于如何实现特殊功能here的指南.我们希望拉出对众所周知的特殊功能的请求. 对于数值例程,它们在mpmath中实现.它在looks like中直接使用定义.
我试图使用scipy.stats.linregress来计算最小二乘意义上的两组数据之间的比例因子.然而,尽管输入xi变量是矢量而不是n2矩阵,但它给出了截距. 所以,一个简单的代码如下：from scipy import stats from numpy import arrange,arrayy = [0, 11, 19, 28, 41, 49, 62, 75, 81] xi = arange(0,9)scale, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(xi,y)运行它,我得到10.383的比例,但我也得到-0.86的截距.如何判断它只适合缩...