Tag: scipy

Чи Квадрат Испытание независимости в Python

В Ubuntu 10.04.4, используя Python 2.6.5, NumPy и SciPy, можно ли выполнить квадратную проверку независимости? В R это достигается следующим: > row1 = c(91,90,51) > row2 = c(150,200,155) > row3 = c(109,198,172) > data.table = rbind(row1,row2,row3) > chisq.test(data.table) Как я могу это сделать в Python?

Эволюция PyData

Я читал о PyData в нескольких местах (например, здесь ), но я все еще смущен этим термином, который действительно означает. Является ли PyData официальной организацией? (например, существует ли фонд, который владеет / поддерживает PyData.org ?). Это просто конференция? Или это в основном термин, используемый свободно для ссылки на список пакетов Python? Кроме того, какие пакеты […]

Нормализовать / стандартизировать повторение numpy

Интересно, что лучший способ нормализации / стандартизации recarray . Чтобы было ясно, я говорю не о математической матрице, а о массиве записей, который также имеет, например, текстовые столбцы (например, метки). a = np.genfromtxt("iris.csv", delimiter=",", dtype=None) print a.shape > (150,) Как вы можете видеть, я не могу, например, обрабатывать a[:,:-1] поскольку форма является одномерной. Лучшее, что […]

Как реализовано multarray.correlate2 (a, v, mode)?

На моем пути, чтобы понять, как Numpy.correlate() действительно работает, я добираюсь до ее реализации в чистом Python, но то, что я увидел, было очень разочаровывающим: def correlate(a, v, mode='valid', old_behavior=False): mode = _mode_from_name(mode) if old_behavior: warnings.warn("""Warning.""", DeprecationWarning) return multiarray.correlate(a, v, mode) else: return multiarray.correlate2(a, v, mode) Поэтому я начал искать реализацию функции multiarray.correlate2(a, v, mode) […]

Pandas: используйте несколько столбцов фрейма данных как индекс другого

У меня есть большой фреймворк с моими данными в нем и еще один фреймворк с тем же первым измерением, который содержит метаданные о каждом моменте времени (например, какой пробный номер он был, какой тип пробной версии был). То, что я хочу сделать, – это срезать большой фреймворк, используя значения «метаданных». Я хочу сохранить эти отдельные […]

Добавление столбца нулей в csr_matrix

У меня есть MxN разреженная csr_matrix , и я бы хотел добавить несколько столбцов с нулями справа от матрицы. В принципе, массивы indptr , indices и data сохраняются одинаково, поэтому я хочу только изменить размеры матрицы. Однако это, похоже, не реализовано. >>> A = csr_matrix(np.identity(5), dtype = int) >>> A.toarray() array([[1, 0, 0, 0, 0], […]

Построение стохастических процессов в Python

Скажем, у меня есть стохастический процесс, определенный между [0… N] , например N=50 . Для каждого местоположения у меня есть несколько выборок (например, m=100 выборок) (представляющих распределение выборок в каждом месте). Один из способов взглянуть на это – это двумерный массив размером (m,N) . Как я могу построить это интуитивно в matplotlib ? Одна из […]

Использование CX_Freeze со Scipy: scipy.special._ufuncs.py

У меня проблемы с замораживанием моей программы. Я сузил его до скудного модуля. Программа, которую я пытаюсь заморозить, – это: from scipy import signal signal.hann(1000) Мой сценарий установки: import sys from cx_Freeze import setup, Executable build_exe_options = {} base = None if sys.platform == "win32": base = "Win32GUI" setup( name = "Some name", version = […]

Функция Python эквивалентна функции `pretty ()`?

Я реплицирую некоторый R-код в Python. Я споткнулся о R pretty() . Все, что мне нужно, pretty(x) , где x – числовое. Грубо говоря, функция «вычисляет красивые точки останова» как последовательность нескольких «круглых» значений. Я не уверен, что есть эквивалент Python, и мне не очень повезло с Google. Изменить: более конкретно, это описание на странице […]

Эффективный способ создания диагональной разреженной матрицы

У меня есть следующий код на Python с помощью Numpy: p = np.diag(1.0 / np.array(x)) Как я могу преобразовать его, чтобы получить разреженную матрицу p2 с теми же значениями, что и p без создания p первую очередь?

Python - лучший язык программирования в мире.