Tag: scipy

В чем разница между numpy.linalg.lstsq и scipy.linalg.lstsq?

lstsq пытается решить Ax=b минимизируя |b – Ax| , Оба scipy и numpy предоставляют функцию linalg.lstsq с очень похожим интерфейсом. В документации не упоминается, какой тип алгоритма используется, ни для scipy.linalg.lstsq, ни для numpy.linalg.lstsq , но он, похоже, почти то же самое. Реализация, похоже, отличается для scipy.linalg.lstsq и numpy.linalg.lstsq . Оба, кажется, используют LAPACK, оба […]

Преобразование данных в Pandas непосредственно в Матрицу Sparse Numpy

Я создаю матрицу из блока данных Pandas следующим образом: dense_matrix = np.array(df.as_matrix(columns = None), dtype=bool).astype(np.int) А затем в разреженную матрицу с: sparse_matrix = scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix) Есть ли способ перейти от df прямо к разреженной матрице? Заранее спасибо.

Самый быстрый способ создания строго растущих списков в Python

Я хотел бы узнать, что является наиболее эффективным способом достижения следующего в Python: Предположим, что у нас есть два списка a и b которые имеют равную длину и содержат до 1e7 элементов. Однако для удобства иллюстрации мы можем рассмотреть следующее: a = [2,1,2,3,4,5,4,6,5,7,8,9,8,10,11] b = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] Цель состоит в том, чтобы создать строго монотонный список […]

Непрерывная взаимная информация в Python

[Frontmatter] (пропустите это, если вы просто хотите задать вопрос) : В настоящее время я рассматриваю использование взаимной информации Shannon-Weaver и нормализованное избыточность для измерения степени маскировки информации между мешками с дискретными и непрерывными значениями функций, организованными функцией. Используя этот метод, моя цель – построить алгоритм, который очень похож на ID3 , но вместо использования энтропии […]

Пошаговая регрессия в Python

Как выполнить ступенчатую регрессию в python ? Есть методы для OLS в SCIPY, но я не могу делать поэтапно. Любая помощь в этом отношении будет большой помощью. Благодарю. Edit: Я пытаюсь построить модель линейной регрессии. Я имею 5 независимых переменных и используя пошаговую ступенчатую регрессию, я стараюсь выбирать переменные, чтобы моя модель имела наименьшее значение […]

numpy.where () подробное, пошаговое объяснение / примеры

У меня проблемы с пониманием numpy.where (), несмотря на чтение документа , этого сообщения и этого сообщения. Может ли кто-нибудь предоставить пошаговые комментарии к примерам с массивами 1d и 2d?

Вычисление собственных значений очень больших разреженных матриц в python

У меня очень большая разреженная матрица, представляющая переходный марксикс в Марковской цепочке, т. Е. Сумма каждой строки матрицы равна единице, и мне интересно найти первое собственное значение и соответствующий ему вектор, который меньше единицы. Я знаю, что собственные значения ограничены в разделе [-1, 1], и все они являются вещественными (не комплексными). Я пытаюсь вычислить значения, […]

LCP с разреженной матрицей

Я указываю матрицы заглавными буквами, а векторы – маленькими буквами. Мне нужно решить следующую линейную систему уравнений для v . rv >= u + Av v >= s Определяя z = vs , B=rI – A , q=-u + BS , я могу переписать предыдущую задачу как проблему линейной комплементарности и надеяться использовать решатель LCP, […]

Open source Enthought Python альтернатива

Я использовал распространение Python от Enthoughtth в качестве аспиранта для анализа данных и действительно наслаждался этим. Но я недавно занял задание, которое убирает мою способность использовать его. Я предпочитаю Python для начальной области и очистки данных, а R – для статистики. Часть стимула для этого, хотя, пытается из панд. И другая часть – у меня […]

Присоединение точек данных к кумулятивному распределению

Я пытаюсь сопоставить гамма-распределение с моими точками данных, и я могу это сделать, используя код ниже. import scipy.stats as ss import numpy as np dataPoints = np.arange(0,1000,0.2) fit_alpha,fit_loc,fit_beta = ss.rv_continuous.fit(ss.gamma, dataPoints, floc=0) Я хочу реконструировать более крупное распределение, используя множество таких небольших гамма-распределений (большее распределение не имеет значения для вопроса, только оправдывая, почему я пытаюсь […]

Python - лучший язык программирования в мире.