Tag: scipy

Невозможно интерпретировать MATLAB interp2d в Python scipy.interp

Следующий код – это просто понять контекст. Мой вопрос не требует большого понимания этого. Для Python нужен простой перевод одной строки кода MATLAB. us = np.linspace(-(1023)/2,(1023)/2,1024) vs = np.linspace(-(1023)/2,(1023)/2,1024) uu,vv = np.meshgrid(-us,vs) pu = ((((rx*SDD)/(ry+SOD))+us[0])/(-du))+1 xs = np.linspace(-(360-1)/2,(nx-1)/2,360) ys = np.linspace(-(360-1)/2,(ny-1)/2,360) zs = np.linspace(-(360-1)/2,(ny-1)/2,360) xx,yy = np.meshgrid(xs,ys) angle_rad = np.linspace(0,359,360) angle_rad = angle_rad*np.pi/180 for i […]

интерполяция на основе значений одного массива

У меня есть два массива со значениями: x = np.array([100, 123, 123, 118, 123]) y = np.array([12, 1, 14, 13]) Я хочу, например, оценить функцию: def func(a, b): return a*0.8 * (b/2) Итак, я хочу заполнить упущенные значения. Я использую: import numpy as np from scipy import interpolate def func(a, b): return a*0.8 * (b/2) […]

Python: слишком много индексов

Я пытаюсь выбрать суммы из массива с учетом критериев и отклонить другие суммы, которые не подходят. Критерии: если количество [i,:]> x * amount [i-1 ,:] сохранить, в противном случае сохранить предыдущую сумму. точно так же, как в принципе. И я заполняю все эти суммы, выбранные в новом массиве Array1. В конце концов массив кривых принимает […]

Как я могу «разделить» на два значения?

рассмотрим ряды панд n = 1000 s = pd.Series([0] * n + [1] * n, dtype=int) s.memory_usage() 8080 Я могу «разрезать» это, используя to_sparse s.to_sparse(fill_value=0).memory_usage() 4080 Но у меня всего 2 типа целых чисел. Я бы подумал, что я мог бы дважды разрезать. Есть ли способ сделать это?

Множество расстояний до списка (строка, столбец, расстояние)

У меня есть n-й массив, который выглядит следующим образом: [[ 0. 1.73205081 6.40312424 7.21110255 2.44948974] [ 1.73205081 0. 5.09901951 5.91607978 1. ] [ 6.40312424 5.09901951 0. 1. 4.35889894] [ 7.21110255 5.91607978 1. 0. 5.09901951] [ 2.44948974 1. 4.35889894 5.09901951 0. ]] Каждый элемент в этом массиве – это расстояние, и мне нужно превратить его в […]

CSR, несоответствие индексов и indptr

Поскольку моя матрица свойств была слишком большой, я использовал np.savez для сжатия. Полученные значения npy file 'следующим образом: indptr: 1, 21, 201, 219, 262, 285 … индексы: 125, 6, 921, 493, 218, 824 … Я думаю, что если элемент индексов ниже предыдущего элемента, мы находимся в следующей строке из-за направления чтения данных csr. В частности, […]

Можно ли перевести dtype scipy CSR-матрицы в NPY_FLOAT?

У меня есть scipy CSR-матрица, которая была построена из матрицы COO следующим образом: coord_mat = coo_matrix((data, (row, col)), dtype=np.float64) Он используется как вход в библиотеку с базовой реализацией C, и я считаю, что dtype моей матрицы double(np.float64) . Однако я столкнулся со следующей ошибкой: ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'flt' but got 'double' Я пошел […]

Python: 1d массивная круговая свертка

Интересно, есть ли функция в numpy / scipy для 1d массива круговой свертки. Функция scipy.signal.convolve() предоставляет только «режим», но не «границу», а для функции signal.convolve2d() качестве входного сигнала требуется 2d-массив. Мне нужно сделать это, чтобы сравнить открытую vs круговую свертку как часть домашней работы временного ряда.

Копирование значений массива numpy в определенное место разреженной матрицы

Поэтому я пытаюсь скопировать значения из одного массива numpy в разреженную матрицу. Первый массив выглядит так: results_array = [[ 3.00000000e+00 1.00000000e+00 4.00000000e+00 1.00000000e+03] [ 6.00000000e+00 2.00000000e+00 5.00000000e+00 7.00000000e+02] [ 1.60000000e+01 4.00000000e+00 8.00000000e+00 1.00000000e+03]} Второе значение (или results_array[i][1] ) диктует идентификатор столбца, третье значение ( results_array[i][2] ) определяет идентификатор строки и четвертое значение ( results_array[i][3] ) […]

Как обработать IPython <-> обратный вызов ()

В терминале IPython я хочу, чтобы функция в main() возвращалась в IPython, где я могу печатать, устанавливать … как обычно, а затем продолжать работать main() : IPython run main.py … def callback( *args ): … try: back_to_ipython() # <– how to do this ? In[]: print, set *args … … except KeyboardInterrupt: # or IPython […]

Interesting Posts
Python - лучший язык программирования в мире.