У меня есть следующий код, который должен быть непосредственно преобразован в cython: from numpy import * ## returns winning players or [] if undecided. def score(board): scores = [] checked = zeros(board.shape) for i in xrange(len(board)): for j in xrange(len(board)): if checked[i,j] == 0 and board[i,j] !=0: … do stuf моя попытка преобразования в cython: […]
Есть ли лучший способ найти, какой X дает мне Y, которого я ищу в SciPy? Я только начал использовать SciPy, и я не очень хорошо знаком с каждой функцией. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import interpolate x = [70, 80, 90, 100, 110] y = [49.7, 80.6, 122.5, 153.8, 163.0] […]
Как создать массив, где каждая запись имеет одно и то же значение – я знаю, что numpy.ones () и numpy.zeros () делают это для 1 и 0, но примерно -1: >>import numpy as np >>np.zeros((3,3)) array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]]) >>np.ones((2,5)) array([[ 1., 1., 1., 1., 1.], [ […]
Я читаю книгу, и я натолкнулся на этот код: import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x,y) plt.title("Web traffic over the last month") plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Hits/hour") plt.xticks([w*7*24 for w in range(10)], ['week %i'%w for w in range(10)]) plt.autoscale(tight=True) plt.grid() plt.show() Для контекста x представляет собой массив целых чисел, соответствующий часу. y – это массив «хитов» (от пользователей к веб-сайту) […]
Предполагается, что scipy.stats.ranksums python и wilcox.test R должны вычислять двухсторонние значения p для теста суммы рангов Wilcoxon. Но когда я запускаю обе функции на одни и те же данные, я получаю p-значения, которые различаются на порядки: Р: > x=c(57.07168,46.95301,31.86423,38.27486,77.89309,76.78879,33.29809,58.61569,18.26473,62.92256,50.46951,19.14473,22.58552,24.14309) > y=c(8.319966,2.569211,1.306941,8.450002,1.624244,1.887139,1.376355,2.521150,5.940253,1.458392,3.257468,1.574528,2.338976) > print(wilcox.test(x, y)) Wilcoxon rank sum test data: x and y W = 182, […]
Я написал этот тестовый скрипт: import numpy as np import scipy.linalg n = 130 r = np.array(np.random.normal(size=(n, n)), dtype=np.float32) e = scipy.linalg.eig(r, left=False, right=False) print e.mean() Запустив его с помощью IPython, код всегда преуспевает в доли секунды (я пробовал его около десятка раз) С Python код всегда не сходится (или просто зависает, для некоторого большего […]
В настоящее время я изучаю обработку изображений. В Scipy я знаю, что в Scipy.signal есть один медианный фильтр. Может ли кто-нибудь сказать мне, есть ли фильтр, подобный фильтру высоких частот? спасибо
Я пишу код, который имел длинные математические уравнения со многими тригонометрическими и другими тождествами. Есть ли способ визуализации одного и того же выражения в латексе и создания выражения C или python из него или наоборот. Как ввести и проверить математические выражения, чтобы увидеть, находятся ли скобки и т. Д. В правильном положении и использовать их […]
Я использую разложение Холецкого для выборки случайных величин из многомерного гаусса и вычисляет спектр мощности случайных величин. Результат, который я получаю от numpy.linalg.cholesky всегда имеет более высокую мощность на высоких частотах, чем у scipy.linalg.cholesky . Каковы различия между этими двумя функциями, которые могут вызвать этот результат? Какой из них более численно устойчив? Вот код, который […]
Для каждой пары городов src и dest аэропортов я хочу вернуть процентиль столбца, заданное значение столбца b . Я могу сделать это вручную как таковое: пример df только с двумя парами src / dest (у меня есть тысячи в моем фактическом df): dt src dest ab 0 2016-01-01 YYZ SFO 548.12 279.28 1 2016-01-01 DFW […]