Utilizzando array Python standard, posso fare quanto segue: arr = [] arr.append([1,2,3]) arr.append([4,5,6]) # arr is now [[1,2,3],[4,5,6]] Tuttavia, non posso fare la stessa cosa in numpy. Per esempio: arr = np.array([]) arr = np.append(arr, np.array([1,2,3])) arr = np.append(arr, np.array([4,5,6])) # arr is now [1,2,3,4,5,6] Ho anche esaminato vstack, ma …
Sto cercando di creare le librerie richieste in un pacchetto che sto distribuendo. Richiede entrambe le librerie SciPy e NumPy . Durante lo sviluppo, ho installato entrambi usando apt-get install scipy che ha installato SciPy 0.9.0 e NumPy 1.5.1 e ha funzionato bene. Vorrei fare lo stesso usando pip install- …
Ho un set di dati e voglio confrontare quale riga lo descrive meglio (polinomi di diversi ordini, esponenziali o logaritmici). Uso Python e Numpy e per l'adattamento polinomiale c'è una funzione polyfit(). Ma non ho trovato tali funzioni per adattamento esponenziale e logaritmico. Ci sono? O come risolverlo altrimenti?
Supponiamo di avere un'immagine di dimensioni 3841 x 7195 pixel. Vorrei salvare il contenuto della figura su disco, dando come risultato un'immagine della dimensione esatta che specifico in pixel. Nessun asse, nessun titolo. Solo l'immagine. Personalmente non mi preoccupo dei DPI, in quanto desidero solo specificare la dimensione che l'immagine …
Chiuso. Questa domanda non soddisfa le linee guida Stack Overflow . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per StackTranslate.it. Chiuso 4 anni fa . Migliora questa domanda Ho un sacco di codice MATLAB dalla mia tesi sulla MS …
INTRODUZIONE : ho un elenco di oltre 30.000 valori interi compresi tra 0 e 47, inclusi, ad esempio, [0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47,...]campionati da una distribuzione continua. I valori nell'elenco non sono necessariamente in ordine, ma l'ordine non ha importanza per questo problema. PROBLEMA : in base alla mia distribuzione, vorrei calcolare il valore …
Posso scrivere qualcosa da solo trovando zero-incroci della prima derivata o qualcosa del genere, ma sembra una funzione abbastanza comune da essere inclusa nelle librerie standard. Qualcuno ne conosce uno? La mia particolare applicazione è un array 2D, ma di solito sarebbe usato per trovare picchi negli FFT, ecc. In …
Dopo aver eseguito l'elaborazione su un array di immagini o audio, è necessario normalizzarlo in un intervallo prima di poterlo riscrivere in un file. Questo può essere fatto in questo modo: # Normalize audio channels to between -1.0 and +1.0 audio[:,0] = audio[:,0]/abs(audio[:,0]).max() audio[:,1] = audio[:,1]/abs(audio[:,1]).max() # Normalize image to …
Numpy, scipy, matplotlib e pylab sono termini comuni tra coloro che usano python per il calcolo scientifico. Ho solo imparato qualcosa su Pylab e mi sono confuso. Ogni volta che voglio importare numpy, posso sempre fare: import numpy as np Lo considero solo una volta from pylab import * anche …
Non riesco a trovare alcuna libreria Python che faccia regressione multipla. Le uniche cose che trovo fanno solo una semplice regressione. Devo regredire la mia variabile dipendente (y) rispetto a diverse variabili indipendenti (x1, x2, x3, ecc.). Ad esempio, con questi dati: print 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6 …
Sto costruendo il mio ambiente intorpidito / scipy basato su blas e lapack più o meno sulla base di questa passeggiata. Quando ho finito, come posso verificare che le mie funzioni numpy / scipy utilizzino davvero le funzionalità blas / lapack precedentemente costruite?
Sto cercando di leggere un'immagine con Scipy. Tuttavia non accetta la scipy.misc.imreadparte. Quale potrebbe essere la causa di ciò? >>> import scipy >>> scipy.misc <module 'scipy.misc' from 'C:\Python27\lib\site-packages\scipy\misc\__init__.pyc'> >>> scipy.misc.imread('test.tif') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#11>", line 1, in <module> scipy.misc.imread('test.tif') AttributeError: 'module' object has no attribute 'imread'
In RI puoi creare l'output desiderato facendo: data = c(rep(1.5, 7), rep(2.5, 2), rep(3.5, 8), rep(4.5, 3), rep(5.5, 1), rep(6.5, 8)) plot(density(data, bw=0.5)) In Python (con matplotlib) il più vicino che ho ottenuto è stato con un semplice istogramma: import matplotlib.pyplot as plt data = [1.5]*7 + [2.5]*2 + [3.5]*8 …
Quando si installa scipy tramite pip con: pip install scipy Pip non riesce a creare scipy e genera il seguente errore: Cleaning up... Command /Users/administrator/dev/KaggleAux/env/bin/python2.7 -c "import setuptools, tokenize;__file__='/Users/administrator/dev/KaggleAux/env/build/scipy/setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" install --record /var/folders/zl/7698ng4d4nxd49q1845jd9340000gn/T/pip-eO8gua-record/install-record.txt --single-version-externally-managed --compile --install-headers /Users/administrator/dev/KaggleAux/env/bin/../include/site/python2.7 failed with error code 1 in /Users/administrator/dev/KaggleAux/env/build/scipy Storing debug …
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