Domande taggate «scipy»

SciPy è una libreria open source di algoritmi e strumenti matematici per il linguaggio di programmazione Python.

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Numpy: divide ogni riga per un elemento vettoriale
Supponiamo di avere un array numpy: data = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]) e ho un "vettore" corrispondente: vector = np.array([1,2,3]) Come opero su dataogni riga per sottrarre o dividere in modo che il risultato sia: sub_result = [[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]] div_result = [[1,1,1], [1,1,1], [1,1,1]] Per farla breve: come si esegue un'operazione su …
119 python  arrays  numpy  scipy 

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ImportError durante l'importazione da sklearn: impossibile importare il nome check_build
Ricevo il seguente errore durante il tentativo di importazione da sklearn: >>> from sklearn import svm Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> from sklearn import svm File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in <module> from . import check_build ImportError: cannot import name check_build Sto usando python 2.7, …

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Analisi delle componenti principali in Python
Vorrei utilizzare l'analisi delle componenti principali (PCA) per la riduzione della dimensionalità. Numpy o scipy ce l'hanno già o devo farlo da solo numpy.linalg.eigh? Non voglio solo usare la scomposizione del valore singolare (SVD) perché i miei dati di input sono abbastanza dimensionali (~ 460 dimensioni), quindi penso che SVD …
112 python  numpy  scipy  pca 



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Istogramma Matplotlib
Quindi ho un piccolo problema. Ho un set di dati in scipy che è già in formato istogramma, quindi ho il centro dei contenitori e il numero di eventi per contenitore. Come posso ora tracciare è come un istogramma. Ho provato solo a farlo bins, n=hist() ma non è piaciuto. …

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Come posso eseguire l'interpolazione bidimensionale usando scipy?
Questa domanda e risposta è intesa come una canonica (-ish) riguardante l'interpolazione bidimensionale (e multidimensionale) usando scipy. Ci sono spesso domande riguardanti la sintassi di base di vari metodi di interpolazione multidimensionale, spero di mettere in chiaro anche questi. Ho una serie di punti dati bidimensionali sparsi e vorrei tracciarli …


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ImportError: impossibile importare il nome NUMPY_MKL
Sto cercando di eseguire il seguente semplice codice import scipy scipy.test() Ma ricevo il seguente errore Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Python27\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 586, in runfile execfile(filename, namespace) File "C:/Users/Mustafa/Documents/My Python Code/SpectralGraphAnalysis/main.py", line 8, in <module> import scipy File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\__init__.py", line 61, in …

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ImportError: nessun modulo denominato scipy
Sto usando Python 2.7 e sto cercando di far funzionare PyBrain. Ma ottengo questo errore anche se scipy è installato - Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1- py2.7.egg/pybrain/__init__.py", line 1, in <module> from pybrain.structure.__init__ import * File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1-py2.7.egg/pybrain/structure/__init__.py", line 1, in <module> from …

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Quantile-Quantile Plot utilizzando SciPy
Come creeresti un grafico qq usando Python? Supponendo che si disponga di un ampio insieme di misurazioni e si utilizzi una funzione di tracciamento che accetta valori XY come input. La funzione dovrebbe tracciare i quantili delle misurazioni rispetto ai corrispondenti quantili di una certa distribuzione (normale, uniforme ...). Il …


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Individuazione degli autovettori più piccoli con matrice sparsa di grandi dimensioni, oltre 100 volte più lenta in SciPy che in Octave
Sto cercando di calcolare pochi (5-500) autovettori corrispondenti ai più piccoli autovalori di grandi matrici quadrate simmetriche (fino a 30000x30000) con meno dello 0,1% dei valori diversi da zero. Attualmente sto usando scipy.sparse.linalg.eigsh in modalità shift-invert (sigma = 0.0), che ho capito attraverso vari post sull'argomento è la soluzione preferita. …
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