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 …
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, …
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 …
Non sembra esserci alcuna funzione che calcoli semplicemente la media mobile su numpy / scipy, portando a soluzioni contorte . La mia domanda è duplice: Qual è il modo più semplice per implementare (correttamente) una media mobile con numpy? Dato che questo sembra non banale e soggetto a errori, c'è …
esiste un modo più efficiente per prendere una media di un array in contenitori prespecificati? ad esempio, ho una matrice di numeri e una matrice corrispondente alle posizioni di inizio e fine del cestino in quella matrice e voglio solo prendere la media in quei raccoglitori? Ho un codice che …
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. …
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 …
Sto cercando una funzione in Numpy o Scipy (o qualsiasi libreria Python rigorosa) che mi fornisca la funzione di distribuzione normale cumulativa in Python.
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 …
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 …
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 …
Vorrei tracciare un istogramma normalizzato da un vettore usando matplotlib. Ho provato quanto segue: plt.hist(myarray, normed=True) così come: plt.hist(myarray, normed=1) ma nessuna delle due opzioni produce un asse y da [0, 1] tale che le altezze delle barre dell'istogramma si sommino a 1. Mi piacerebbe produrre un istogramma di questo …
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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