《scipy》专题

问题内容： 我正在尝试将一些Python代码移植到Scala。它大量使用了Numpy和Scipy。虽然我已经找到了许多密集矩阵/线性代数库，它们可以作为NumPy的适当替代品（但不是极好的替代品），但我还没有真正找到能够提供我在SciPy中使用的功能的东西。特别是，我正在寻找一个支持稀疏部分本征分解的库（例如SciPy对arpack的包装），然后再寻找SciPy提供的一些简单内容的库（例如直方图）

问题内容： 我已经成功安装了Amazon ec2微型实例（Ubuntu 13.04）上的默认python编译器。但是我无法在virtualenv中安装。 以这个错误结束 和 在任何人问之前。对于默认的编译器返回 virtualenv命令返回 问题答案： 一种解决方案是临时在微型实例上启用交换。如本SO文章所述，可通过以下方式启用1gb交换： 一旦交换打开，通过pip安装scipy： scipy成功

问题内容： SciPy似乎在其自己的名称空间中提供了NumPy的大多数（但不是全部[1]）功能。换句话说，如果有一个名为的函数，几乎可以肯定有一个。在大多数情况下，两者看起来是完全相同的，甚至有时指向相同的功能对象。 有时，它们是不同的。举一个最近出现的例子： 是一个ufunc该返回的NaN为负参数; 返回负参数的复杂值，并且似乎不是ufunc。 同样可以说，大约，和，但不是关于[2]。 另一方面

问题内容： 似乎没有函数可以简单地计算numpy / scipy的移动平均值，从而导致解决方案复杂。 我的问题有两个： （正确）用numpy实现移动平均的最简单方法是什么？ 由于这似乎很简单且容易出错，是否有充分的理由不将电池包括在这种情况下？ 问题答案： 一种简单的方法是使用。其背后的想法是利用离散卷积的计算方式，并使用它来返回 滚动平均值 。这可以通过对长度等于我们想要的滑动窗口长度的序列进行

问题内容： 我一直在使用以拟合一些数据。我想在这些估计值上获得一些置信区间，因此我会查看输出，但是文档尚不清楚这是什么以及如何从中获取参数的协方差矩阵。 首先，它说这是雅可比行列式，但在注释中也说“是对黑森州的雅可比行列式近似值”，因此，它实际上不是雅可比行列式，而是使用与雅可比行列式近似的黑森州式。以下哪种说法是正确的？ 其次，这句话使我感到困惑： 必须将此矩阵乘以残差方差，以获得参数估计值的协

问题内容： 我正在寻找一个简单的函数，该函数可以根据相应的（也指定的）概率生成指定的随机值数组。我只需要它来生成浮点值，但我不明白为什么它不应该能够生成任何标量。我可以想到许多通过现有功能构建此功能的方法，但是我想我可能只是错过了明显的SciPy或NumPy函数。 例如： 注意：我找到了 scipy.stats.rv_discrete， 但是我不知道它是如何工作的。具体来说，我不明白这（下面）的含

问题内容： 我注意到Pandas现在已支持稀疏矩阵和数组。目前，我创建这样的： 有没有办法用或创建一个？转换为密集格式会严重破坏RAM。谢谢！ 问题答案： 不支持直接转换ATM。欢迎捐款！ 试试这个，在内存上应该没问题，因为SpareSeries很像csc_matrix（用于1列），而且空间效率很高

问题内容： 我发现在64位Windows上无法通过安装程序安装NumPy / SciPy，只有在32位上才可以。因为我需要的内存比32位安装提供的内存更多，所以我需要所有内容的64位版本。 我试图通过安装所有东西，并且大多数事情都起作用了。但是当我来到SciPy时，它抱怨缺少一个Fortran编译器。所以我通过MinGW / MSYS安装了Fortran。但是之后，您不能立即安装SciPy，需要重

问题内容： 假设我要在2d矩形区域内插值。我的变量“ z”包含如下所示的数据。每列的值都是恒定的，但是，数组的每一行的值可以不同，如下面的注释所示。 作为另一种可视化方法，我知道的值数组为： 我不知道“？” 值，并且应该对其进行插值。我尝试将它们替换为“无”，但是所有结果都得到“ nan”。 编辑： 我想我需要使用’griddata’或’interp2’。griddata似乎产生了我期望的结果，但

问题内容： 我需要使用标准Python包创建一个表示多边形的二进制掩码的numpy 2D数组。 输入：多边形顶点，图像尺寸 输出：多边形的二进制掩码（numpy 2D数组） （更大的上下文：我想使用scipy.ndimage.morphology.distance_transform_edt获得该多边形的距离变换。） 谁能告诉我该怎么做？ 问题答案： 答案很简单：

问题内容： 我认为这是最流行的方式： https://pytools.codeplex.com/wikipage?title=NumPy%20and%20SciPy%20for%20.Net 但是此链接不再存在： https://store.enthought.com/repo/.iron/ 我最近找到了该指令的克隆，还在github上找到了ironpkg-1.0.0.py的克隆。 但是，互联网上

问题内容： 对于使用6阶多项式插值非线性数据，我有一个非常具体的要求。我看过numpy / scipy例程（scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline），这些例程最多只能进行5级插值。 即使没有直接函数可以执行此操作，是否有办法在Python中复制Excel的LINEST线性回归算法？LINEST允许进行6度曲线拟合，但是我不希望将Excel用于任

本文向大家介绍Python实现曲线拟合操作示例【基于numpy,scipy,matplotlib库】，包括了Python实现曲线拟合操作示例【基于numpy,scipy,matplotlib库】的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python实现曲线拟合操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 这两天学习了用python来拟合曲线。 一、环境配置 本人比较比较懒，所以下载的全部是

问题内容： 如何在系统上安装SciPy？ 对于NumPy部分（SciPy依赖），实际上有一个64位Windows安装程序：numpy-1.3.0.win- amd64-py2.6.msi （直接下载URL，2310144字节）。 运行SciPy superpack安装程序会在对话框中显示以下消息： 无法安装。需要python版本2.6，在注册表中找不到该版本。 我已经安装了Python 2.6.2

问题内容： 我现在正在使用scipy.integrate.quad成功地集成一些实际的被积物。现在出现了一种情况，我需要集成一个复杂的被积物。和其他scipy.integrate例程一样，quad似乎无法做到这一点，所以我问：有没有办法使用scipy.integrate集成复杂的被积函数，而不必将实部和虚部分开？ 问题答案： 仅仅将其分为实部和虚构部分有什么问题？ 要求集成函数为其使用的算法返回浮