《scipy》专题

问题内容： 我无法确切地理解反射模式如何处理我的数组。我 有一个非常简单的数组： [[ 1. 1. 1. 1. 1.] [ 2. 2. 2. 2. 2.] [ 4. 4. 4. 4. 4.] [ 5. 5. 5. 5. 5.]] Applying a uniform (mean) filter with a window size of 3 I get the following: [[ 1.33

问题内容： 为了计算多元法线的CDF，我遵循了此示例（对于单变量情况），但无法解释scipy产生的输出： 产生的输出是： 如果联合CDF定义为： 则预期输出应为0到1之间的实数。 问题答案： 经过大量搜索后，我认为Noah H. Silbert的这篇博客文章描述了标准库中唯一可用于在Python中为多元正态计算cdf的现成代码。Scipy可以做到这一点，但是正如博客中提到的那样，很难找到。该方法基

问题内容： 我需要用python计算bspline曲线。我看了看scipy.interpolate.splprep公司和其他一些scipy模块，但找不到任何能给我所需要的东西。所以我在下面写了我自己的模块。 代码运行得很好，但速度很慢（test函数运行时间为0.03s，看起来 就像很多考虑到我只要求100个样品和6个对照品 顶点）。有没有一种方法可以通过几个scipy模块调用来简化下面的代码想必会

问题内容： 我目前正在关注 安装SciPy堆栈 的教程 ， 以便在Ubuntu 12.04（精确的穿山甲）上安装SciPy（我无法使用，因为我需要最新版本）。 但是，执行以下命令时出现错误： sudo python setup.py install –prefix = / usr / local＃安装到/ usr / local 此外，如何测试此模块是否正确安装？ 问题答案： PyPM是安装它的好

问题内容： 我正在使用Python 2.7并试图使PyBrain正常工作。 但是即使安装了scipy，我也会收到此错误- 我已经使用此命令安装了scipy- 我得到- 我该怎么办？ 问题答案： 尝试使用pip将其安装为python软件包。您说您已经尝试过： 现在运行： 我同时运行了它，并且在我基于Debian的盒子上运行了。

问题内容： 给定3D中的一组点，通常的问题是找到以下形式的平面方程的系数： 从而使所得平面 最适合 该组点。 在此SO答案中，函数scipy.optimize.minimize用于解决此问题。 它依赖于对系数的初始猜测，并最小化了将每个点到平面表面的距离相加的误差函数。 在此代码中（基于此另一个SO答案），scipy.linalg.lstsq函数用于解决相同的问题（仅限于一阶多项式时）。 它在等式

问题内容： 此处有一篇文章：https : //gist.github.com/JonathanRaiman/f2ce5331750da7b2d4e9，通过仅调用Fortran库（BLAS / LAPACK / Intel MKL / OpenBLAS /随NumPy一起安装的任何库），都显示了极大的速度改进。经过数小时的研究（由于不建议使用的SciPy库），我终于得到了编译，但没有结果。它比Nu

问题内容： 我正在尝试研究如何使用cython来加快涉及我定义的类中完成的集成的计算。我试图更好地了解cython如何与用户定义的python类一起工作。我想了解更多有关为什么发生以下描述的错误的信息。 我在名为的文件中有以下cython代码 它显示了从班级内调用的三种方式 使用在类外部定义的cython被积函数：（确定！） 使用在类内部定义的cython被积函数：（产生错误） 将在类内部定义的c

本文向大家介绍python统计函数库scipy.stats的用法解析，包括了python统计函数库scipy.stats的用法解析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 背景 总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例。 正态分布 以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法。 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和

问题内容： 我想知道最好的方法是用scipy.sparse迭代稀疏矩阵的非零条目。例如，如果我执行以下操作： 输出是 因此看来迭代器正在接触每个元素，而不仅仅是非零条目。我看过API http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generation/scipy.sparse.lil_matrix.html 并搜索了一下，但是我似乎找不到有效的解决方案。 问题

问题内容： 我想从python调用mkl.mkl_scsrmultcsr。目的是计算压缩的稀疏行格式的稀疏矩阵C。稀疏矩阵C是A和A的转置之间的矩阵乘积，其中A也是csr格式的稀疏矩阵。在计算C =带有scipy的点（AT）时，scipy似乎（？）分配新的内存以保存A（AT）的转置，并且肯定为新的C矩阵分配内存（这意味着我不能使用现有的C矩阵）。因此，我想尝试直接使用mkl c函数来减少内存使用量

问题内容： 我想使用python使对数正态分布适合我的数据。根据手册，返回 形状，位置，比例 参数。但是，对数正态分布通常只需要两个参数：平均值和标准偏差。 如何解释scipy函数的结果？如何获得均值和std.dev。 问题答案： scipy中的分布以通用的方式通过两个参数的位置和比例进行编码，因此位置是将分布向左或向右移动的参数（），而是压缩或拉伸分布的参数。 对于两个参数的对数正态分布，“均值

问题内容： 使用SciPy / Numpy在Python中连接稀疏矩阵的最有效方法是什么？ 在这里，我使用以下内容： 我想在回归中使用两个预测变量，但是当前格式显然不是我想要的格式。是否有可能获得以下信息： 它太大，无法转换为深格式。 问题答案： 您可以使用来连接行数相同的稀疏矩阵（水平串联）： 同样，您可以用于将具有相同列数的稀疏矩阵进行串联（垂直串联）。 使用或将创建带有两个稀疏矩阵对象的数组

问题内容： 我非常沮丧，因为几个小时后，我似乎无法在python中执行看似简单的3D插值。在Matlab中，我要做的就是 使用scipy的ndimage.map_coordinate或其他numpy方法的确切含义是什么？ 谢谢 问题答案： 在scipy 0.14或更高版本中，有一个非常相似的新功能。 MATLAB命令将转换为以下内容： 这是一个完整的例子，展示了两者。它将帮助您了解确切的区别… M

问题内容： 似乎scipy提供了一种功能来计算一组数字的平均绝对偏差： http://projects.scipy.org/scipy/browser/trunk/scipy/stats/models/utils.py?rev=3473 但是，我在最新版本的scipy中找不到它。当然，可以从存储库中复制旧代码，但是我更喜欢使用scipy的版本。我在哪里可以找到它，或者它已经被替换或移除了？ 问题答