如何从 Python 中的 scipy 中的链接/距离矩阵计算集群分配?
如果你在 Python 中的 scipy 中有这个层次聚类调用: from scipy.cluster.hierarchy 导入链接# dist_matrix 是长距离矩阵链接矩阵 = 链接(平方(dist_matrix)，链接方法) 那么从这里到单个点的集群分配的有效方法是什么?即长度为N的向量，其中N是点的数量，其中每个条目i是点i，给定由给定阈值 thresh 在结果聚类上生成的聚类数?
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带有 scipy.sparse 的马尔可夫链平稳分布?
我有一个马尔可夫链，它是一个大的稀疏scipy矩阵A.(我已经以 scipy.sparse.dok_matrix 格式构建了矩阵，但转换为其他格式或将其构建为 csc_matrix 都可以.) 我想知道这个矩阵的任何平稳分布 p，它是特征值 1 的特征向量.此特征向量中的所有条目都应为正且相加为 1，以表示概率分布. 这意味着我想要系统的任何解决方案(AI) p = 0, p.sum(
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如何将 scipy.sparse CSR 矩阵正确传递给 cython 函数?
我需要将 scipy.sparse CSR 矩阵传递给 cython 函数.如何指定类型，就像 numpy 数组一样? 解决方案 这里有一个例子，说明如何使用 row 属性快速访问 coo_matrix 中的数据，col 和 data.该示例的目的只是展示如何声明数据类型和创建缓冲区(还添加编译器指令，这通常会给您带来相当大的提升)... #cython: boundscheck=Fal
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应用 SVD 会立即引发内存错误吗?
我试图在我的矩阵 (3241 x 12596) 上应用 SVD，该矩阵是在一些文本处理之后获得的(最终目标是执行潜在语义分析)，但我无法理解为什么在我的 64 位上会发生这种情况机器有16GB RAM.svd(self.A) 被调用的那一刻，它会抛出一个错误.准确的错误如下: 回溯(最近一次调用最后一次):文件“.\SVD.py"，第 985 行，位于 _svd.calc()文件
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使用 scipy.optimize.linprog 进行线性规划
我刚刚用 scipy.optimize.linprog 检查了简单的线性规划问题: 1*x[1] + 2x[2] ->最大限度1*x[1] + 0*x[2] = 10*x[1] + 1*x[2] >= 11*x[1] + 1*x[2] 得到了非常奇怪的结果，我预计 x[1] 将是 1 而 x[2] 将是 5，但是: >>>打印优化.linprog([1, 2], A_ub=[[1, 1]]
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如何在 Scipy NNLS 函数解决方案中包含约束，使其总和为 1
我有以下代码来解决非负最小二乘法.使用 scipy.nnls. 将 numpy 导入为 np从 scipy.optimize 导入 nnlsA = np.array([[60, 90, 120],[30, 120, 90]])b = np.array([67.5, 60])x, 范数 = nnls(A,b)打印 x#[ 0. 0.17857143 0.42857143]# 现在需要让这个数组总和
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将 python 函数广播到 numpy 数组
假设我们有一个特别简单的函数，比如 将 scipy 导入为 sp定义函数(x，y):返回 x + y 这个函数显然适用于 x 和 y 的几种内置 Python 数据类型，如字符串、列表、整数、浮点数、数组等.因为我们对数组特别感兴趣，我们考虑两个数组: x = sp.array([-2, -1, 0, 1, 2])y = sp.array([-2, -1, 0, 1, 2])xx = x[:
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scipy 相当于 MATLAB spy
我一直在将 isomap 算法的代码从 MATLAB 移植到 Python.我正在尝试使用 spy 函数可视化稀疏模式. MATLAB 命令: spy(sparse(A));绘制; Python 命令: matplotlib.pyplot.spy(scipy.sparse.csr_matrix(A))plt.show() 我无法使用上述命令在 Python 中重现 MATLAB 结果
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Matplotlib - 已分箱数据的阶梯直方图
我正在尝试使用已经分箱的数据获取直方图.我一直在尝试为此使用 bar()，但我似乎无法弄清楚如何使其成为阶梯直方图 就像示例中的这个，而不是填充的直方图. 解决方案 你可能会作弊，通过偏移你的数据并使用 plot 代替: from matplotlib import pyplot将 numpy 导入为 np#样本数据:x = np.arange(30)y = np.cumsum(np.a
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官方缩写:import scipy as sp/sc
我都看过: 将 scipy 导入为 sp 和: 将 scipy 导入为 sc 是否在任何地方列出了官方偏好? 例如，在Scipy 文档介绍，建议 将 numpy 导入为 np将 matplotlib 导入为 mpl导入 matplotlib.pyplot 作为 plt 但没有为 Scipy 包提供类似的缩写. 在这个问题中，sp是推荐，但指向 Scipy 文档的链接实际上并
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如何将 scipy.sparse 矩阵元素乘以广播的密集一维数组?
假设我有一个二维稀疏数组.在我的实际用例中，行数和列数都大得多(比如 20000 和 50000)，因此当使用密集表示时它无法放入内存中: >>>将 numpy 导入为 np>>>将 scipy.sparse 导入为 ssp>>>a = ssp.lil_matrix((5, 3))>>>a[1, 2] = -1>>>[4, 1] = 2>>>a.todense()矩阵([[ 0., 0., 0.
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将 ndarray 从 float64 转换为整数
我在 python 中有一个 ndarray 和 float64 的 dtype.我想将数组转换为整数数组.我该怎么做? int() 不起作用，因为它说它无法将其转换为标量.更改 dtype 字段本身显然不起作用，因为实际字节没有改变.我似乎在 Google 或文档中找不到任何内容 - 执行此操作的最佳方法是什么? 解决方案 使用 .astype. >>>a = numpy.arr
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SciPy 中的 2D 插值问题，非矩形网格
我一直在尝试使用 scipy.interpolate.bisplrep() 和 scipy.interpolate.interp2d() 为我的 (218x135) 2D 球极网格上的数据查找插值.我将网格节点的笛卡尔位置的二维数组 X 和 Y 传递给这些数组.我不断收到如下错误(对于使用 interp2d 进行线性插补): "警告:不能添加更多的结，因为额外的结会重合用一个旧的.可能的原因
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numpy 数组上的 Scipy 插值
我有一个按以下方式定义的查找表: | 标题行元素是 (hh) 标题列 (inc) 元素为 用户将输入一个值，例如 (1.3, 25,000)、(0.2, 50,000) 等等.scipy.interpolate() 应该进行插值以确定正确的值. 目前，我能做到这一点的唯一方法是使用一堆 if/elifs，如下所示.我很确定有更好、更有效的方法来做到这一点 这是我到目前为止所
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Python中的多元核密度估计
我正在尝试使用 SciPy 的 gaussian_kde 函数来估计多元数据的密度.在我下面的代码中，我采样了一个 3D 多元法线并拟合了核密度，但我不确定如何评估我的拟合. 将 numpy 导入为 np来自 scipy 导入统计mu = np.array([1, 10, 20])sigma = np.matrix([[4, 10, 0], [10, 25, 0], [0, 0, 100]])数
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python的加/减运算符±
我正在寻找一种在 python 2 或 3 中执行加/减运算的方法.我不知道命令或运算符，也找不到执行此操作的命令或运算符. 我错过了什么吗? 解决方案 另一种可能性:uncertainties 是一个模块用于进行容错计算，即 (2.1 +/- 0.05) + (0.6 +/- 0.05) # =>(2.7 +/- 0.1) 可以写成 from 不确定性 import uflo
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Scipy 曲线拟合运行时错误:未找到最佳参数:函数调用次数已达到 maxfev = 1000
我想进行对数拟合.但我不断收到运行时错误: 未找到最佳参数:已达到对函数的调用次数最大费率 = 1000 我使用以下脚本.谁能告诉我我哪里出错了?我使用 Spyder 仍然是初学者. 导入数学将 matplotlib 导入为 mpl从 scipy.optimize 导入 curve_fit将 numpy 导入为 np#数据F1=[735.0,696.0,690.0,683.0,680
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对 Python/SciPy 中的低差异(例如 Sobol)准随机序列的建议?
我想在基于 SciPy 的模拟中使用准随机序列，特别是 Sobol.对现有的高效软件包有什么建议吗? 解决方案 我会使用 OpenTURNS，其中提供了几个低差异序列: Faure 序列， 哈尔顿序列， 反向 Halton 序列， Haselgrove 序列， Sobol 序列. 此外，可以生成序列以使边缘具有任意分布.这是通过基于逆分布函数的概率变换完成的. 在
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scipy.ndimage.interpolation.rotate 后旋转的图像坐标?
我有一个用于从 FITS 文件中读取的图像的 numpy 数组.我使用 scipy.ndimage.interpolation.rotate 将它旋转了 N 度.然后我想弄清楚原始非旋转框架中的某个点 (x,y) 在旋转图像中的最终位置——即，旋转框架坐标 (x',y') 是什么? 这应该是一个非常简单的旋转矩阵问题，但是如果我执行通常的基于数学或编程的旋转方程，新的 (x',y') 不会在
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如何在 Python 中插入 2D 曲线
我有一组 x &y 坐标是曲线/形状，我想要平滑曲线/锐利并绘制图形. 我尝试了不同的插值来平滑曲线/形状，但它仍然不符合我的期望.使用点绘制平滑的曲线/形状. 像下面这样，使用x,y点得到平滑的圆/曲线 但是，我得到了类似的东西 圆.jpg 曲线.jpg 正方形.jpg 我在样条插值和 rbf 插值方面也遇到了麻烦. 对于cubic_spline_
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