使用 NaN 按列对 Pandas 中的数据进行 Winsorizing
我想对 Pandas 数据框中的几列数据进行 winsorize.每列都有一些 NaN，这会影响 winsorization，因此需要将其删除.我知道如何执行此操作的唯一方法是删除所有 数据的它们，而不是仅逐列删除它们. MWE: 将 numpy 导入为 np将熊猫导入为 pd从 scipy.stats.mstats 导入 winsorize# 创建数据框N、M、P = 10**5、4、1
..
scipy相关内容
无法安装 Statsmodels...python
我使用的是 32 位 cmd、64 位 Windows、python 2.7 当我输入命令 pip install statsmodels 对于 scipy 的某些模块，我收到以下错误... Scipy 的构建轮失败 scipy 的清理构建目录失败 解决方案 安装 numpy pip install numpy 如果您遇到 numpy 的安装问题，请从 http 获取预构建的
..
多边形内的点
我正在寻找一种使用 NumPy/SciPy 确定特定点是否在给定顶点的多边形内的方法. 网上没找到.有没有办法使用 NumPy/SciPy 做到这一点? 解决方案 您是否考虑过 Shapely?只需创建一个 Polygon 并检查是否多边形 包含一个点. >>>from shapely.geometry 导入点>>>从 shapely.geometry.polygon 导入多边形>
..
计算二维插值积分时出错.比较 numpy 数组
我的优化任务涉及计算以下积分并找到 xl 和 xu 的最佳值: 迭代时间太长，所以我决定通过计算所有可能值 xl 和 xu 的积分来加速它们，然后在优化过程中插入计算值. 我编写了以下函数: def k_integrand(x, xl, xu):return((x**2)*mpmath.exp(x))/((xu - xl)*(mpmath.exp(x)-1)**2)@np.vec
..
我可以使用 numpy 来加速这个循环吗?
晚上好， 我正在尝试加速此代码中的循环.我已经通读了 numpy 文档，但无济于事.np.accumulate 看起来几乎是我需要的，但不完全是. 我可以做些什么来加速循环? 将 numpy 导入为 npN = 1000AR_part = np.random.randn(N+1)s2 = np.ndarray(N+1)s2[0] = 1.0贝塔 = 1.3old_s2 = s2[0]
..
scipy.integrate.quad 大数精度
我尝试通过 scipy.integrate.quad() 计算这样的积分(实际上是指数分布的 cdf 及其 pdf): 将 numpy 导入为 np从 scipy.integrate 导入四边形定义 g(x):返回 .5 * np.exp(-.5 * x)打印四边形(g, a=0., b=np.inf)打印四边形(g, a=0., b=10**6)打印四边形(g, a=0., b=10**5)打
..
在 Python 中拟合分段函数
我正在尝试将分段定义的函数拟合到 Python 中的数据集.我已经搜索了很长时间，但我还没有找到答案是否可行. 要了解我正在尝试做什么，请查看以下示例(这对我不起作用).在这里，我试图将移位绝对值函数 (f(x) = |x-p|) 拟合到以 p 作为拟合参数的数据集. import scipy.optimize 就这样将 numpy 导入为 npdef fitfunc(x,p):如果x＞p
..
Python/Numba:scipy.special.gammainc() 的未知属性错误
我在使用 @jit 装饰器运行代码时遇到错误.似乎无法找到函数 scipy.special.gammainc() 的某些信息: 在 nopython 失败(nopython 前端)模块的未知属性 'gammainc'(
..
沿曲线评估 scipy 2D 插值的输出
我有从网格点 x, y 处的二维函数 f 采样的数据 z，如 z = f(x, y). 很容易通过 f = interp2d(x, y, z) 用 scipy.interp2d 插入 f. 然而，评估 f(x, y) 会返回一个完整的 2D 网格，就像我已经完成一样 xx, yy = np.meshgrid(x, y)f(xx, yy) 我想要的行为是简单地返回值 [f(x[i],
..
scipy.integrate.solve_ivp 向量化
尝试对solve_ivp 使用矢量化选项，奇怪的是它抛出了y0 必须是一维的错误.MWE: from scipy.integrate import solve_ivp将 numpy 导入为 np导入数学定义 f(t, y):θ = math.pi/4火腿 = np.array([[1,0],[1,np.exp(-1j*theta*t)]])return-1j * np.dot(ham,y)定义主
..
为什么我不能为整数规划装配 SciPy 的约束优化?
我读过整数规划要么非常棘手要么不可能SciPy 并且我可能需要使用 zibopt 之类的东西在 Python 中做到这一点.但我真的认为我可以通过为 SciPy 优化的向量中的每个元素创建一个“二进制"约束来实现. 为此，我使用了 http://docs.python-guide.org/en/latest/writing/gotchas/#late-binding-closures并为每个
..
将可变大小的子列表的嵌套列表展平为 SciPy 数组
我如何使用 numpy/scipy 来展平具有不同大小子列表的嵌套列表?速度很重要，列表很大. lst = [[1, 2, 3, 4],[2, 3],[1, 2, 3, 4, 5],[4, 1, 2]] 还有比这更快的吗? vec = sp.array(list(*chain(lst))) 解决方案 np怎么样.fromiter: 在 [49]: %timeit np.hstack
..
将 Numpy 结构数组保存到 *.mat 文件
我正在使用 numpy.loadtext 从 CSV 数据文件生成结构化的 Numpy 数组，我想将其保存到 MAT 文件中，供更熟悉 MATLAB 而非 Python 的同事使用.> 示例: 将 numpy 导入为 np导入 scipy.iomydata = np.array([(1, 1.0), (2, 2.0)], dtype=[('foo', 'i'), ('bar', 'f')])s
..
反转插值以给出与所需插值函数值相关联的变量
我正在尝试使用 scipy 的插值函数反转插值函数.假设我创建了一个插值函数， import scipy.interpolate 作为 interpolateinterpolatedfunction = interpolated.interp1d(xvariable,data,kind='cubic') 当我指定a时，是否有一些函数可以找到x: interpolatedfunction(x)
..
计算 N 个样本和簇质心之间的平方欧几里德距离的最有效方法是什么?
我正在寻找一种有效的方法(没有 for 循环)来计算一组样本和一组簇质心之间的欧几里德距离. 示例: 将 numpy 导入为 npX = np.array([[1,2,3],[1, 1, 1],[0, 2, 0]])y = np.array([[1,2,3], [0, 1, 0]]) 预期输出: array([[ 0., 11.],[5., 2.],[10., 1.]]) 这是 X
..
python中的矩形脉冲串
我正在尝试在 python 中实现一个矩形脉冲序列. 我搜索了scipy，没有实现的信号.http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/signal.html 在matlab中有一个名为pulstran的信号:http://es.mathworks.com/help/signal/ref/pulstran.html matlab 中的代码示例
..
scipy.integrate.quad 在大范围内给出错误的结果
我正在尝试对两个“半"正态分布的总和进行积分.scipy.integrate.quad 当我尝试在小范围内积分时工作正常，但当我对大范围进行积分时返回 0.代码如下: mu1 = 0亩2 = 0标准 1 = 1标准2 = 1defintegral_fun(x):nor1 = 0.5 * ((1/(np.sqrt(2 * np.pi) * std1)) * (np.e ** ((-(x-mu1)
..
scipy.integrate.ode.set_solout 工作吗?
集成例程的 scipy.integrate.ode 接口提供了一种在任何步骤违反约束时停止集成的方法，set_solout.但是，即使在最简单的示例中，我也无法使用此方法.这是一次尝试: 将 numpy 导入为 np从 scipy.integrate 导入 ode定义 f(t, y):"""指数衰减."""返回 -ydef solout(t, y):如果 y[0] 当 t = log(2
..
Numpy:行明智的独特元素
有谁知道如何在矩阵中逐行获取唯一元素.例如输入矩阵可能是这样的: a = [[1,2,1,3,4,1,3],[5,5,3,1,5,1,2],[1,2,3,4,5,6,7],[9,3,8,2,9,8,4],[4,6,7,4,2,3,5]] 它应该返回以下内容: b = rowWiseUnique(a)=>b = [[1,2,3,4,0,0,0],[5,3,1,2,0,0,0],[1,2,3,4
..
Python:在傅立叶分析后设计时间序列滤波器
我有一个时间序列的 3 小时温度数据，我分析并找到了使用傅立叶分析的功率谱. data = np.genfromtxt('H:/RData/3hr_obs.txt',skip_header=3)步骤 = 数据[:,0]t = 数据[:,1]y = 数据[:,2]频率 = 0.125yps = np.abs(np.fft.fft(y))**2yfreqs = np.fft.fftfreq(y.si
..