คำถามติดแท็ก scipy

การใช้อาร์เรย์ Python มาตรฐานฉันสามารถทำสิ่งต่อไปนี้: arr = [] arr.append([1,2,3]) arr.append([4,5,6]) # arr is now [[1,2,3],[4,5,6]] อย่างไรก็ตามฉันไม่สามารถทำสิ่งเดียวกันได้ในลักษณะเป็นก้อน ตัวอย่างเช่น: arr = np.array([]) arr = np.append(arr, np.array([1,2,3])) arr = np.append(arr, np.array([4,5,6])) # arr is now [1,2,3,4,5,6] ฉันดูvstackด้วยเช่นกัน แต่เมื่อฉันใช้vstackอาเรย์ที่ว่างเปล่าฉันจะได้รับ: ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly ดังนั้นฉันจะต่อท้ายแถวใหม่ไปยังอาร์เรย์ที่ว่างเปล่าได้อย่างไร?

158 python  numpy  scipy 

ฉันกำลังพยายามสร้างห้องสมุดที่ต้องการในแพ็คเกจที่ฉันกำลังแจกจ่าย มันต้องการทั้งห้องสมุดSciPyและNumPy ขณะที่การพัฒนาผมติดตั้งได้ทั้งการใช้ apt-get install scipy ซึ่งติดตั้ง SciPy 0.9.0 และ NumPy 1.5.1 และทำงานได้ดี ผมอยากจะทำเช่นเดียวกันโดยใช้pip install- เพื่อสามารถระบุการอ้างอิงใน setup.py ของแพคเกจของตัวเอง ปัญหาคือเมื่อฉันพยายาม: pip install 'numpy==1.5.1' มันใช้งานได้ดี แต่แล้ว pip install 'scipy==0.9.0' ล้มเหลวอย่างน่าสังเวชด้วย raise self.notfounderror(self.notfounderror.__doc__) numpy.distutils.system_info.BlasNotFoundError: Blas (http://www.netlib.org/blas/) libraries not found. Directories to search for the libraries can be specified in the numpy/distutils/site.cfg file (section …

157 python  numpy  scipy  pip  apt 

ฉันมีชุดข้อมูลและฉันต้องการเปรียบเทียบว่าบรรทัดใดอธิบายได้ดีที่สุด (พหุนามคำสั่งต่าง ๆ เลขยกกำลังหรือลอการิทึม) ผมใช้งูหลามและ Numpy polyfit()และเหมาะสมพหุนามมีฟังก์ชั่น แต่ฉันไม่พบฟังก์ชันดังกล่าวสำหรับการยกกำลังแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลและลอการิทึม ยังมี .... บ้าง? หรือวิธีการแก้มันเป็นอย่างอื่น?

157 python  numpy  scipy  curve-fitting  linear-regression 

ว่าฉันมีภาพขนาด 3841 x 7195 พิกเซล ฉันต้องการบันทึกเนื้อหาของภาพลงดิสก์ทำให้ภาพมีขนาดเท่าที่ฉันระบุเป็นพิกเซล ไม่มีแกนไม่มีชื่อ เพียงแค่ภาพ ฉันไม่ได้เองดูแลเกี่ยวกับ DPIs ที่ผมเพียงต้องการที่จะระบุขนาดของภาพที่จะใช้เวลาในหน้าจอในดิสก์พิกเซล ฉันได้อ่านหัวข้ออื่น ๆ และพวกเขาทั้งหมดดูเหมือนจะแปลงเป็นนิ้วแล้วระบุขนาดของรูปเป็นนิ้วและปรับ dpi ในบางวิธี ฉันต้องการหลีกเลี่ยงการสูญเสียความแม่นยำที่อาจเกิดขึ้นจากการแปลงพิกเซลเป็นนิ้ว ฉันได้ลองกับ: w = 7195 h = 3841 fig = plt.figure(frameon=False) fig.set_size_inches(w,h) ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.]) ax.set_axis_off() fig.add_axes(ax) ax.imshow(im_np, aspect='normal') fig.savefig(some_path, dpi=1) โดยไม่มีโชค (Python บ่นว่าความกว้างและความสูงต้องต่ำกว่า 32768 (?)) จากทุกสิ่งที่ฉันได้เห็นmatplotlibต้องมีการระบุขนาดของรูปinchesและในdpiแต่ฉันสนใจเฉพาะพิกเซลที่รูปใช้ในดิสก์ ฉันจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร ในการชี้แจง: ฉันกำลังมองหาวิธีที่จะทำเช่นนี้matplotlibและไม่ได้อยู่ในไลบรารีการประหยัดรูปภาพอื่น …

152 python  matplotlib  scipy 

ปิด. คำถามนี้ไม่เป็นไปตามหลักเกณฑ์กองมากเกิน ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้เป็นไปตามหัวข้อสำหรับ Stack Overflow ปิดให้บริการใน4 ปีที่แล้ว ปรับปรุงคำถามนี้ ฉันมีรหัส MATLAB จำนวนมากจากวิทยานิพนธ์ MS ของฉันซึ่งตอนนี้ฉันต้องการแปลงเป็น Python (โดยใช้ numpy / scipy และ matplotlib) และแจกจ่ายเป็น open-source ฉันรู้ว่าความคล้ายคลึงกันระหว่างห้องสมุดทางวิทยาศาสตร์ของ MATLAB และ Python และการแปลงด้วยตนเองจะไม่เกินสองสัปดาห์ (หากฉันทำงานต่อทุกวันเป็นระยะเวลาหนึ่ง) ฉันสงสัยว่ามีเครื่องมือใด ๆ ที่สามารถทำการแปลงได้หรือไม่

150 python  matlab  numpy  matplotlib  scipy 

หลังจากดำเนินการประมวลผลบางอย่างในอาร์เรย์เสียงหรือรูปภาพแล้วจำเป็นต้องทำให้เป็นมาตรฐานภายในช่วงก่อนจึงจะสามารถเขียนกลับไปยังไฟล์ได้ สามารถทำได้ดังนี้: # Normalize audio channels to between -1.0 and +1.0 audio[:,0] = audio[:,0]/abs(audio[:,0]).max() audio[:,1] = audio[:,1]/abs(audio[:,1]).max() # Normalize image to between 0 and 255 image = image/(image.max()/255.0) มีฟังก์ชั่นที่ละเอียดและสะดวกน้อยกว่าในการทำเช่นนี้หรือไม่? matplotlib.colors.Normalize()ดูเหมือนจะไม่เกี่ยวข้องกัน

142 python  arrays  numpy  scipy  convenience-methods 

ฉันสามารถเขียนอะไรบางอย่างได้ด้วยตัวเองโดยการหาจุดตัดของอนุพันธ์อันดับหนึ่งหรือบางอย่างเป็นศูนย์ แต่ดูเหมือนว่าจะเป็นฟังก์ชันทั่วไปที่เพียงพอที่จะรวมอยู่ในไลบรารีมาตรฐาน มีใครรู้จักไหม แอปพลิเคชันเฉพาะของฉันคืออาร์เรย์ 2 มิติ แต่โดยปกติแล้วจะใช้สำหรับการค้นหาจุดสูงสุดใน FFT เป็นต้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัญหาประเภทนี้มียอดเขาที่แข็งแกร่งหลายจุดและมี "ยอด" ขนาดเล็กจำนวนมากที่เกิดจากเสียงรบกวนที่ควรละเว้น นี่เป็นเพียงตัวอย่างเท่านั้น ไม่ใช่ข้อมูลจริงของฉัน: จุดสูงสุด 1 มิติ: จุดสูงสุด 2 มิติ: อัลกอริธึมการค้นหาจุดสูงสุดจะค้นหาตำแหน่งของยอดเขาเหล่านี้ (ไม่ใช่แค่ค่าของมัน) และตามหลักการแล้วจะหาจุดสูงสุดระหว่างตัวอย่างที่แท้จริงไม่ใช่แค่ดัชนีที่มีค่าสูงสุดเท่านั้นอาจใช้การแก้ไขกำลังสองหรืออะไรบางอย่าง โดยปกติคุณจะดูแลเกี่ยวกับยอดที่แข็งแกร่งไม่กี่ดังนั้นพวกเขาต้องการอย่างใดอย่างหนึ่งได้รับเลือกเพราะพวกเขากำลังเหนือเกณฑ์ที่กำหนดหรือเพราะพวกเขาเป็นคนแรกnยอดรายการสั่งซื้อ, การจัดอันดับโดยกว้าง อย่างที่บอกว่าฉันรู้วิธีเขียนอะไรแบบนี้ด้วยตัวเอง ฉันแค่ถามว่ามีฟังก์ชั่นหรือแพ็คเกจที่มีอยู่แล้วซึ่งทราบว่าทำงานได้ดีหรือไม่ อัปเดต: ฉันแปลสคริปต์ MATLABและใช้งานได้ดีสำหรับกรณี 1-D แต่อาจจะดีกว่านี้ อัปเดตการอัปเดต: sixtenbe สร้างเวอร์ชันที่ดีกว่าสำหรับเคส 1 มิติ

141 python  scipy  fft  hough-transform 

คำนำ : ฉันมีรายการค่าจำนวนเต็มมากกว่า 30,000 ค่าตั้งแต่ 0 ถึง 47 โดยรวม[0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47,...]ตัวอย่างจากตัวอย่างจากการแจกแจงแบบต่อเนื่อง ค่าในรายการไม่จำเป็นต้องเป็นไปตามลำดับ แต่คำสั่งซื้อไม่สำคัญสำหรับปัญหานี้ ปัญหา : ตามการแจกแจงของฉันฉันต้องการคำนวณค่า p (ความน่าจะเป็นที่จะเห็นค่ามากขึ้น) สำหรับค่าใด ๆ ตัวอย่างเช่นคุณสามารถดูค่า p สำหรับ 0 จะเข้าใกล้ 1 และ p-value สำหรับตัวเลขที่สูงขึ้นจะมีแนวโน้มเป็น 0 ฉันไม่รู้ว่าฉันถูกต้องหรือไม่ แต่เพื่อกำหนดความน่าจะเป็นฉันคิดว่าฉันต้องใส่ข้อมูลของฉันให้เหมาะกับการแจกแจงเชิงทฤษฎีที่เหมาะสมที่สุดในการอธิบายข้อมูลของฉัน ฉันคิดว่าจำเป็นต้องมีการทดสอบความพอดีบางประเภทเพื่อกำหนดรูปแบบที่ดีที่สุด มีวิธีดำเนินการวิเคราะห์เช่นนี้ใน Python ( ScipyหรือNumpy) หรือไม่? คุณสามารถนำเสนอตัวอย่างใด ๆ ขอบคุณ!

139 python  numpy  statistics  scipy  distribution 

ในโครงการใช้ SciPy NumPy และผมควรใช้scipy.pi, numpy.piหรือmath.pi?

139 python  numpy  scipy  pi 

Numpy, scipy, matplotlib และ pylab เป็นคำที่ใช้กันทั่วไปในหมู่พวกเขาที่ใช้ python ในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ฉันเพิ่งเรียนรู้เล็กน้อยเกี่ยวกับ pylab และฉันก็สับสน เมื่อใดก็ตามที่ฉันต้องการนำเข้า numpy ฉันสามารถทำได้เสมอ: import numpy as np ฉันแค่พิจารณาว่าเมื่อฉันทำ from pylab import * numpy จะถูกนำเข้าด้วย (พร้อมnpนามแฝง) โดยพื้นฐานแล้วอันที่สองทำสิ่งต่างๆได้มากกว่าเมื่อเทียบกับอันแรก มีบางสิ่งที่ฉันต้องการถาม: ใช่หรือไม่ที่ pylab เป็นเพียงเครื่องห่อสำหรับ numpy, scipy และ matplotlib? เนื่องจาก np เป็นนามแฝง numpy ใน pylab นามแฝง scipy และ matplotlib ใน pylab คืออะไร? (เท่าที่ฉันรู้ plt …

132 python  numpy  matplotlib  scipy 

ฉันไม่พบไลบรารี python ที่ทำการถดถอยแบบทวีคูณ สิ่งเดียวที่ฉันพบคือการถดถอยอย่างง่ายเท่านั้น ฉันต้องถอยหลังตัวแปรตาม (y) เทียบกับตัวแปรอิสระหลายตัว (x1, x2, x3 ฯลฯ ) ตัวอย่างเช่นด้วยข้อมูลนี้: print 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7' for t in texts: print "{:>7.1f}{:>10.2f}{:>9.2f}{:>9.2f}{:>10.2f}{:>7.2f}{:>7.2f}{:>9.2f}" / .format(t.y,t.x1,t.x2,t.x3,t.x4,t.x5,t.x6,t.x7) (ผลลัพธ์สำหรับด้านบน :) y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 -6.0 -4.95 -5.87 -0.76 14.73 4.02 0.20 0.45 -5.0 -4.55 …

130 python  numpy  statistics  scipy  linear-regression 

ฉันกำลังสร้างสภาพแวดล้อมที่น่าเบื่อ / scipy ของฉันโดยอาศัย blas และ lapack มากหรือน้อยตามสิ่งนี้ใช้เวลาเดินผ่าน เมื่อฉันทำเสร็จแล้วฉันจะตรวจสอบได้อย่างไรว่าฟังก์ชัน numpy / scipy ของฉันใช้ฟังก์ชัน blas / lapack ที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้หรือไม่

126 python  numpy  scipy  lapack  blas 

ฉันกำลังพยายามอ่านภาพด้วย scipy อย่างไรก็ตามมันไม่ยอมรับscipy.misc.imreadส่วน อะไรคือสาเหตุของสิ่งนี้? >>> import scipy >>> scipy.misc <module 'scipy.misc' from 'C:\Python27\lib\site-packages\scipy\misc\__init__.pyc'> >>> scipy.misc.imread('test.tif') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#11>", line 1, in <module> scipy.misc.imread('test.tif') AttributeError: 'module' object has no attribute 'imread'

125 python  installation  scipy  dependencies  python-imaging-library 

ใน RI สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการได้โดยทำ: data = c(rep(1.5, 7), rep(2.5, 2), rep(3.5, 8), rep(4.5, 3), rep(5.5, 1), rep(6.5, 8)) plot(density(data, bw=0.5)) ใน python (พร้อม matplotlib) สิ่งที่ใกล้เคียงที่สุดที่ฉันมีคือฮิสโตแกรมง่ายๆ: import matplotlib.pyplot as plt data = [1.5]*7 + [2.5]*2 + [3.5]*8 + [4.5]*3 + [5.5]*1 + [6.5]*8 plt.hist(data, bins=6) plt.show() ฉันลองใช้พารามิเตอร์ normed = True ด้วยแต่ไม่สามารถหาอะไรได้นอกจากพยายามทำให้ gaussian …

122 python  r  numpy  matplotlib  scipy 

เมื่อติดตั้ง scipy ผ่าน pip ด้วย: pip install scipy Pip ไม่สามารถสร้าง scipy และแสดงข้อผิดพลาดต่อไปนี้: Cleaning up... Command /Users/administrator/dev/KaggleAux/env/bin/python2.7 -c "import setuptools, tokenize;__file__='/Users/administrator/dev/KaggleAux/env/build/scipy/setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" install --record /var/folders/zl/7698ng4d4nxd49q1845jd9340000gn/T/pip-eO8gua-record/install-record.txt --single-version-externally-managed --compile --install-headers /Users/administrator/dev/KaggleAux/env/bin/../include/site/python2.7 failed with error code 1 in /Users/administrator/dev/KaggleAux/env/build/scipy Storing debug log for failure in /Users/administrator/.pip/pip.log ฉันจะสร้าง scipy ให้สำเร็จได้อย่างไร? นี่อาจเป็นปัญหาใหม่กับ …

119 python  scipy