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如何通过异常值检测方法在周期性或基于序列的数据上生成脉冲作为异常值以进行实验?
我想对一些时间序列数据进行一些实验KM https scikit learn org stable auto examples cluster plot cluster iris html sphx glr auto examples cl
python
scipy
outliers
AnomalyDetection
noisegenerator
在 Python 中倾斜数组
我有一个 2D 数组 我将使用它保存为灰度图像scipy misc toimage 在此之前 我想将图像倾斜给定角度 像这样进行插值scipy ndimage interpolation rotate 上图只是为了说明倾斜过程 我知道我必须
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image
NumPy
imageprocessing
scipy
使用 scipy、python、numpy 进行非线性 e^(-x) 回归
下面的代码为我提供了一条最佳拟合线的平坦线 而不是沿着 e x 模型的一条适合数据的漂亮曲线 谁能告诉我如何修复下面的代码以使其适合我的数据 import numpy as np import matplotlib pyplot as pl
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statistics
NumPy
scipy
scientificcomputing
求 matplotlib 中绘制的两条曲线之间的面积(fill_ Between area)
我有一个清单x and y两条曲线的值 两者都有奇怪的形状 而且我没有它们中任何一个的函数 我需要做两件事 绘制它并对曲线之间的区域进行着色 如下图所示 求曲线之间阴影区域的总面积 我可以绘制这些曲线之间的区域并对其进行着色fill bet
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matplotlib
scipy
area
导入 scipy.stats 时,出现“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的过程”
我无法导入 scipy stats 并收到以下错误 但不知何故 import scipy as sp 仍然可以正常工作 其他库如numpy pandas都可以毫无问题地导入 我尝试在 Anaconda 中重新安装 scipy 1 2 1 降
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scipy
ImportError
如何获得凸包中均匀分布的点?
给定一组点 points np random randn n 3d points 我想均匀地填充由凸包定义的体积 其中它们位于一个列表 np array of shapenx3 的 3d 点 我可以得到凸包 hull scipy spati
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NumPy
scipy
computationalgeometry
convexHull
scipy.sparse.hstack(([1], [2])) ->“ValueError:块必须是二维的”。为什么?
scipy sparse hstack 1 2 and scipy sparse hstack 1 2 工作得很好 但不是scipy sparse hstack 1 2 为什么会这样呢 这是我的系统上发生的情况的痕迹 C Anaconda
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scipy
sparsematrix
在 Python 中对数据进行求和
Given that the fitting function is of type 我打算将这样的函数拟合到我拥有的实验数据 x y f x 中 但后来我有一些疑问 当涉及求和时 如何定义拟合函数 一旦定义了函数 即def func re
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scipy
curvefitting
datafitting
Scipy 最小化 fmin - 语法问题
我有一个函数 它接受多个参数 一个数组和两个浮点数 并返回一个标量 浮点数 现在我想通过改变两个参数来最小化这个函数 两个浮点数 该数组在函数内部 解包 然后使用其内容 数组和浮点数 如何使用 SciPy 的 fmin 函数来完成此操作 我
python
Optimization
scipy
minimize
如何使用 Misc.imread 将图像分割为红色、绿色和蓝色通道
我正在尝试将图像切片为 RGB 但在绘制这些图像时遇到问题 我使用此函数从某个文件夹获取所有图像 def get images path image type image list for filename in glob glob pat
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image
NumPy
matplotlib
scipy
解释 scipy.stats.entropy 值
我正在尝试使用scipy stats 熵来估计库尔巴克 莱布勒 KL 两个分布之间的散度 更具体地说 我想使用 KL 作为衡量标准来确定两个分布的一致性 但是 我无法解释 KL 值 例如 t1 numpy random normal 2 5
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statistics
scipy
Entropy
如何用Python实现FIR高通滤波器?
首先 我在 Stack Exchange 中问了这个问题 我只得到与概念相关的答案 而不是面向实现的答案 所以 我的问题是我正在尝试创建高通滤波器并使用 Python 实现 from numpy import cos sin pi abso
scipy
Filtering
signalprocessing
audioprocessing
将大型稀疏矩阵转换为 COO 时出错
我在尝试 vstack 两个大型 CSR 矩阵时遇到了以下问题 usr lib python2 7 dist packages scipy sparse coo pyc in check self 229 raise ValueError
python
NumPy
scipy
scipy.stats....rvs 和 numpy.random 随机抽取之间的区别
看起来是否是相同的分布 从中抽取随机样本numpy random比这样做更快scipy stats rvs 我想知道是什么原因导致两者之间的速度差异 scipy stats uniform实际上使用了numpy 这里是stats中对应的函数
python
NumPy
Random
scipy
我知道 scipy curve_fit 可以做得更好
我使用 python numpy scipy 来实现此算法 用于根据地形坡向和坡度对齐两个数字高程模型 DEM 用于量化冰川厚度变化的卫星高程数据集的联合配准和偏差校正 C Nuth 和 A K b doi 10 5194 tc 5 271
python
scipy
curvefitting
Python 中的随机优化
我正在尝试结合cvxopt http cvxopt org 优化求解器 和PyMC https github com pymc devs pymc 采样器 解决凸问题随机优化问题 作为参考 安装这两个软件包pip很简单 pip instal
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scipy
mathematicaloptimization
pymc
cvxopt
如何开始使用“scipy”
我之前安装过 Python 3 4 2 和 3 5 2 在这两种情况下 我都可以在 Idle 中涉足编写和测试代码 这给了我两个窗口 一个用于代码的 运行 窗口 一个用于交互和测试的 Shell 窗口 输出 抱歉 不确定术语是否正确 现在我
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Windows
NumPy
installation
scipy
如何用不动点进行多项式拟合
我一直在使用 numpy 使用最小二乘法 在 python 中进行一些拟合 我想知道是否有一种方法可以让它适应数据 同时强制它通过一些固定点 如果没有 python 中是否有另一个库 或我可以链接到的另一种语言 例如 c NOTE我知道可以
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NumPy
scipy
scipy-optimize-minimize 不执行优化 - CONVERGENCE: NORM_OF_PROJECTED_GRADIENT_<=_PGTOL
我试图最小化定义如下的函数 utility decision decision risk cost 其中变量采用以下形式 决策 二进制数组 风险 浮点数数组 成本 常数 我知道解决方案将采取以下形式 决定 1如果 风险 gt 阈值 决定 0
如何提取图像中的表格
我想从图像中提取表格 这个 python 模块https pypi org project ExtractTable https pypi org project ExtractTable 与他们的网站https www extractta
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opencv
scipy
pythonimaginglibrary
OCR
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