Als «scipy» getaggte Fragen

SciPy ist eine Open-Source-Bibliothek mit Algorithmen und mathematischen Werkzeugen für die Programmiersprache Python.

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Quantil-Quantil-Plot mit SciPy
Wie würden Sie mit Python ein QQ-Diagramm erstellen? Angenommen, Sie haben eine große Anzahl von Messungen und verwenden eine Plotfunktion, die XY-Werte als Eingabe verwendet. Die Funktion sollte die Quantile der Messungen gegen die entsprechenden Quantile einer bestimmten Verteilung (normal, einheitlich ...) auftragen. Das resultierende Diagramm lässt uns dann bewerten, …
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So implementieren Sie einen Bandpass-Butterworth-Filter mit Scipy.signal.butter
AKTUALISIEREN: Ich habe ein Scipy-Rezept gefunden, das auf dieser Frage basiert! Wenn Sie interessiert sind, gehen Sie direkt zu: Inhalt »Signalverarbeitung» Butterworth Bandpass Es fällt mir schwer, eine anfangs einfache Aufgabe der Implementierung eines Butterworth-Bandpassfilters für ein 1-D-Numpy-Array (Zeitreihen) zu erreichen. Die Parameter, die ich einschließen muss, sind die Abtastrate, …
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Speichern / Laden von scipy sparse csr_matrix im portablen Datenformat
Wie speichert / lädt man einen Scipy Sparse csr_matrixin einem tragbaren Format? Die Scipy-Sparse-Matrix wird unter Python 3 (Windows 64-Bit) erstellt und unter Python 2 (Linux 64-Bit) ausgeführt. Anfangs habe ich pickle verwendet (mit protocol = 2 und fix_imports = True), aber dies funktionierte nicht von Python 3.2.2 (Windows 64-Bit) …
80 python  numpy  scipy 
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Wie kann man scipy.interpolate zu einem extrapolierten Ergebnis außerhalb des Eingabebereichs führen?
Ich versuche, ein Programm zu portieren, das einen handgerollten Interpolator (entwickelt von einem Mathematikerkollegen) verwendet, um die von scipy bereitgestellten Interpolatoren zu verwenden. Ich möchte den Scipy-Interpolator verwenden oder umschließen, damit er dem alten Interpolator so nahe wie möglich kommt. Ein wesentlicher Unterschied zwischen den beiden Funktionen besteht darin, dass …
80 python  math  numpy  scipy 
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shuffle vs permute numpy
Was ist der Unterschied zwischen numpy.random.shuffle(x)und numpy.random.permutation(x)? Ich habe die Dokumentseiten gelesen, konnte aber nicht verstehen, ob es einen Unterschied zwischen den beiden gab, wenn ich nur die Elemente eines Arrays zufällig mischen möchte. Genauer gesagt, ich habe ein Array x=[1,4,2,8]. Wenn ich zufällige Permutationen von x erzeugen möchte, was …
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MatPlotLib: Mehrere Datensätze auf demselben Streudiagramm
Ich möchte mehrere Datensätze auf demselben Streudiagramm zeichnen: cases = scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s") controls = scatter(x[4:], y[4:], s=10, c='r', marker="o") show() Das Obige zeigt nur die neuesten scatter() Ich habe auch versucht: plt = subplot(111) plt.scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s") plt.scatter(x[4:], y[4:], s=10, c='r', marker="o") show()
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Netzgitterfunktionen in Python (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)
Ich suche nach einem klaren Vergleich von meshgrid-ähnlichen Funktionen. Leider finde ich es nicht! Numpy http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ bietet mgrid ogrid meshgrid Scitools http://hplgit.github.io/scitools/doc/api/html/index.html bietet ndgrid boxgrid Idealerweise wäre eine Tabelle, die all dies zusammenfasst, perfekt!
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Resampling eines Numpy-Arrays, das ein Bild darstellt
Ich suche nach einer Möglichkeit, ein Numpy-Array, das Bilddaten in einer neuen Größe darstellt, neu abzutasten, wobei ich vorzugsweise die Interpolationsmethode (am nächsten, bilinear usw.) auswählen kann. Ich weiß, dass es gibt scipy.misc.imresize Dies geschieht genau, indem die Größenänderungsfunktion von PIL umschlossen wird. Das einzige Problem ist, dass das Numpy-Array, …
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So löschen Sie Spalten in numpy.array
Ich möchte ausgewählte Spalten in einem numpy.array löschen. Das ist was ich mache: n [397]: a = array([[ NaN, 2., 3., NaN], .....: [ 1., 2., 3., 9]]) In [398]: print a [[ NaN 2. 3. NaN] [ 1. 2. 3. 9.]] In [399]: z = any(isnan(a), axis=0) In [400]: …
74 python  numpy  scipy 
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Wie finden Sie den IQR in Numpy?
Gibt es eine eingebaute Numpy / Scipy-Funktion, um den Interquartilbereich zu ermitteln? Ich kann es ziemlich einfach selbst machen, aber es mean()gibt es im Grunde sum/len... def IQR(dist): return np.percentile(dist, 75) - np.percentile(dist, 25)
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