我有一个数组,我需要计算每个数组的z得分,即数组中每一行的z得分。
我的代码:
for x in train_image_resize:
train_image_resize_mean = scipy.stats.zscore(x)
错误: C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py:2253: RuntimeWarning:在true_divide返回(a )/ sstd中遇到的无效值
如果我做了scipy.stats.zscore(train_image_resize),它就会计算数组中每个
我正在尝试使用try/except来处理被零除的错误,但是except似乎没有捕捉到这个错误,并且我找不出原因。
import numpy as np
A = np.array([[0.5,0,0.25,0.125,0.05],[0.5,0.5,0.5,0.5,0.5]])
Y = np.array([[0,1,0,1,1],[0,0,0,0,1]])
p = np.shape(A)[0]
q = np.shape(A)[1]
m = 2
try:
dA = (-1 / m) * ((Y - A) / (A - np.square(A))) * (A * (1 - A))
exce
我想用scipy solve_ivp函数来求解运动的一阶常微分方程。我可以看到我做错了什么,因为这应该是一个椭圆,但我只画了四个点。你能发现错误吗? import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.integrate
gim = 4*(math.pi**2)
x0 = 1 #x-position of the center or h
y0 = 0 #y-position of the center or k
vx0 = 0 #vx position
vy0 = 1.1* 2* ma
我有一个ODE系统,到目前为止我是通过solve_ivp解决的。
scipy.integrate.solve_ivp(fun=model, t_span=(0.0, t_end), y0=[s0])
我的问题是,我希望在运行的模拟中求解ODE,其中新值不断注入到模拟中,并显示结果。模拟可能会运行几个小时。我的方法是重复调用solve_ivp,大致如下(这允许我显示中间结果并获取新数据,这里没有显示):
t = 0.0
s = s0
while t < t_end:
result = scipy.integrate.solve_ivp(fun=model, t_span=(t, t
我试图用scipy.integrate.RK45()来解一个一阶微分方程组。我已经编写了我希望绘制的模型函数(位移与时间),但是RK45()要求这个函数需要两个参数,即't‘和'y',其中t是标量,'y’是数组。下文对此作了更好的说明:
我的脚本如下:
import numpy as np
from scipy.integrate import RK45, RK23
def model(t, y):
m = 2
c = 10
k = 1500
if (t >= 0 and t < 0.1):
我试图在r(0,20)范围内绘制函数j0、j1和j10,方法是使用lambdify将函数转换为numpy格式。我使用了以下代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sympy as sym
from ipywidgets.widgets import interact
sym.init_printing(use_latex="mathjax")
x, y, z, t = sym.symbols('x y z t')
r = sym.symbols("r",
我正在尝试使用ARIMA进行简单的预测。下面的代码生成(1,1,3)阶参数的所有NaNs作为输出,但是对于(1,1,2)和(1,1,4)阶参数,我能够获得正确的(数值)输出。同样的功能在其他一些使用旧/新版本的pandas、statsmodel和pmdarima的安装中也可以很好地工作。我在Stackoverflow中检查了相关问题,但由于具有相同参数的相同函数在其他库中也有效,我假设(1,1,3)的order参数没有任何问题,可能是库版本或其他配置的错误。任何帮助都是非常感谢的。
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
def te
我试图根据我所拥有的少数数据绘制一个图表,但我遇到了一些问题。这是我试过的密码
import sqlite3
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
q5 = c.execute('''
SELECT AVG(ontime.ArrDelay) AS Avg_ArriveDelay,
ontime.Month AS MonthArrive,
ontime.Year AS YearArrive
F
我想用numpy和matplotlib绘制一个时间序列,使用精确点的标记和插值。基本上这(数据是虚拟的,但功能是相同的,请注意,时间点之间的距离可能不同):
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt
T = [
np.datetime64('2020-01-01T00:00:00.000000000'),
np.datetime64('2020-01-02T00:00:00.000000000'),
我正在慢慢地进入一些机器学习,但是在一次使用计算机视觉对kaggle猫和狗数据集的练习中,发生了一些我不太明白的事情。
然后,当我试图从泡菜中规范化图像值时,它会在编写时工作。
X = X/255.0
但是当我写时抛出一个错误
X /=255.0
TypeError: ufunc 'true_divide' output (typecode 'd') could not be coerced to provided output parameter (typecode 'B') according to the casting rule