我正在运行因果网络的pc算法。在这个算法中,我需要验证在给定一组数组Z1,...,Zn的情况下,两个数组X和Y是否独立。在论文中,通常假设高斯独立性测试,我尽量不使用它来支持更通用的方法。我试图使用交互信息,但从我昨天的讨论()中可以看出,交互信息似乎不是一种好方法。我尝试使用fcit包。
import numpy as np
from fcit import fcit
X = np.random.random_integers(0,10,10000)
Y = np.random.random_integers(0,10,10000)
Z = X+Y
Z1 = X-Y
Z = [Z
我正在尝试使用python和scipy对某些数据进行集群,但由于我不理解的原因,下面的代码无法工作:
from scipy.sparse import *
matrix = dok_matrix((en,en), int)
for pub in pubs:
authors = pub.split(";")
for auth1 in authors:
for auth2 in authors:
if auth1 == auth2: continue
id1 = e2id[auth1]
我在用scipy.root使用JAX的Jacobian时遇到了麻烦。在下面的示例中,root不使用Jacobian,而对Jacobian则失败。对于我需要重写什么才能让下面的代码与Jacobian一起工作有什么想法吗?
from jax import jacfwd
from scipy.optimize import root
import numpy as np
def objectFunction(valuesEndo, varNamesEndo, valuesExo, varNamesExo, equations):
for i in range(len(varNamesExo)
为什么math.factorial比scipy.special.factorial快这么多
import timeit
t = timeit.timeit("from math import factorial; factorial(20)"); print(t)
0.6399730000412092
t = timeit.timeit("from scipy.special import factorial; factorial(20)"); print(t)
5.339432950946502
t = timeit.timeit("from s
我想将38个.mat文件加载到字典中,以保存所有这些文件。将.mat文件命名为subject1以进行循环,我尝试的代码是一个简单的subject38循环 import scipy.io as sio
data = {}
for i in range(1, 38):
data["data{}".format(i)] = sio.loadmat('subject{}.mat'.format(i)) 我得到的错误是: 回溯(最近一次调用):文件“D:/高级项目/python/DataAqu.py”,第7行,数据“data{0}