当我尝试使用curve_fit进行指数拟合时,scipy返回错误。我做错了什么吗?从np.exp(-b * t)中删除负号可以让curve_fit正常工作,但它返回的值却大相径庭。
#!/usr/bin/python
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimi
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
我无法让模块在我的虚拟环境中运行。以大熊猫为例:
使用虚拟env,我运行yolk -l并返回(简写的版本):
(basicpython)xxxx@LinuxBox:~/pythonprojects/basicpython$ yolk -l
Python - 2.7.3 - active development (/usr/lib/python2.7/lib-dynload)
numpy - 1.6.1 - active
pandas - 0.7.0 - active development (/
我有一个Java程序,它以对象列表的形式从数据库中获取数据,而一个对象只是有一些与其相关的原始类型,比如字符串和ints。
现在,我需要将数据从Java传递给Python程序来进行一些计算,然后将计算出来的输出返回给Java程序。
我的Python程序有以下导入
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
import scipy.misc as sp
from scipy.optimize import minimize
fr
我注意到从枕数据中恢复的偏度是不正确的。Pandas.skew()实际上提供了更好的结果。最近,我试图复制一篇经典论文,法国和施瓦特的预期股票回报率和波动性。我使用从1928年到1984年的S&P 500数据。我遵循本文中的回归标准差公式,并能得到同样的结果。但是,当我使用scipy.stats.skew函数时,我无法获得sp返回的std的任何数目。函数返回"nan",显然它应该返回一个值。我切换到Pandas.skew()。它还给了我正确的价值,就像在报纸上一样。
显然,scipy.stats.skew()函数有问题。
scipy.stats.skew() panda
我正在Python中执行K-means集群,下面是教程。我有我的数据,它们是长度、宽度和高度--我正在用以下方法进行白化:
from scipy.cluster.vq import whiten
data = whiten(data)
美白后,我正在做k-均值聚类,遵循本教程。我的问题是:在我对数据进行白化之后,如何识别它?无论是在情节上,还是在对数据做进一步分析时。我想要一种方法来识别哪些数据在哪个集群中。