scipy

    11गर्मी

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    में पार्सल का प्रमेय मैं पाइथन की एफएफटी कार्यक्षमता पर कुछ पकड़ पाने की कोशिश कर रहा हूं, और मैंने जो अजीब चीज़ों पर ठोकर खाई है, वह यह है कि Parseval's theorem लागू नहीं होता है, क्योंकि यह लगभग 50

    6गर्मी

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    में बराबर समतुल्य मैं पाइथन में फिट वैल्यू इटरेशन (एफवीआई) निष्पादित करने की कोशिश कर रहा हूं (जिसमें टुकड़े की रैखिक इंटरपोलेशन का उपयोग करके 5 आयामी फ़ंक्शन का अनुमान लगाया जा रहा है)। scipy.interpo

    8गर्मी

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    मुझे आमतौर पर FFT and multiplication बोलने के बारे में पता है, आमतौर पर convolve ऑपरेशन से तेज़ होता है, जब सरणी अपेक्षाकृत बड़ी होती है। हालांकि, मैं बहुत कम प्रतिक्रिया के साथ एक बहुत लंबा सिग्नल (1

    8गर्मी

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    मैं एक NumPy सरणी है कि इस तरह दिखता है का उपयोग कर पाने के लिए: arr = [100.10, 200.42, 4.14, 89.00, 34.55, 1.12] मैं कैसे सूचकांक द्वारा इस सरणी से एक से अधिक मान प्राप्त कर सकते हैं: उदाहरण के लिए

    5गर्मी

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    मैं एक सहकर्मी आईडीएल कोड को पाइथन में फिर से लिखने की प्रक्रिया में हूं और कुछ अंतरों के साथ आ रहा हूं जिनके बारे में मैं उलझन में हूं। अन्य SO प्रश्नों और मेलिंग सूची धागे के अनुसार मैंने पाया है कि

    21गर्मी

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    type(A) <class 'scipy.sparse.csc.csc_matrix'> A.shape (8529, 60877) print A[0,:] (0, 25) 1.0 (0, 7422) 1.0 (0, 26062) 1.0 (0, 31804) 1.0 (0, 41602) 1.0 (0, 43791) 1.0

    11गर्मी

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    मैं मैटलैब स्क्रिप्ट को numpy में परिवर्तित कर रहा हूं, लेकिन बाइनरी फ़ाइल से डेटा पढ़ने के साथ कुछ समस्याएं हैं। फ़ाइल की शुरुआत को छोड़ने के लिए fromfile का उपयोग करते समय fseek पर कोई समतुल्य है? य

    5गर्मी

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    मुझे अपने ऐप में कुछ सांख्यिकीय परीक्षण चलाने की ज़रूरत है, जिसके लिए scipy.stats से फ़ंक्शंस की आवश्यकता होती है। हालांकि मुझे पता चला कि Google App Engine SciPy पर भरोसा नहीं करता है। तो क्या कोई GA

    6गर्मी

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    मैं scipy का उपयोग कर एक .wav फ़ाइल पढ़ने की कोशिश कर रहा हूं। मैं यह कर: from scipy.io import wavfile filename = "myWavFile.wav" print "Processing " + filename samples = wavfile.read(filename)

    6गर्मी

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    में एक्सपोनेंशियल क्षय वक्र फिटिंग कुछ डेटा में वक्र को फ़िट करने में मुझे कुछ परेशानी हो रही है, लेकिन मैं गलत कहां से काम नहीं कर सकता हूं। अतीत में मैं घातीय कार्यों के लिए numpy.linalg.lstsq और अव