scipy

    7गर्मी

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    मैं एक numpy सरणी में अद्वितीय मानों की गणना करने की कोशिश कर रहा हूँ। import numpy as np from collections import defaultdict import scipy.stats import time x = np.tile([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],200

    5गर्मी

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    बनाते समय त्रुटियों के लिए लेखांकन मेरे पास N का एक सेट है जो 2 डी स्पेस में (x[i], y[i]), i=0..N अंक के रूप में वितरित किया गया है। प्रत्येक बिंदु ने दोनों निर्देशांक (e_x[i], e_y[i], i=0..N) में त्र

    5गर्मी

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    Numpy Array पर टुकड़े टुकड़े के कार्यों को लागू करने के लिए कुशल (गति) तरीका क्या है? कहते हैं, उदाहरण के लिए, piecewise कार्य हैं For (1) : x<=2 f(x) = 2*x + x^2 (2) : x>2 f(x) = -(x^2 + 2) यह

    5गर्मी

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    निम्नलिखित कोड एक अप्रत्याशित TypeError उत्पन्न हो गया है: import scipy.sparse import numpy coomatrix = scipy.sparse.coo_matrix((100,100)) numpy.sum(coomatrix) परिणाम: TypeError: sum() got an un

    6गर्मी

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    मैं एक वर्चुअलएन्व में मूल scipy स्टैक (numpy, scipy, matplotlib, पांडा, sympy, ipython, नाक) स्थापित करने की कोशिश कर रहा हूँ; वर्तमान में, मैं ओएसएक्स माउंटेन शेर का उपयोग कर रहा हूँ। इन संकुलों के

    12गर्मी

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    मैं निरंतर चर पर Box-Cox transformation निष्पादित करने के लिए SciPy's boxcox function का उपयोग कर रहा हूं। from scipy.stats import boxcox import numpy as np y = np.random.random(100) y_box, lambda_

    5गर्मी

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    में एक असामान्य वितरण मैंने log-normal distribution फिट करने के तरीके के बारे में स्टैक ओवरफ्लो में कई प्रश्न देखे हैं। फिर भी दो स्पष्टीकरण हैं जिन्हें मुझे ज्ञात होना चाहिए। मेरे पास नमूना डेटा है,

    6गर्मी

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    पर शून्य का एक स्तंभ जोड़ना मेरे पास एक एमएक्सएन स्पैस csr_matrix है, और मैं मैट्रिक्स के दाईं ओर केवल शून्य के साथ कुछ कॉलम जोड़ना चाहता हूं। सिद्धांत रूप में, indptr, indices और data समान रखते हैं,

    9गर्मी

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    में मैं अजगर में एक परीक्षण है कि इस करता रहा हूँ prop.test रहे हैं: > survivors <- matrix(c(1781,1443,135,47), ncol=2) > colnames(survivors) <- c('survived','died') > rownames(survivors) <- c('no s

    16गर्मी

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    में मिलान पंक्तियों को ढूंढें मैं एक पंक्ति से मेल खाने वाली 2 आयामी नम्पी सरणी का सूचकांक प्राप्त करना चाहता हूं। vals = np.array([[0, 0], [1, 0], [2, 0], [0, 1], [1,