scipy

13गर्मी

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कैसे nans के साथ pandas कॉलम सामान्य करने के लिए zscore?

मैं वास्तविक मूल्यों है कि मैं zscore करना चाहते हैं के एक स्तंभ के साथ एक पांडा dataframe है सामान्य: >> a array([ nan, 0.0767, 0.4383, 0.7866, 0.8091, 0.1954, 0.6307, 0.6599, 0.1065, 0.0508])

9गर्मी

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boxplot में इस्तेमाल मूल्यों, अजगर और matplotlib का उपयोग कर

मैं डेटा से एक boxplot आकर्षित कर सकते हैं प्राप्त करना: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.rand(100) plt.boxplot(data) फिर, बॉक्स 75 वीं-प्रतिशतक के लिए 25 वीं-

16गर्मी

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शेयर subplots

मैं एक बड़ी साजिश है जहाँ मैं के साथ शुरू हो रहा है का ही हिस्सा के लिए matplotlib में अक्ष: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(5, 4) और मैं स्तंभ 1 और 2 क

8गर्मी

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पायथन/numpy/scipy में कम विसंगति अर्ध-यादृच्छिक अनुक्रम उत्पन्न?

वहाँ already a question इस पर है, लेकिन इस सवाल का जवाब कोई टूटा लिंक होता है, और दो वर्ष से अधिक किया जा रहा है, मैं जैसे एक बेहतर समाधान अब वहाँ :) कम विसंगति अर्ध यादृच्छिक दृश्यों आशा करती हूं कि,

5गर्मी

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पाइथन

में scipy ब्रेक मल्टीप्रोसेसिंग समर्थन आयात करना मैं एक विचित्र समस्या में भाग रहा हूं जिसे मैं समझा नहीं सकता। मैं उम्मीद कर रहा हूं कि वहां कोई मदद कर सकता है! मैं अजगर 2.7.3 और SciPy v0.14.0 चल रहा

14गर्मी

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विज्ञान से सीखने के पेड़ को कैसे समझाएं- सीखें

मुझे विज्ञान-सीखने से निर्णय पेड़ के परिणाम को समझने में दो समस्याएं हैं। उदाहरण के लिए, यह मेरे निर्णय पेड़ों में से एक है: मेरा सवाल यह है कि मैं पेड़ का उपयोग कैसे कर सकता हूं? अन्यथा यह जाता है सह

5गर्मी

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matplotlib आंकड़ा है, जबकि (पृष्ठभूमि रंग, पारदर्शिता)

एक पिछले प्रश्न savefig() का उपयोग कर एक ही facecolor (पृष्ठभूमि रंग) के साथ को बचाने के लिए के साथ पेश की बचत के रूप में स्क्रीन पर प्रदर्शित किया जाता है अर्थात्: fig = plt.figure() fig.patch.set_f

6गर्मी

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SciPy गलत परिणाम medfilt

हाय पायथन उत्साही! मैं वर्तमान में शोध उद्देश्यों के लिए सिग्नल फ़िल्टरिंग के साथ काम कर रहा हूं और SciPy का उपयोग करने का निर्णय लिया है। कुछ खास नहीं, केवल नियमित काम का स्वचालन। तो, यहाँ कोड from s

9गर्मी

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रैंकिंग के बीच की दूरी

मेरे पास दो विधियां हैं जो अलग-अलग तारों की सूची रैंक करती हैं, और हम सूची की "दाएं" रैंकिंग (यानी एक स्वर्ण मानक) मान सकते हैं। दूसरे शब्दों में: ranked_list_of_strings_1 = method_1(list_of_strings)

7गर्मी

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अजगर/नकाबपोश सरणियों (और/या चयनात्मक रैंकिंग)

को देखते हुए एक 2D numpy सरणी MyArray = np.array([[ 8.02, 9.54, 0.82, 7.56, 2.26, 9.47], [ 2.68, 7.3 , 2.74, 3.03, 2.25, 8.84], [ 2.21, 3.62, 0.55, 2.94, 5.77, 0.21], [ 5.78, 5.72