scipy

    6गर्मी

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    मुझे कुछ कोड लिखने की ज़रूरत है जो बहुविकल्पीय बहुपदों को उत्पन्न करने और छेड़छाड़ करने से संबंधित हैं। मैं एक सरल उदाहरण के साथ अपने काम की रूपरेखा तैयार करूंगा। आइए कहें कि मुझे तीन अभिव्यक्तियां दी

    11गर्मी

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    मैंने अपने ट्रांसपोज़र द्वारा गुणा मैट्रिक्स के eigenvalues ​​खोजने की कोशिश की लेकिन मैं numpy का उपयोग कर ऐसा नहीं कर सका। 5 11 17 23 11 25 39 53 17 39 61 83 23 53 83 113 और eigenvalues: 0.0000

    7गर्मी

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    के साथ एक पेटी वितरण को फ़िट करना मेरे पास एक डेटा सेट है जो मुझे पता है कि एक पेटी वितरण है। क्या कोई मुझे सिसि में इस डेटा सेट को फिट करने के लिए इंगित कर सकता है? मुझे नीचे कोड चलाने के लिए मिला ले

    10गर्मी

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    में पदानुक्रमित क्लस्टरिंग के साथ समस्या मैं सहसंबंध दूरी मीट्रिक (यानी 1 - पियरसन सहसंबंध) द्वारा 2 आयामी मैट्रिक्स को श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग कर रहा हूं। from hcluster import * Y = pdist(data, 'corr

    6गर्मी

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    में एन-कई सूचियों का चौराहे लेना पाइथन में एन-कई सूचियों के चौराहे को लेने का सबसे आसान तरीका क्या है? अगर मैं दो सूचियों ए और बी है, मैं जानता हूँ कि मैं कर सकते हैं: a = set(a) b = set(b) intersec

    13गर्मी

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    नहीं दिखाता है मैं कुछ डेटा पर पदानुक्रमित क्लस्टरिंग उत्पन्न करने के लिए scipy-cluster का उपयोग कर रहा हूं। आवेदन के अंतिम चरण के रूप में, मैं क्लस्टरिंग प्लॉट करने के लिए dendrogram फ़ंक्शन को कॉल क

    6गर्मी

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    पायथन में, एक एन एक्स पी मैट्रिक्स दिया गया, उदाहरण के लिए 4 एक्स 4, मैं एक मैट्रिक्स कैसे लौटा सकता हूं जो 4 x 2 है जो मैट्रिक्स की सभी 4 पंक्तियों के लिए पहले दो कॉलम और अंतिम दो कॉलम औसत करता है? उ

    5गर्मी

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    मान लें कि मेरे पास एक शब्दकोश है जिसका कुंजी तार हैं। मैं उस से एक नया शब्दकोश कुशलतापूर्वक कैसे बना सकता हूं जिसमें केवल कुछ सूची में मौजूद कुंजी शामिल हों? उदाहरण के लिए : # a dictionary mapping st

    6गर्मी

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    में matplotlib में एक रंगीन 2 डी सरणी प्रदर्शित करना मैं Matplotlib में रंगीन मैट्रिक्स के रूप में numpy से 2-डी मैट्रिक्स प्लॉट करना चाहता हूं। मैं निम्नलिखित 9-दर-9 सरणी है: my_array = diag(ones(9))

    6गर्मी

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    मैं scipy.sparse.lil_matrix का उपयोग कर एक बड़े, स्पैस (250k एक्स 250k) सह-घटना मैट्रिक्स बनाने के लिए Scipy का उपयोग कर रहा हूं। सह-घटना मैट्रिस त्रिकोणीय हैं; वह है, एम [मैं, जे] == एम [जे, मैं]। चू