scipy

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2つの列を持つ配列 'foo'があるとします。列0には、月を示す1〜12の値があります。列1は対応する測定値を有する。私は12月、1月と2月（12,1,2）からの測定値のマスクを作成したい場合は、私は私ができると思われるでしょう： numpy.where(foo[:,1] in (12, 1, 2), False, True) をしかし、それは（12、1の」私の巧妙なように思われます、2） '

8熱

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フィッシャー正確なテストで、SciPyが極端に小さいp値に対して負のp値を返すのはなぜですか？

Iは、p値がextrememly小さい場合scipyのダウンロードにおけるフィッシャー正確検定が否定的p値を返すことに気づいた：Rで >>> import scipy as sp >>> import scipy.stats >>> x = [[48,60],[3088,17134]] >>> sp.stats.fisher_exact(x) (4.4388601036269426, -1

3熱

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Scipy - 1つの不規則なグリッドから別の不規則な間隔を置いたグリッドへのデータ補間

2つのグリッド間の補間に苦労しています。私は2つの異なる2Dグリッドを持っています。そのうちのノードポイントはX座標とY座標で定義されています。グリッド自体は長方形ではなく、多少の平行四辺形を形成する（したがって、（i、j）のX座標は（i、j + 1）と同じではなく、（i、j）のY座標は（i + 1、j）のY座標とは異なる両方のグリッドは37 * 5の形をしており、それらはほぼ完全に重複してい

1熱

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python nympy scipyのパッチの平均減算

私は3次元のnumpy配列を持っています、それは8x8画像のパッチのグリッドです。各パッチから平均を差し引くにはどのような方法がいいですか。言い換えれば、各パッチには一意の平均値があり、それを差し引きたいと思います。両方の配列の形状が等しくないので、私は明らかなしの成功と次のことを試してみました patches=- patches.mean(axis = 2).mean(axis = 1)

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os x lion on scipy

私は、OS X Lionでpython/numpy/scipyの作業環境を稼働させようとしています。 tobi-mbp:~ tobi$ python Python 2.7.2 (v2.7.2:8527427914a2, Jun 11 2011, 15:22:34) [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin Type "help

5熱

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非負の解を与えるように制約された遅延微分方程式（DDE）システムを解く

ode45は、解を非負に制限するNonNegativeというパラメータを持っています。 They even wrote a paper about how this method worksと、負の値になるたびにy_iを0に設定するのと同じように愚かではないことが一般的にはうまくいきません。現在、MATLABには遅延微分方程式を解くためのdde23がありますが、この積分器のパラメータはNonNe

6熱

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大規模な不規則格子の規則的なグリッドへの2次元補間

私は2048x2048の不規則なデータのメッシュを持っていますzi = f(xi, yi)本質的に2048の実数の3つの独立したセットです。 Iは0から2047 Iが1000×1000未満の画像でうまく動作するようgriddataを試みたが、打撃にある滑らかwi = f(ui, vi)場合uiとviの規則的メッシュにそれを（おそらくバイキュービックスプライン）を補間する整数値を必要としますあなた

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すべてのpythonパッケージ/ライブラリはGoogle App Engineに含まれていますか？

。）私はnumpyのを知りたい例えば、scipy、scikitsとmatplotlibがGoogleのApp Engineで Bがあります。）そこに（非常識な質問を）それらをインストールする方法はありますか？

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SVDを適用するとメモリエラーが瞬時にスローされますか？

テキスト処理（最終的な潜在的意味分析を実行する最終目標）の後に得られたマトリックス（3241 x 12596）にSVDを適用しようとしていますが、なぜ私の64ビットマシンとしてこの現象が起こっているのか理解できません16GBのRAMを搭載しています。 svd(self.A)という瞬間が呼び出されると、エラーが発生します。だから私は self.U, self.S, self.Vt = svd(sel

6熱

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距離行列によるscipy-clustersによるクラスタリング、元のオブジェクトを取り戻す方法

scipyのクラスタリングに関する簡単なチュートリアルや説明が見つからないので、私は問題を説明しようとします：私はドキュメントをクラスタリングしようとします（階層的凝集クラスタリング）、各ドキュメントのベクトルを作成し、対称距離行列を生成しました。 vector_listには、各文書を表す（実際には長い）ベクトルが含まれています。このベクトルのリストの順序は、クラスタリングの結果を対応する文書と