scipy

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    cdist()を使用してカスタムメトリックに追加の引数を渡す方法はありますか?私は余分なキーワードを追加してみましたが、私はエラーを取得: def distanceMetric(x, y, radius=1): return x - y + radius def test(xs, ys, radius=1): return cdist(xs, ys, metric=dist

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    私はのscipy.sparse.csr_matrixオブジェクトを整数キーで値として持っています。これを別のファイルに保存するにはどうすればよいですか? 私は、各エントリのための定期的なndarrayを持っていた場合、私はjsonでそれをシリアル化できますが、私は疎行列でこれをしようとすると: TypeError: <75x75 sparse matrix of type '<type 'nump

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    データフレームの行全体に式を適用して、行内の数値の傾向を取得しようとしています。 以下の例は、.applyの部分が使用されるまで動作します。 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD')) axisvalues=list(range(1,len(db.columns)+1)) def calc_slope(row

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    alpha値を設定するか、確率プロット内の点を少し半透明にする何らかの方法を設定しようとしています。これは私のコードです。 import numpy as np import pylab import scipy.stats as stats stats.probplot(x, dist=stats.gamma, sparams=(2.74,),plot=pylab) これはプロットのよ

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    scipyを使ったNewton-CG最小化関数の不思議な振る舞い:目的関数計算を呼び出すたびに、私は値を印刷します。私はしばしば、ミニマイザーが最終的に報告を終えるよりも低い値を見つけることがわかります。出力の例を以下に示します。 "Iter"は最小化関数からの反復数であり、 "call"は最小化子が目的関数 "J"の計算を呼び出した時間である。 「dJ」はJが前の呼び出しからどのくらい変更された

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    以下は、私がベータベクトルを更新するために使用したコードです。ランダムに初期化されます。しかし、いくつかの反復後、ベータベクトルは更新されない。コストも低下しません。私は何かが欠けていたか? def objective_func(beta, features, spread, target): res = 0 for i, feats in enumerate(features

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    scipy.optimize.curve_fitの関数で、推定推測の推定値を入力しようとしています。 this link と another link によると、私はX0でそれらをdefindなければならない、しかし、私はさまざまな方法で試してみました、私は次のエラーを取得します。 (注:x0引数なしで正常に動作します) TypeError:leastsq()は、引数 'x0'に複数の値を持ってい

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    私は、時間の経過とともに変化する単一のトーン、周波数から(オーディオ)信号を作りようとしています。 Iは1D numpyのアレイとしてトーンを有する: FREQ = [100、102、103、100、115、113、...、430] すべての値の対応のないN(例えば100)のサンプル。私はそれがすべてのパターン(N = 1)に一致することを確認する方法を知っています。 (それは時間の間に成長して落

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    システムに到達するまでの時間の経過とともに変化する細胞、基質および生成物(すなわち、)の濃度を予測するアルゴリズム(scipy.integrate.odeint()を使用)を開発しようとしています。定常状態(約100時間または200時間)。バイオリアクター中の細胞の初期濃度は0.1 /であり、最初は反応器中にグルコースまたは生成物が存在しない。 0.01 /ℎと0.25/betweenの間のさまざ

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    私は多項式を書こうとしています。しかし、私はx^4 + 2x^3 - x^2 + 3のような多項式形式を与えるscipy法を見つけました。係数は[3,0、-1,2,1]で、指数関数は4で、3、および2を参照してください。 与えられた数字のリストから指数関数を操作する方法はありますか?与えるような何か、: nj = [0.0, 1.0, 2.0, 2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 3.0, 4