你好，我有一张图像(1024x1024)，我在numpy中使用“fromfile”命令将该图像的每个像素放入矩阵中。如何通过修改矩阵a来减小图像的大小(例如，减小到512x512)？a=numpy.fromfile((-path-,'uint8').reshape((1024,1024))我不知道如何修改矩阵a以减小图像的大小。因此，如果有人有任何想法，请分享您的知识，我将不胜感激。谢谢编辑:当我查看结果时，我发现我得到的阅读器读取了图像并将其放入“矩阵”中。所以我将“数组”更改为矩阵。Jose告诉我，我只能将偶数列和偶数行放入一个新矩阵中。这会将图像缩小一半。我需要使用scipy/n
我想在Python中运行卡方检验。我已经创建了代码来执行此操作，但我不知道我所做的是否正确，因为scipy文档非常稀疏。先说背景:我有两组用户。我的零假设是两组中的人更可能使用台式机、移动设备还是平板电脑没有显着差异。这些是两组中观察到的频率:[[u'desktop',14452],[u'mobile',4073],[u'tablet',4287]][[u'desktop',30864],[u'mobile',11439],[u'tablet',9887]]这是我使用scipy.stats.chi2_contingency的代码:obs=np.array([[14452,4073,42
我通常在Matlab中编写代码，但我发现了一段我想使用的不错的PYTHON代码。但是下载了这个包后，它被证明很难运行。我收到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\launch.py",line29,infromsrc.smcsquareimportSMCsquareFile"C:\src\smcsquare.py",line32,infromscipy.statsimportnormFile"C:\Python34\lib\site-packages\scipy\stats\__init__.py",line338,infrom.stat
scipy.sparse.coo_matrix.max返回每行或每列的最大值，给定一个轴。我想知道的不是值，而是每行或列的最大值的索引。我还没有找到一种有效的方法，所以我很乐意接受任何帮助。 最佳答案 我建议研究代码moo._min_or_max_axis其中moo是一个coo_matrix。mat=mat.tocsc()#foraxis=0mat.sum_duplicates()major_index,value=mat._minor_reduce(min_or_max)not_full=np.diff(mat.indptr)[m
我有以下scipy.lti对象，它基本上是一个表示LTI系统的拉普拉斯变换的对象:G_s=lti([1],[1,2])如何将这样的传递函数与另一个传递函数相乘，例如:H_s=lti([2],[1,2])#I_s=G_s*H_s我想我可以做I_s=lti(np.polymul([1],[2]),np.polymul([1,2],[1,2]))但是如果我想做什么呢:#I_s=H_s/(1+H_s)有没有简单的方法可以用scipy做到这一点？ 最佳答案 有趣的是，Scipy似乎不提供该功能。另一种方法是将LTI系统转换为Sympy有理函数
我想为一些可能受离散分布支配的数据找到最大似然估计。但是在scipy.stats中，只有代表连续分布的类才有合适的函数来做到这一点。代表离散分布的类不代表的原因是什么？ 最佳答案 简短的回答:因为据我所知，没有人为它编写代码，甚至没有人尝试过。更长的答案:我不知道使用通用最大似然法的离散模型可以走多远，就像连续分布一样，它适用于许多但不是所有这些。大多数离散分布对参数都有严格的限制，并且很可能大多数都需要特定于分布的拟合方法>>>[(f,getattr(stats,f).shapes)forfindir(stats)ifisinst
我正在使用SpyderIDE开发代码，IDE目前的默认行尾字符集为CRLF。我想改用“\n”，因为我现有的所有源代码都使用“\n”，所以我不希望有一堆使用不同行尾字符的新文件。有没有办法在SpyderIDE中指定默认的行尾字符？如果是，怎么做？ 最佳答案 (这里是Spyder维护者)要配置您想使用的行尾字符，您需要转到菜单Tools>Preferences>Editor>Advancedsettings然后到Endoflinecharacters部分并选择Spyder将在保存时使用的字符。
我有一个不使用随机化的脚本，当我运行它时会给出不同的答案。我希望每次运行脚本时答案都是一样的。该问题似乎只发生在某些(病态)输入数据上。该代码段来自一种计算线性系统特定类型Controller的算法，它主要包括线性代数(矩阵求逆、Riccati方程、特征值)。显然，这对我来说是一个主要的担忧，因为我现在不能相信我的代码会给我正确的结果。我知道对于条件不佳的数据，结果可能是错误的，但我预计始终是错误的。为什么我的Windows机器上的答案并不总是相同？为什么Linux和Windows机器给出的结果不同？我在win32上使用Python2.7.9(默认，2014年12月10日，12:24:
我有两个较大的(提供了片段)pandasDateFrame，它们具有不相等的日期作为索引，我希望将它们合并为一个:NAB.AXCBA.AXCloseVolumeCloseVolumeDateDate2009-06-0536.5149629002009-06-0821.9502009-06-0436.7955288002009-06-0521.9589170002009-06-0336.8051165002009-06-0422.21187236002009-06-0236.3353037002009-06-0323.11116438002009-06-0136.165625500200
我有一个5000*5000numpy数组，我想在其上计算大小为25的窗口的峰度。我尝试将scipys自己的峰度函数放在generic_filter中找到在ndimage.filters中像这样:importnumpyasnpfromscipy.statsimportkurtosisfromscipy.ndimage.filtersimportgeneric_filtermat=np.random.random_sample((5000,5000))kurtosis_filter=generic_filter(mat,kurtosis,size=25,mode='reflect')这永远
