如果你有一个稀疏矩阵X:>>X=csr_matrix([[0,2,0,2],[0,2,0,1]])>>printtype(X)>>printX.todense()[[0202][0201]]和一个矩阵Y:>>printtype(Y)>>printtext_scores[[8][5]]...如何将X的每个元素乘以Y的行。例如:[[0*82*80*82*8][0*52*50*51*5]]或:[[016016][01005]]我已经厌倦了这个，但显然它不起作用，因为尺寸不匹配:Z=X.data*Y 最佳答案 不幸的是，如果另一个矩阵是密集
我有一个来自世界特定地区的地理数据的X和Y坐标列表。我想根据每个坐标在图中的位置分配一个权重。例如:如果一个点位于周围有很多其他节点的地方，则它位于高密度区域，因此具有较高的权重。我能想到的最直接的方法是在每个点周围绘制单位半径的圆，然后计算其他点是否位于其中，然后使用函数为该点分配权重。但这看起来很原始。我看过pySAL和NetworkX，但看起来它们可以处理图表。我在图中没有任何边，只有节点。 最佳答案 标准解决方案是使用KDE(KernelDensityEstimation)。在网络上搜索:“KDEEstimation”，您会
我有一个函数，它接受多个参数(一个数组和两个float)并返回一个标量(float)。现在我想通过改变两个参数来最小化这个函数:两个float。该数组在函数内部“解包”，然后使用其内容(数组和float)。这如何使用SciPy的fmin函数完成？我很难为此找到正确的语法..函数是这样的:deffunc(x,y,data)data1=data[0]data2=data[...]......result=...x...y...data1...data2...#resultisascalar(float)returnresult在这种情况下，scipy.optimize.fmin应该是什么样
我正在尝试根据这个问题调整以下资源:Pythonconversionbetweencoordinateshttps://matplotlib.org/gallery/pie_and_polar_charts/polar_scatter.html我似乎无法获得将树状图形状转换为极坐标的坐标。有人知道怎么做吗？我知道networkx中有一个实现，但这需要构建一个图形，然后使用pygraphviz后端来获取位置。有没有办法用matplotlib和numpy将树状图笛卡尔坐标转换为极坐标？importrequestsfromastimportliteral_evalimportmatplotl
我有一个包含大约850万个数据点的文本文件，格式如下:Company87178481Company893489Company2345788[...]我想用Python创建一个连接图，看看公司之间的网络是什么样子的。从上面的示例中，如果第二列中的值相同，则两家公司将共享优势(来自/针对Hooked的说明)。我一直在使用NetworkX包并且已经能够为几千个点生成一个网络，但是它没有通过完整的850万个节点的文本文件。我跑了大概15个小时左右，回来的时候shell里的光标还在闪烁，但是没有输出图。假设它仍在运行是否安全？是否有更好/更快/更简单的方法来绘制数百万个点？
我从scikit-learn开始，我正在尝试将一组文档转换为我可以应用聚类和分类的格式。我已经看到了有关矢量化方法的详细信息，以及用于加载文件和索引其词汇表的tfidf转换。但是，我有每个文档的额外元数据，例如作者、负责的部门、主题列表等。如何向向量化函数生成的每个文档向量添加特征？ 最佳答案 您可以使用DictVectorizer获取额外的分类数据，然后使用scipy.sparse.hstack将它们结合起来。 关于python-scikit-learn，将特征添加到向量化的文档集，我
我是pandas的新手，正在尝试Pandas0.10.1版的Pandas10分钟教程。但是，当我执行以下操作时，出现如下所示的错误。printdf工作正常。为什么.loc不起作用？代码importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=pd.date_range('20130101',periods=6),columns=['A','B','C','D'])df.loc[:,['A','B']]错误:AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in(
我刚刚开始尝试通过scikits获得的一个不错的Bootstrap包:https://github.com/cgevans/scikits-bootstrap但是我在尝试通过线性回归估计相关系数的置信区间时遇到了问题。返回的置信区间完全位于原始统计数据的范围之外。代码如下:importnumpyasnpfromscipyimportstatsimportbootstrapasbootnp.random.seed(0)x=np.arange(10)y=10+1.5*x+2*np.random.randn(10)r0=stats.linregress(x,y)[2]defmy_functi
我一直在使用我的Matlab，但我的愿景是最终切换到使用Python进行所有分析，因为它是一种实际的编程语言以及其他一些原因。我最近一直试图解决的问题是对复杂数据进行最小二乘法最小化。我是一名工程师，我们经常处理复阻抗，我正在尝试使用曲线拟合来将简单的电路模型拟合到测量数据。阻抗方程如下:Z(w)=1/(1/R+j*w*C)+j*w*L然后我试图找到R、C和L的值，以便找到最小二乘曲线。我试过使用优化包，例如optimize.curve_fit或optimize.leastsq，但它们不适用于复数。然后我尝试让我的残差函数返回复杂数据的大小，但这也不起作用。
我正在尝试对包含图像的数据集进行主成分分析，但每当我想从sklearn.decomposition模块应用pca.transform时，我都会收到此错误:*AttributeError:'PCA'objecthasno属性“mean_”*。我知道这个错误意味着什么，但我不知道如何解决它。我想你们中的一些人知道如何解决这个问题。谢谢你的帮助我的代码:fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportglobimportosfromPILimportImagefromsklearn.decompositionimportPCAimage_dir1="C:\U
