你可以在这里获取数据!2shared底部下载我正在使用Python分析生物数据。我写下了一段代码，用于在长字符串列表的列表中查找匹配的子字符串。子字符串在列表中，长度为7个核苷酸。因此在列表中，从AAAAAAA到TTTTTTT，存在16384个基序(子串)，排列A、C、G、T。此代码有一个for循环，用于子字符串列表和嵌套在其中的长字符串列表列表。它工作正常，但由于listoflists有12000行，代码处理速度非常慢。换句话说，提供有关AAAAAAA的信息以及下一个AAAAAAC的信息需要2分钟。所以需要16384个图案才能通过12000行2分钟，需要(16384*2==32768
我正在尝试为pandas.DataFrame的两列绘制剖面图。我不希望它直接出现在pandas中，但似乎matplotlib中也没有。我四处搜索，但在rootpy以外的任何包中都找不到它。在我花时间自己写这篇文章之前，我想我会问是否有一个包含配置文件直方图的小包，也许它们以不同的名称为人所知。如果您不知道我所说的“配置文件直方图”是什么意思，请查看ROOT实现。http://root.cern.ch/root/html/TProfile.html 最佳答案 您可以使用scipy.stats.binned_statistic轻松完成此
我目前有一个具有随时间变化的常量的颂歌系统。例如deffun(u,t,a,b,c):x=u[0]y=u[1]z=u[2]dx_dt=a*x+y*zdy_dt=b*(y-z)dz_dt=-x*y+c*y-zreturn[dx_dt,dy_dt,dz_dt]常数是“a”、“b”和“c”。我目前有每个时间步的“a”列表，我想在每个时间步插入，当使用scipyode求解器时......这可能吗？谢谢! 最佳答案 是的，这是可能的。如果a是常量，我猜你调用了scipy.integrate.odeint(fun,u0,t,args)其中fun是
问题我想从我的主管未发表的论文中实现一个算法，作为其中的一部分，我需要使用论文中给出的一些规则构造一个协方差矩阵C。我来自Matlab，想借此机会最终学习Python，因此我的问题是:如何在Python(包括numpy、scipy)中以最有效(快速)的方式做到这一点？子问题1:选项1:我使用2个for循环，遍历所有行和所有列。我认为这是最糟糕的事情。选项2:使用列表推导式，我构造了一个欧氏对列表，然后遍历该列表。这就是我现在正在做的。有没有更好的方法？子问题2选项1:我遍历矩阵中的所有元素。选项2:我只迭代下三角部分(没有对角线)，然后添加转置(因为协方差矩阵是对称的)，然后添加对角线
我正在尝试使用python实现JPEG压缩。当我尝试对tiff图像应用DCT、量化、IDCT过程时，我发现scipy.fftpack.dct/idct有一些奇怪的东西。因为scipy包中只有1Ddct/idct，所以我这样做是为了2Ddctimportnumpyasnpfromscipy.fftpackimportdct,idctdefdct2(block):returndct(dct(block.T).T)defidct2(block):returnidct(idct(block.T).T)我使用一个简单的3x3矩阵测试了2Ddct/idct。我期望通过这个测试用例得到一个True矩
我正在尝试拟合vonMises分布，来自scipy(http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.vonmises.html)所以我试过了fromscipy.statsimportvonmiseskappa=3r=vonmises.rvs(kappa,size=1000)plt.hist(r,normed=True,alpha=0.2)返回但是，当我在上面拟合数据的时候vonmises.fit(r)#returns(1.2222011312461918,0.024913780423670054,2.424
我正在测试scipy.misc.imshow我得到了RuntimeError:Couldnotexecuteimageviewer。我正在使用Python3.4并在CentOS7上运行它。importscipy.miscimg=scipy.misc.imread('Data/cat.jpg')assertlen(img.shape)==3img_resized=scipy.misc.imresize(img,(224,224))img_answer=(img_resized/255.0).astype('float32')scipy.misc.imshow(img_answer)我得到
ExampleDataFrameValues-078138242348431589694710281229122stats.percentileofscore(temp['INCOME'].values,38,kind='mean')15.0stats.percentileofscore(temp['INCOME'].values,38,kind='strict')10.0stats.percentileofscore(temp['INCOME'].values,38,kind='weak')20.0stats.percentileofscore(temp['INCOME'].valu
我正在使用scipy.optimize.curve_fit，但我怀疑它正在收敛到局部最小值而不是全局最小值。我尝试通过以下方式使用模拟退火:deffit(params):returnnp.sum((ydata-specf(xdata,*params))**2)p=scipy.optimize.anneal(fit,[1000,1E-10])其中specf是我要拟合的曲线。p中的结果显然比curve_fit返回的最小值差，即使返回值表明已达到全局最小值(seeanneal)。我怎样才能改善结果？SciPy中有全局曲线拟合器吗？ 最佳答案
好吧，我不认为，我可以用语言来解释这个问题，所以，这是ipythonsession的片段，我在其中导入scipy，以构建一个稀疏矩阵。In[1]:importscipyasspIn[2]:a=sp.sparse.lil_matrix((5,5))---------------------------------------------------------------------------AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)/home/liveuser/in()---->1a=sp.sparse.lil_matrix((5,5))A
