我需要在Python中根据对数正态分布生成伪随机数。问题是我从对数正态分布的众数和标准差开始。我没有对数正态分布的均值或中位数，也没有基础正态分布的任何参数。numpy.random.lognormal取基础正态分布的均值和标准差。我试图根据我拥有的参数来计算这些，但最终得到了一个四次函数。它有一个解决方案，但我希望有一个更直接的方法来做到这一点。scipy.stats.lognorm接受我不明白的参数。我的母语不是英语，文档没有意义。你能帮帮我吗？ 最佳答案 您拥有对数正态分布的众数和标准差。要使用scipy的lognorm的rv
我以这个数据框为例:Col1Col2Col3Col41232.2我想添加一个名为“Gmean”的第4列，用于计算每行前3列的几何平均值。如何完成？谢谢! 最佳答案 一种方法是使用Scipy'sgeometricmeanfunction-fromscipy.stats.mstatsimportgmeandf['Gmean']=gmean(df.iloc[:,:3],axis=1)使用formulaofgeometricmean的另一种方式本身-df['Gmean']=np.power(df.iloc[:,:3].prod(axis=1
所以我有以下问题要最小化。我有一个矢量w我需要找到以最小化以下功能:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizematrix=np.array([[1.0,1.5,-2.],[0.5,3.0,2.5],[1.0,0.25,0.75]])deffct(x):returnx.dot(matrix).dot(x)x0=np.ones(3)/3cons=({'type':'eq','fun':lambdax:x.sum()-1.0})bnds=[(0,1)]*3w=minimize(fct,x0,method='SLSQP',bounds=bn
这个问题在这里已经有了答案:howcanIupdatescipyinwinpythononwindows?(3个答案)关闭5年前。我从未更新过我的Scipy版本，但很想更新。我正在运行WinPython-64bit-3.4.4.1。执行此操作的正确方法是什么？
我目前正在尝试使用SciPy的integrate.ode包来求解一对耦合的一阶ODE:比如Lotka-Volterrapredator-preyequation.但是，这意味着在集成循环期间，我必须在每次迭代时更新发送给方法的参数，并且只需跟踪先前的值并在每次迭代时调用set_f_params()就不会似乎没用。hprev=Hopprev=Poyh=np.zeros(0)yp=np.zeros(0)whiledh.successful()anddp.successful()anddp.t我在每次迭代时通过set_f_params设置的值似乎没有传播到回调方法，这并不奇怪，因为网络上的示
我正在尝试生成一个从Internet读取文本文件的数组。我的目标是使用Python而不是MATLAB，在MATLAB中替换这一步:url=['http://www.cdc.noaa.gov/Correlation/amon.us.long.data'];urlwrite(url,'file.txt');我正在使用这段代码:urllib.urlretrieve('http://www.cdc.noaa.gov/Correlation/amon.us.long.data','/Users/epy/file2.txt')a=np.loadtxt('/Users/epy/file2.txt',
当使用scipy.test()使用nose包测试scipy时，在安装了所有vanilla包的Ubuntu12.04下测试失败。我需要担心吗？如果是，我该如何解决？In[8]:scipy.test()RunningunittestsforscipyNumPyversion1.5.1NumPyisinstalledin/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpySciPyversion0.9.0SciPyisinstalledin/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipyPythonversion2.7.2+(default
I'vereadthatintegerprogrammingiseitherverytrickyornotpossiblewithSciPy并且我可能需要使用类似zibopt的东西在Python中完成它。但我真的认为我可以通过为SciPy优化的向量中的每个元素创建一个“是二元”约束来做到这一点。为此，我利用了http://docs.python-guide.org/en/latest/writing/gotchas/#late-binding-closures中的闭包技巧并为每个元素创建一个约束函数，如下所示:defget_binary_constraints(vector,indic
我正在尝试对128维点(图像中兴趣点的描述符)执行kmeans聚类。当我使用scipy.cluster.vq.kmeans2函数时，有时会出现以下错误:File"main.py",line21,inlevel_routinecurrent.centroids,current.labels=cluster.vq.kmeans2(current.descriptors,k)File"/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/cluster/vq.py",line706,inkmeans2clusters=init(data,k)File"/usr/lib
我有一个常规的二维X、Y和Z数组，我有一个点X0和Y0，我想知道网格上点(X0,Y0)的Z0值。我发现scipy有插值模块，但据我所知，它插值一维/二维数组并返回一维/二维数组，但没有在某一点只返回一个值的方法。例如:#MygriddataX=[[X11,X12,X13,...,X1N],[X21,X22,X23,...,X2N],....[XN1,XN2,XN3,...,XNN]Y=[[Y11,Y12,Y13,...,Y1N],[Y21,Y22,Y23,...,Y2N],....[YN1,YN2,YN3,...,YNN]]Z=[[Z11,Z12,Z13,...,Z1N],[Z21,Z
