scipy

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    如何在Python中高效计算正态逆累积分布函数

    我在Python中使用norm.ppf()来计算正态逆累积分布，但是我发现它比Matlab中的norminv()慢得多。 for i in range(10000): iri_next = norm.ppf(0.4, loc=0, scale=0.06) 成本大约在Python 2秒，而在Matlab for i=1:10000 IRI_next=norminv(0.4,0
    python numpy scipy 2017-09-13

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    需要在Python

    圆形FFT卷积我需要的 scipy.signal.convolve2d(data, filter, boundary="wrap", mode="same") 更快的模拟你能不能指点我如何取代它？ P.S. scipy.signal.fftconvolve速度够快，但它没有boundary选项，我无法使其在循环卷积模式下工作。
    python scipy convolution 2017-09-13

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    如何使用自定义（非线性间隔）桶来“排列”一个numpy数组？

    如何“斌”在numpy的波纹管阵列，使： import numpy as np bins = np.array([-0.1 , -0.07, -0.02, 0. , 0.02, 0.07, 0.1 ]) array = np.array([-0.21950869, -0.02854823, 0.22329239, -0.28073936, -0.15926265, -0.436
    numpy scipy binning 2017-09-14

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    具有n个断点的分段线性拟合

    我已经使用How to apply piecewise linear fit in Python?这个问题中发现的一些代码来执行具有单个断点的分段线性近似。 的代码如下： from scipy import optimize import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline x = np.array
    python numpy scipy curve-fitting piecewise 2017-09-14

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    在Python中使用odeint实现一个集成数学方程

    我想在python中使用scipy.odeint函数解决以下方程。 目前我可以使用下面的脚本来实现这种形式的方程 在蟒： def dY(y1, x): a = 0.001 yin = 1 C = 0.01 N = 1 dC = C/N b1 = 0 return (a/dC)*(yin-y1)+b1*dC x = np.li
    python numpy math scipy integration 2017-09-14

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    平滑在numpy的/熊猫

    我的测量值和相应的权重一大熊猫数据帧的一系列加权值的： df = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(1000), 'w': np.random.rand(1000)}) 我要平滑的测量值（x）同时服用逐元素 权重（ w）。这与滑动窗户的重量无关，我还希望应用其中的 （例如，三角形窗口或更有用的东西）。因此，为了计算每个窗口内的平滑值，该函数不仅应该通过窗函数
    python pandas numpy scipy signal-processing 2017-09-15

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    熊猫数据框 - 删除异常值

    给定一个熊猫数据框，我想根据其中一列排除对应于异常值的行（Z值= 3）。 数据框看起来是这样的： df.dtypes _id object _index object _score object _source.address object _source.district object _source.price float64 _source.roomC
    python pandas scipy 2017-09-15

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    `scipy.integrate.odeint`自动调整时间步骤

    我使用scipy.integrate.odeint来解决空间和时间维度上的ODE（扩散方程）。我通过有限差异来表达空间导数，所以整个问题都是时间问题。 解算器的工作原理似乎是自动调整时间间隔和总次数（而步数保持不变）。当我将结果与不调整时间间隔的简单FCTS方案进行比较时，它总是看起来不同。 我意识到实际的时间步骤odeint使用是通过infodict['tcur']返回。这是否意味着我总是不得不
    scipy ode 2017-09-15

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    的比例蟒蛇的平等正样本测试

    的比例蟒蛇的平等正样本测试 这种统计测试似乎R中非常简单>http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/R/R6_CategoricalDataAnalysis/R6_CategoricalDataAnalysis6.html 我看着SciPy的，它不`吨提供统计用于超过2个样本测试的工具 我正在寻找能够进行这种高级统计测试的python库。
    python scipy data-analysis 2017-09-15

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    等级相关，在Python

    我的数据是一组Ñ观察到对与它们的频率，即，每对（X 我，Y 我）有对应一些ķ沿我，次的数目（×我，Y 我）进行了观察。理想情况下，我想这两者进行计算Kendall的tau和Spearman的Rho为集这些对所有的副本，它由ķ + K + ... + K ň双。的问题是，ķ + K 2 + ... + K Ñ，观测的总数量，是巨大的，这样的数据结构将不适合在存储器中。 当然，我想有关分配的频率我个对
    python algorithm scipy statistics correlation 2017-09-17
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