我需要实现Python中的类，它表示一元（现在）正态分布的概率密度函数。我已经记如下 class Norm():
def __init__(self, mu=0, sigma_sq=1):
self.mu = mu
self.sigma_sq = sigma_sq
# some initialization if necessary
def
我计算单词/句子之间的距离，并通过scipy linkage函数运行它们，但我需要知道如何将它与原始输入关联起来。即由于联动功能不接受，我沿途失去了我的标签。 tl; dr; 我不知道如何将我的标签（var X）返回到链接函数的输出。 X = [
"the weather is good",
"it is a rainy day",
"it is raining to
计算衍生考虑这个python脚本 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,100)
def y(x,z):
return x**2 + z**-1 - 1
for z in np.arange(1,50,1):
plt.plot(x, y(x,z))
在固定的
我有一个脚本在各种z处绘制一组(x,y)曲线。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,100)
z = np.linspace(0,30,30)
def y(z, x):
return z**(1-x)
for i in z:
plt.plot(x, y(i,
我正在调整样条作为我的大型项目的一个组件来校直曲线文本。 花键配合到我的数据点后，我用SciPy的的splev拿到样条曲线的导数在沿曲线的每个点。由于导数给出了给定点处曲线切线的斜率（除非我很困惑），我通过将导数与0斜率的线进行比较来确定产生直线所需的旋转。 已经确定在每一个点把我的花所需要的旋转，我遍历每个点并应用修正旋转到当前点和每个前点。 相关的代码如下： import numpy as n
我有一个稀疏矩阵csr： <681881x58216 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 2867209 stored elements in Compressed Sparse Row format>
，我想创建一个新的sparce矩阵的csr片： csr_2 = csr[1::2,:]。 问题：时，我有csr矩阵而