scipy

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我试图读取并正常化numpy中的3通道图像。对于图像中的每个通道，我想计算大于零的像素值的平均值。我开始： from scipy import misc img = misc.imread('test.png') print(type(img)) #<type 'numpy.ndarray'> print(img.shape) #(512, 512, 3) 但我不知道第1）如何索引超出

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误差Padlen在signal.filtfilt在Python

我与图书馆“scipy.signal”在Python工作，我有下面的代码： from scipy import signal b = [ 0.001016 0.00507999 0.01015998 0.01015998 0.00507999 0.001016 ] a = [ 1. -3.0820186 4.04351697 -2.76126457 0.97291013 -0.1406

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inline matplotlib pyplot饱和，而scipy.misc toimage不是

我正在阅读ddsm乳房X线照片图像。并且在标准化绘图之后。这是灰度图像，但我将其视为RGB，通过复制相同的通道3次。问题是，当我使用pyplot从matplotlib标准化的形象得到饱和，而当我绘制使用scipy.misctoimage，它不这里是我的代码： from scipy import misc %matplotlib inline import matplotlib import

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使用*** curve_fit ***从scipy和python 3.x改进高斯拟合

我相信我成功实现了使用来自scipy的曲线拟合的高斯拟合。但是我遇到的问题是...适合性不是很好，因为优化的参数正在改变质心。 data =np.loadtxt('mock.txt') my_x=data[:,0] my_y=data[:,1] def gauss(x,mu,sigma,A): return A*np.exp(-(x-mu)**2/2/s

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scipy interp1d外插方法fill_value =元组不工作

我想外推函数拟合。 scipy.interpolate.interp1d应该可以做到这一点（请参阅doc片段）。相反，我得到“ValueError：x_new中的值低于插值范围。” 使用：蟒蛇2.7.12，numpy的1.13.3，SciPy的0.19.1 fill_value : array-like or (array-like, array_like) or "extrapolate",

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scipy.cluster.hierarchy.cut_tree（）的替代方案

我在Python 3中做了一个凝聚层次聚类实验，我发现scipy.cluster.hierarchy.cut_tree()没有为某些输入链接矩阵返回请求数量的聚类。因此，现在我知道cut_tree()函数中存在一个错误（如here所述）。但是，我需要能够得到一个平坦的群集与k不同的标签赋值给我的数据点。您是否知道使用任意输入链接矩阵Z中的k标签获得平坦聚类的算法？我的问题归结为：我怎样才能计算出

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是否有可以用scipy.io.readsav读取的最大文件大小限制？

摘要：我有一个带有905 x 905 x 762个元素的3D FLOAT数组。它存储在IDL保存文件中，该文件无法用scipy.io.readsav读取。当我将这个数组的一部分（905 x 905 x 600个元素或更少）存储在另一个IDL保存文件中时，此时scipy.io.readsav可以正常工作。这是我做的读取任何这两个文件的内容： from scipy.io import readsav

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为什么我可以从scipy中导入linspace，但是在文档中它是来自numpy的？

我试图通过我自己使用doc了解它，但我不明白为什么，从模块scipy，我可以导入linspace这是模块numpy的功能。他们都很好。此外，我无法在scipy文档中找到它。

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如何解释scipy.fftpack.fft的输出？

我有44100Hz的音频，这意味着每秒有44100个采样。我想分析它，所以我将数据分成长度为1024的子数组。对于每个阵列，我应用傅立叶变换（fft），它将返回一个复数数组。这些数字应该是转变和阶段价值。结果的长度为1024，就像一个块。但我不知道，阵列的哪个元素对应于哪个频率。我检查了documentation，但我能够发现的唯一情况是结果是对称的，我可以跳过第一部分。 from scipy

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如何在以下列方式称为“Testdata_interpolate.csv”文件中使用蟒蛇的GridData

我有ASCII的数据进行插值3D x,y,z,v val11,val12,val13,val14 val21,val22,val23,val24 ... 其中x，在这个Y，Z是代表坐标和VA标量值点在太空中。 x，y，z是随机分布的。对于进一步的计算，v应插入V到规则网格（X，Y，Z）。因此，我试图在该代码中使用Phytons griddata： from mpl_toolkits.m