Tengo un conjunto de puntos x,y ponderados , como se muestra a continuación (el conjunto completo está aquí ): # xyw -0.038 2.0127 0.71 0.058 1.9557 1 0.067 2.0016 0.9 0.072 2.0316 0.83 … Necesito encontrar una línea suavizada que ajuste estos puntos de acuerdo con la importancia asignada a cada uno, es decir: más […]
He instalado (realmente reinstalado) scipy: 10_x86_64.whl (19.8MB): 19.8MB downloaded Installing collected packages: scipy Successfully installed scipy ¿Pero el subpaquete no está aparentemente incluido? 16:03:28/shared $ipython In [1]: from scipy.misc import imread ————————————————————————— ImportError Traceback (most recent call last) in () —-> 1 from scipy.misc import imread ImportError: cannot import name imread ¿Cuál es la manera […]
Miré en muchos ejemplos de scipy.fft y numpy.fft. Específicamente este ejemplo, el Análisis de Frecuencia de Scipy / Numpy FFT es muy similar a lo que quiero hacer. Por lo tanto, utilicé el mismo posicionamiento de subttwig y todo parece muy similar. Quiero importar datos de un archivo, que contiene una sola columna para que […]
Me encantaría reproducir una ttwig similar a esta: Quiero decir que tengo un conjunto de puntos de datos y me encantaría tener una curva que muestre la tendencia promedio. Intenté agregar ruido aleatorio a la función y = 2x from scipy import interpolate x=arange(0,1,1e-3) noise=np.random.random(len(x)) y=2*x+noise Y luego usé algo de la función Scipt para […]
Estoy intentando leer un archivo fortran con encabezados como enteros y luego los datos reales como flotantes de 32 bits. Usando numpy’s fromfile(‘mydatafile’, dtype=np.float32) se lee en el archivo completo como float32 pero necesito que los encabezados estén en int32 para mi archivo de salida. Usando FortranFile de scipy lee los encabezados: f = FortranFile(‘mydatafile’, […]
Estoy implementando el código en python que tiene las variables almacenadas en vectores numpy. Necesito realizar una operación simple: algo como (vec1 + vec2 ^ 2) / vec3. Cada elemento de cada vector se sum y multiplica. (análogo de MATLAB elementwise. * operación). El problema está en mi código que tengo un diccionario que almacena […]
He instalado Python 2.7, numpy 1.9.0, scipy 0.15.1 y scikit-learn 0.15.2. Ahora cuando hago lo siguiente en python: train_set = (“The sky is blue.”, “The sun is bright.”) test_set = (“The sun in the sky is bright.”, “We can see the shining sun, the bright sun.”) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer() print vectorizer […]
¿Es posible obtener el “elemento actual” dentro de la función de filtro de scipy.ndimage.filters.generic_filter ? Si, por ejemplo, A[0] siempre contenga el elemento actual (que no parece ser el caso), algo como lo siguiente podría encontrar máximos locales def local_max_f(A) : return A[0] == A.max() img = np.random.rand(100).reshape(10,10) ndimage.generic_filter( img, local_max_f, size=3 )
Quiero usar numpy.exp esta manera: cc = np.array([ [0.120,0.34,-1234.1] ]) print 1/(1+np.exp(-cc)) Pero esto me da error: /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py:5: RuntimeWarning: overflow encountered in exp No entiendo porque ¿Cómo puedo arreglar esto? Parece que el problema es con el tercer número (-1234.1)
Tengo datos z muestreados desde una función 2D f en los puntos de cuadrícula x, y , como en z = f(x, y) . Es fácil interpolar f con scipy.interp2d través de f = interp2d(x, y, z ). Sin embargo, evaluar f(x, y) devuelve una cuadrícula 2D completa como si lo hubiera hecho xx, yy […]