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’, […]
Tengo la curva ruidosa definida por una matriz 2D numpy: Como puede ver, tiene el primer segmento plano, luego las fases de subida, pico y decaimiento. Necesito encontrar el punto de inicio de la fase de subida, marcado aquí por el punto rojo. ¿Cómo hago eso en python?
Estoy haciendo cálculos de supervivencia en Scipy y no puedo obtener los valores correctos. Mi código: x, a, c = 1000, 1.5, 5000 vals = exponweib.cdf (x, a, c, loc = 0, escala = 1) Val debería ser igual a 0.085559356392783004, pero estoy obteniendo 0 en su lugar. Si defino mi propia función, obtengo la […]
Tengo un conjunto de datos 3D equipado con la función scipy.linalg.lstsq . Estaba usando # best-fit quadratic curve A = np.c_[np.ones(data.shape[0]), data[:,:2], np.prod(data[:,:2], axis=1), data[:,:2]**2] C,_,_,_ = scipy.linalg.lstsq(A, data[:,2]) #evaluating on grid Z = np.dot(np.c_[np.ones(XX.shape), XX, YY, XX*YY, XX**2, YY**2], C).reshape(X.shape) Pero, ¿cómo puedo obtener el valor R ^ 2 de esto para la superficie […]
Parece que scipy.io.wavfile.read no puede leer archivos .wav de 24 bits. ¿Tienes una idea de cómo manejarlas?
Tengo un conjunto de (x, y, z) puntos para los que necesito encontrar el plano que mejor se ajuste a ellos. Un plano se define por sus coeficientes como: a*x + b*y + c*z + d = 0 o equivalente: A*X +B*y + C = z La segunda ecuación es solo una reescritura de la […]
Tengo una sum que estoy tratando de calcular, y tengo dificultades para paralelizar el código. El cálculo que estoy tratando de paralelizar es un poco complejo (usa matrices numpy y matrices dispersas). Escupe una matriz numpy, y quiero sumr las matrices de salida de unos 1000 cálculos. Idealmente, mantendría una sum stream en todas las […]
Tengo un archivo csv de [66k, 56k] tamaño (filas, columnas). Es una matriz dispersa. Sé que numpy puede manejar ese tamaño de una matriz. Me gustaría saber, de acuerdo con la experiencia de todos, ¿cuántas características pueden manejar cómodamente los algoritmos de scikit-learn?
¿Hay un filtro similar al ndimage de ndimage que admite la salida vectorial? No scipy.ndimage.filters.generic_filter hacer que scipy.ndimage.filters.generic_filter devuelva más que un escalar. Descomente la línea en el código a continuación para obtener el error: TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars . Estoy buscando un filtro genérico que procese matrices 2D […]
Considere el siguiente código: import scipy print(scipy.__version__) # gives 0.19.1 # Scipy.stats.uniform unif = scipy.stats.uniform(1, 2) print(unif.a, unif.b, unif.args) # gives a=0, b=1, args=(1,2) Parece que, independientemente del valor que proporcione para loc y scale , la función uniform devuelve a=0,b=1 . Compare eso, por ejemplo, con randint : # Scipy.stats.randint randi = scipy.stats.randint(1, 10) […]