Articles of scipy

Numpy filter 2D array por dos máscaras

Tengo una matriz 2D y dos máscaras, una para columnas y otra para filas. Si bash simplemente hacer data[row_mask,col_mask] un error que dice shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes … Por otro lado, los data[row_mask][:,col_mask] funcionan, pero no son tan bonitos. ¿Por qué espera que las matrices de indexación tengan […]

Python – Encuentra todos los puntos de intersección de 2 gráficos

Estoy tratando de encontrar todos los puntos de intersección de dos gráficos y mostrarlos en la gráfica final. He mirado a mi alrededor y he intentado varias cosas, pero no he podido obtener lo que estoy buscando. Actualmente, estoy intentando generar una lista en la que se mostrarían los puntos de intersección, aunque sigo recibiendo […]

Scipy: cómo convertir la distancia del árbol KD de la consulta a kilómetros (Python / Pandas)

Este post se basa en este . Obtuve un dataframe Pandas que contiene ciudades con sus coordenadas geográficas (geodésicas) como longitud y latitud. import pandas as pd df = pd.DataFrame([{‘city’:”Berlin”, ‘lat’:52.5243700, ‘lng’:13.4105300}, {‘city’:”Potsdam”, ‘lat’:52.3988600, ‘lng’:13.0656600}, {‘city’:”Hamburg”, ‘lat’:53.5753200, ‘lng’:10.0153400}]); Por cada ciudad que estoy tratando de encontrar otras dos ciudades que están más cerca. Por lo […]

¿Es posible comparar dos canciones similares dados sus archivos wav?

Tengo una gran biblioteca de música antigua (1920, 30, 40, etc.), con muchos duplicados, y me gustaría determinar los duplicados y organizarlos con la misma información de etiqueta de MP3. Dado que la música se grabó hace un tiempo, aunque suenen como un oído humano, su grabación podría ser un poco diferente (más silenciosa, más […]

Relación entre el ancho de banda de KDE 2D en sklearn vs ancho de banda en scipy

Estoy intentando comparar el rendimiento de sklearn.neighbors.KernelDensity versus scipy.stats.gaussian_kde para una matriz bidimensional. De este artículo veo que los anchos de banda (bw) se tratan de manera diferente en cada función. El artículo da una receta para establecer el valor correcto de bw en scipy por lo que será equivalente al utilizado en sklearn . […]

resultado inestable de scipy.cluster.kmeans

El siguiente código proporciona diferentes resultados en cada tiempo de ejecución al agrupar los datos en 3 partes utilizando el método k significa: from numpy import array from scipy.cluster.vq import kmeans,vq data = array([1,1,1,1,1,1,3,3,3,3,3,3,7,7,7,7,7,7]) centroids = kmeans(data,3,100) #with 100 iterations print (centroids) Tres posibles resultados obtenidos fueron: (array([1, 3, 7]), 0.0) (array([3, 7, 1]), 0.0) […]

Error Scipy con hstack escaso

Al intentar combinar datos densos y escasos con scipy.spare.hstack, ocasionalmente me encuentro con el error: Traceback (most recent call last): File “hstack_error.py”, line 3, in X = scipy.sparse.hstack(hstack_parts) File “/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/sparse/construct.py”, line 263, in hstack return bmat([blocks], format=format, dtype=dtype) File “/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/sparse/construct.py”, line 329, in bmat raise ValueError(‘blocks must have rank 2’) ValueError: blocks must have rank […]

Base de datos o solución de tabla para arreglos temporales desordenados

Estoy creando una aplicación de escritorio Python que permite a los usuarios seleccionar diferentes formas de distribución para modelar datos de rendimiento agrícola. Tengo los datos agrícolas de la serie temporal, cerca de un millón de filas, guardados en una base de datos SQLite (aunque esto no está escrito en piedra si alguien sabe de […]

Funcionamiento interno de scipy.integrate.ode

Estoy usando scipy.integrate.ode y me gustaría saber qué sucede internamente cuando recibo el mensaje UserWarning: zvode: Excess work done on this call. (Perhaps wrong MF.) ‘Unexpected istate=%s’ % istate)) UserWarning: zvode: Excess work done on this call. (Perhaps wrong MF.) ‘Unexpected istate=%s’ % istate)) Esto aparece cuando llamo a ode.integrate(t1) para t1 demasiado grande, por […]

Calcular histogtwigs a lo largo del eje.

¿Hay una manera de calcular muchos histogtwigs a lo largo de un eje de una matriz nD? El método que actualmente tengo usa un bucle for para iterar sobre todos los demás ejes y calcular un numpy.histogram() para cada matriz 1D resultante: import numpy import itertools data = numpy.random.rand(4, 5, 6) # axis=-1, place `200001` […]