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ログに遭遇したゼロで割るscipy.stats.boxcox

boxcoxの機能については、私が非常に説明できないほど奇妙な再現性のある動作に遭遇しています。長い例えば謝罪が、具体的問題の原因このデータのようだ： data = [1710, 1262, 1786, 1717, 2198, 1362, 1694, 2090, 1774, 1077, 1040, 2324, 912, 1494, 1253, 854, 1004, 1296, 1114, 133

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複数の変数を最適化するラムダ関数のインデックス付け

thisスレッドで提案されている最適化問題を解決したい。さて、私はx[1]...x[n]を解決するだけでなく、変数yも解決したいと思います。インデックス作成に何か問題があるようです。 from sympy import Sum, symbols, Indexed, lambdify from scipy.optimize import minimize import numpy as np

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古い辞書から新しい辞書を作成するパンダエントロピーを計算するデータフレーム

私はパンダで大丈夫になり始めていますが、この問題に対処する方法は不明です。私は、エントロピーを計算しようとしているパンダのデータフレームに辞書の列を持っています。辞書の各キーはクラスタを表し、値は同じクラスタ内の単語です。各行は、辞書内の要素の量が異なるこのように見えます。すなわち、いくつかは10まで持っている間、いくつかの辞書は、二つのクラスタを持っている：私は、各行のエントロピーを計算する

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単一のパラメータを最適化してモデルと観測の違いを最小限にする

私はこの質問がStackOverflowや他の場所でより適しているかどうかはわかりませんが、プログラミングだけであるのか、理解する必要があります。話題以外の場合、私は謝罪します。 Pythonでは、私はかなり単純なモデルを作成しています。配列x、いくつかの係数c1、c2など、最適化したいパラメータPをとる関数です。パラメータPを変更して測定値とモデル値の差を最小限に抑え、結果として得られるパラメ

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'ValueError：初期条件y0は1次元でなければなりません。'このエラーを修正するにはどうすればよいですか？

私は下のコードを添付しました。これは2体の問題のモデルです。私は1Dベクトルをodeint関数の引数として使用しようとしましたが、まだエラーに直面しています。提案は非常に高く評価されています。 tspan = np.linspace(0,p,(p/60.0)+1.0) x0 = np.empty((6,1)) x0[0]=r[0] x0[1]=r[1] x0[2]=r[2] x0[3]=

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（numpyの/ scipyのダウンロードが、NO sklearn）efficentlyスパース行列から密行列を作成していない

私はこのようになりますsparse.txtがあります。必要なdense.txtはこれです # first column is label 0 or 1 # rest of the data is sparse data # maximum value in the data is 4, so the future dense matrix will # have 1+4 = 5 elemen

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は、私は以下のグラフの一部に機能に合うようにしようとしていますheavysideのステップ関数

と機能をフィッティング：私は信号が指数関数的に増加し始める時間を知りたいです。これを行うために、データに指数曲線をフィットさせ、階段状の階段関数を掛けました。私は期待したい：私は唯一の指数部は私が次のグラフを取得し合うとき def fit(x, a, b, c, d, e): return np.heaviside(x-a, 0.5)*b*np.exp(c*x-d)+e para

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clapack import error（Scipyから）

Scipyからいくつかのライブラリのインポートに問題があります。私はこのエラーがある。 >>> from scipy import interpolate in <module> from scipy.linalg import clapack ImportError: /usr/local/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/clapa

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なぜscipyとnumpy fftプロットが異なって見えるのですか？

私は現在、フーリエ変換をまだ明示的に教えていないが、現在、コースワークのスペクトル分析を行っている。私はscipyでさまざまなfftアルゴリズムを使って遊んでいましたが、答えがどういうものなのか分かっているデータではnumydですこの場合、AM信号は8kHzのキャリア周波数と1kHzの変調正弦波です。 scipy.fftpack.rfftとnumpy.fft.rfftを適用する場合、FFT に3

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ボロノイ図のどのサイトで新しい点が計算されますか？

私はM点のボロノイ図を示すための小さなスクリプトを書いたthis tutorialから。私はscipy.spatialを使用します。私は飛行機の新しいポイントを与え、このポイントはボロノイ図のどのサイトにあると言いたいですか？出来ますか？ボロノイ図の概念によって import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt