scipy

18गर्मी

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क्या कोई नुकीला/scipy डॉट उत्पाद है, परिणाम की केवल विकर्ण प्रविष्टियों की गणना?

2 NumPy सरणी होने की कल्पना कीजिए: > A, A.shape = (n,p) > B, B.shape = (p,p) आमतौर पर पी, एक छोटी संख्या (पी < = 200) है, जबकि एन मनमाने ढंग से बड़ा हो सकता है। मैं निम्नलिखित कर रहा हूँ: result =

11गर्मी

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numpy मैट्रिक्स प्रवंचना - उलटा बार मैट्रिक की राशि

मैं निम्नलिखित करते हैं, और अभिसरण जब तक दोहराने की कोशिश कर रहा हूँ: जहां प्रत्येक एक्स मैंn x p है, और उनमें से r हैं r x n x p सरणी में samples कहा जाता है। Un x n है, Vp x p है। (मुझे matrix norma

7गर्मी

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numpy

के साथ पोइसन आत्मविश्वास अंतराल मैं मैटप्लॉटिब के साथ बना रहा एक हिस्टोग्राम पर पोइसन निरंतर त्रुटि बार डालने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे एक सुस्त कार्य नहीं मिल रहा है जो मुझे 9 5% आत्मविश्वास अं

7गर्मी

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numpy (और scipy) का उपयोग कर फ़ंक्शन के सभी शून्यों को कैसे ढूंढें?

मान लीजिए कि मेरे पास f(x) फ़ंक्शन है a और b के बीच परिभाषित किया गया है। इस समारोह में कई शून्य हो सकते हैं, लेकिन कई एसिम्पटोट भी हो सकते हैं। मुझे सभी इस फ़ंक्शन के शून्य को पुनर्प्राप्त करने की आव

5गर्मी

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क्या आप पूरी छवि लोड किए बिना किसी छवि में पिक्सल के माध्यम से लूप कर सकते हैं?

मेरे पास कुछ बहुत बड़ी छवियां हैं I मैं पूरी छवि को स्मृति में लोड नहीं करना चाहता, मैं सिर्फ पंक्ति क्रम में छवि के माध्यम से एक एकल पास करना चाहता हूं। क्या यह पाइथन/scipy में ऐसा करना संभव है? संपा

11गर्मी

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स्तंभ लेबल के आधार पर पांडा में डेटाफ्रेम को दोबारा बदलना

पांडा में निम्नलिखित डेटाफ्रेम को दोबारा बदलने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? यह DataFrame df प्रत्येक नमूने (s1 और इस मामले में s2) के लिए x,y मान होते हैं और इस तरह दिखता है: In [23]: df = pandas.Data

7गर्मी

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'आयात ... के रूप में'

के लिए सम्मेलन आमतौर पर, मॉड्यूल numpy आयात करने के लिए import numpy as np का उपयोग करता है। क्या नामकरण के लिए सामान्य सम्मेलन हैं? विशेष रूप से वैज्ञानिक कंप्यूटिंग जैसे scipy, sympy और pylab या sci

8गर्मी

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पाइथन SciPy convolve बनाम fftconvolve

मुझे आमतौर पर FFT and multiplication बोलने के बारे में पता है, आमतौर पर convolve ऑपरेशन से तेज़ होता है, जब सरणी अपेक्षाकृत बड़ी होती है। हालांकि, मैं बहुत कम प्रतिक्रिया के साथ एक बहुत लंबा सिग्नल (1

5गर्मी

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एसपीपी मैप_कोर्डिनेट्स इंटरपोल और आईडीएल इंटरपोलेट की तुलना में बिलीनेर इंटरपोलेशन

मैं एक सहकर्मी आईडीएल कोड को पाइथन में फिर से लिखने की प्रक्रिया में हूं और कुछ अंतरों के साथ आ रहा हूं जिनके बारे में मैं उलझन में हूं। अन्य SO प्रश्नों और मेलिंग सूची धागे के अनुसार मैंने पाया है कि

21गर्मी

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स्पैर मैट्रिक्स तत्वों का उपयोग कैसे करें?

type(A) <class 'scipy.sparse.csc.csc_matrix'> A.shape (8529, 60877) print A[0,:] (0, 25) 1.0 (0, 7422) 1.0 (0, 26062) 1.0 (0, 31804) 1.0 (0, 41602) 1.0 (0, 43791) 1.0