scipy

    6गर्मी

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    मैं scipy का उपयोग कर एक .wav फ़ाइल पढ़ने की कोशिश कर रहा हूं। मैं यह कर: from scipy.io import wavfile filename = "myWavFile.wav" print "Processing " + filename samples = wavfile.read(filename)

    6गर्मी

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    में एक्सपोनेंशियल क्षय वक्र फिटिंग कुछ डेटा में वक्र को फ़िट करने में मुझे कुछ परेशानी हो रही है, लेकिन मैं गलत कहां से काम नहीं कर सकता हूं। अतीत में मैं घातीय कार्यों के लिए numpy.linalg.lstsq और अव

    6गर्मी

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    मैं numpy सरणी के साथ एक स्पैर मैट्रिक्स शुरू करना चाहता हूँ। a= np.array([[np.NaN,np.NaN,10]]) zero_a= np.array([[0,0,10]]) spr_a = lil_matrix(a) zero_spr_a = lil_matrix(zero_a) print repr(spr_a)

    7गर्मी

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    में फ़ंक्शन मैटलैब ढूंढें क्या find(A>9,1) के बराबर फ़ंक्शन numpy/scipy के लिए matlab से है। मुझे पता है कि nonzero numpy में फ़ंक्शन है लेकिन मुझे जो चाहिए वह पहली अनुक्रमणिका है ताकि मैं किसी अन्य न

    5गर्मी

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    के पेरॉन-फ्रोबिनियस ईजेनवाल्यू का अनुमान लगाने के लिए एक उन्नत पैकेज या विधि है जो वास्तविक, वर्ग, गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स के पेरॉन-फ्रोबिनियस ईजेनवल्यू का अनुमान लगाता है? सटीक गणना की तुलना में यह क

    5गर्मी

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    मुझे डेटा के लिए गाऊशियन फिट करने में कुछ परेशानी हो रही है। मुझे लगता है कि समस्या यह है कि अधिकांश तत्व शून्य के करीब हैं, और वास्तव में कई बिंदुओं को फिट करने के लिए नहीं हैं। लेकिन किसी भी मामले म

    8गर्मी

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    मेरे पास बूलियन मानों से भरे स्पैर मैट्रिस का एक सेट है जिसे मुझे लॉजिकल ऑपरेशंस (ज्यादातर तत्व-वार या) पर करने की आवश्यकता है। numpy के रूप में, dtype = 'bool' के साथ मैट्रिक्स संक्षेप देता तत्व के ल

    5गर्मी

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    के लिए अनियमित परिणाम मुझे लगता है कि scipy.linalg.eig कभी-कभी असंगत परिणाम देता है। लेकिन हर बार नहीं। >>> import numpy as np >>> import scipy.linalg as lin >>> modmat=np.random.random((150,150))

    6गर्मी

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    मैं उत्तल हॉल को देखने के लिए एक त्वरित हैक के लिए scipy (0.10.1) का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं निम्नलिखित कोड का उपयोग कर उत्तल पतवार प्राप्त कर सकते हैं: vecs = [[-0.094218, 51.478927], [-0

    8गर्मी

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    में Matlab मैट्रिक्स पढ़ें जब मैं अजगर में एक Matlab मैट्रिक्स को पढ़ने के लिए कोशिश कर रहा हूँ, मैं निम्नलिखित त्रुटि मिलती है >>> scipy.io.loadmat("Dynamical.mat") Traceback (most recent call last)