SciPy是一个用于Python编程语言的算法和数学工具的开源库。
chi2.cdf() 的阈值，低于该阈值则不保证使用计算资源
我需要对数据集运行卡方检验来查找 p 值。显而易见的选择是使用 scipy.stats 中的 chi2_contingency() 和 chi2.cdf()。但 p 值 = 5.723076338262742e-82 太小了
我试图找到给定矩阵的零空间（Ax=0 的解空间）。我找到了两个例子，但我似乎都无法工作。而且，我不明白他们在做什么......
我想使用Python 对网格数据集进行插值。例如，如果我有一个大小为 10x10 的数组，则通过对添加值进行插值（线性、三次），它应该变为 20x20。问题是...
Gamma 函数拟合 OptimizeWarning：无法在 Python 中估计参数的协方差
我尝试使用 scipy 中的 curve_fit 将函数拟合到直方图，但是运行程序时会出现警告： 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 从 scipy.optimize 导入
我试图找到给定矩阵的零空间（Ax=0 的解空间）。我找到了两个例子，但我似乎都无法工作。而且，我不明白他们在做什么......
scipy.special.gammainc 的第一个参数不能取负值。 python 中还有其他实现吗？我肯定可以进行手动集成，但我想知道......
在具有 nan 值的数组上使用 SciPy ndimage.zoom
我正在尝试在包含大量 NaN 值的数组上使用 scipy.ndimage.zoom，并想尝试使用不同的顺序来查看结果如何变化，但对于更高的顺序...
我有一个与 scipy.integrate.quad 方法相关的问题：假设我有一个基本函数，其中使用四元方法有两个嵌套函数，并且我需要其中的两个输出值。但你必须定义
找到将许多点 (x,y) 连接到已知函数 y(x) 上最近点的正交向量的有效方法
我有一个数据集，其中包含一个长的 x 值数组和一个同样长的 y 值数组。对于每个 (x,y) 对，我想找到已知函数 y(x) 上最近的点。 原则上我可以...
在 numpy 中有效模拟数千次迭代中的许多频率-严重性分布
我在工作中遇到一个问题，如下： 比如说，我们有 100 万个可能的事件来定义频率-严重性分布。 对于每个事件，我们都有一个定义泊松的年率
使用 borutashap 时出现“无法从 'scipy.stats' 导入名称 'binom_test'”错误
我正在尝试使用 borutashap 进行机器学习项目的特征选择。 我无法运行： 从 BorutaShap 导入 BorutaShap 总是遇到这个错误： 导入错误：无法导入名称 '
LinAlgError：尝试 polyfit 时，SVD 未收敛于线性最小二乘法
如果我尝试运行下面的脚本，我会收到错误：LinAlgError：SVD 没有在线性最小二乘中收敛。我在类似的数据集上使用了完全相同的脚本，并且它可以工作。我已经尝试过
我正在尝试使用compute_orbit方法模拟行星的轨道，但是当我绘制结果位置时，我得到一条直线而不是预期的椭圆轨道。以下是重新...
我正在使用 fmin_slsqp 来查找最小化均方误差的权重。权重必须为正。对于每对 X 和 y，大约需要 10 秒。 （每个 X 为 (10, 1000)，y 为 (10,)）。我...
我有纵向数据如下： 将 pandas 导入为 pd # 仅使用“sample_A”或“sample_B”中的样本定义更新数据 数据 = { 'gene_id': ['gene_1', 'gene_1', 'gene_1', 'gene_1', 'g...
在 Pycharm 中运行以下代码时出现错误。当我在终端中运行相同的代码时，它工作正常！有人知道发生了什么事吗？这是一个错误吗？ 从 scipy 导入信号 窗口 = 信号。
在 Python 中将 .sav 文件转换为 .csv 文件
我想在Python中将*.sav文件的内容转换为*.csv文件。我编写了以下代码行来访问 *.sav 文件中变量的详细信息。现在，我不清楚我该怎么做
我有一个数据列表。我在列表中的值是 0 我有一个数据列表。我在列表中的值是 0 我尝试过 plt.hist 但它在 y 轴上给了我奇怪的数字。就像 80,000 这是频率。 这是一个 MWE，可以在不知道您的数据源是什么样子以及您尝试使用什么 pdf 的情况下生成类似图像引用的内容。 import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as st import numpy as np x = np.linspace(0,1,500) alpha = [0.01,1,5,10,20] beta = [0.05,3,2.5,3.5,5] fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,7)) for params in zip(alpha,beta): ypdf = st.beta.pdf(x,params[0],params[1]) label = r'$\alpha$='+str(params[0])+','+r'$\beta$='+str(params[1]) ax.plot(x,ypdf,label=label,linewidth=2) ax.grid() ax.legend(fontsize=14) 以上将产生以下情节：
使用 Scipy 的 RectBivariateSpline 进行插值时，如何使用 MyGrad 正确跟踪梯度？
我正在开发一个项目，我需要使用 scipy.interpolate.RectBivariateSpline 插值焓值，然后使用 mygrad 执行自动微分。然而，我遇到了
我在将曲线拟合到某些数据时遇到了一些麻烦，但无法找出哪里出错了。 过去我用 numpy.linalg.lstsq 来实现指数函数和 scipy。