Tag: scipy

Java科学软件包与SciPy相似?

我一直在环顾网上find一个与Scipy“相似”的Java科学软件包。 我唯一真正发现的是JScience,但似乎不提供阴谋等等。 有没有人知道Java的一个很好的科学软件包?

Pandas中的T-testing(Python)

如果我想计算pandas的两个类别的平均值,我可以这样做: data = {'Category': ['cat2','cat1','cat2','cat1','cat2','cat1','cat2','cat1','cat1','cat1','cat2'], 'values': [1,2,3,1,2,3,1,2,3,5,1]} my_data = DataFrame(data) my_data.groupby('Category').mean() Category: values: cat1 2.666667 cat2 1.600000 我有很多这样格式化的数据,现在我需要做一个T -test来看看cat1和cat2的平均值是否有统计学差异。 我怎样才能做到这一点?

有没有testing套件numpy / scipy?

我即将在我的Ubuntu Lucid上重新安装numpy和scipy 。 由于这些东西有很多依赖关系,我想知道是否有一个全面的testing套件来检查新的安装是否真正起作用。 当然,我可以把一堆脚本一个接一个地运行,看看能不能继续工作,但是不能防范在将来某个时候我会用一些我没用的东西之前没有用,它会破坏(或者更糟糕的是,默默地产生不存在)。

scipy.misc模块没有属性imread?

我正在尝试用scipy阅读图像。 但是它不接受scipy.misc.imread部分。 这可能是什么原因? >>> import scipy >>> scipy.misc <module 'scipy.misc' from 'C:\Python27\lib\site-packages\scipy\misc\__init__.pyc'> >>> scipy.misc.imread('test.tif') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#11>", line 1, in <module> scipy.misc.imread('test.tif') AttributeError: 'module' object has no attribute 'imread'

使用scipy计算matrix排名

我想用scipy来计算一个matrix的math等级 。 最明显的函数numpy.rank计算数组的维数(即标量具有维0,向量1,matrix2等)。 我知道numpy.linalg.lstsq模块有这个function,但是我想知道这样一个基本的操作是否内置到matrix类的某处。 这是一个明确的例子: from numpy import matrix, rank A = matrix([[1,3,7],[2,8,3],[7,8,1]]) print rank(A) 这给了2维度,我正在寻找答案3 。

如何在scipy / matplotlib中绘制和注释层次聚类树状图

我使用scipy dendrogram来绘制使用matplotlib层次聚类,如下所示: mat = array([[1, 0.5, 0.9], [0.5, 1, -0.5], [0.9, -0.5, 1]]) plt.subplot(1,2,1) plt.title("mat") dist_mat = mat linkage_matrix = linkage(dist_mat, "single") print "linkage2:" print linkage(1-dist_mat, "single") dendrogram(linkage_matrix, color_threshold=1, labels=["a", "b", "c"], show_leaf_counts=True) plt.subplot(1,2,2) plt.title("1 – mat") dist_mat = 1 – mat linkage_matrix = linkage(dist_mat, "single") dendrogram(linkage_matrix, color_threshold=1, labels=["a", "b", "c"], show_leaf_counts=True) 我的问题是:首先,为什么mat和1-mat在这里给出相同的聚类? 其次,我怎样才能使用dendrogram注释沿着树的每个分支的距离,使得节点对之间的距离可以比较? 最后似乎show_leaf_counts标志被忽略,有没有办法打开它,以便在每个类中的对象数量显示? […]

scipy:savefig没有框架,轴,只有内容

在numpy / scipy我有一个图像存储在一个数组。 我可以显示它,我想要保存使用savefig 没有任何边界,轴,标签,标题,…只是纯粹的形象,没有别的。 我想避免像PyPNG或scipy.misc.imsave包,他们有时是有问题的(他们并不总是安装好,只有基本savefig()对我来说

在Python Scipy中的双样本Kolmogorov-Smirnovtesting

我无法弄清楚如何在Scipy中进行双样本KStesting。 在阅读文档scipy kstest之后 我可以看到如何testing分布与标准正态分布相同的情况 from scipy.stats import kstest import numpy as np x = np.random.normal(0,1,1000) test_stat = kstest(x, 'norm') #>>> test_stat #(0.021080234718821145, 0.76584491300591395) 这意味着在p值为0.76时,我们不能拒绝两个分布相同的零假设。 然而,我想比较两个分布,看看我是否可以拒绝零假设,他们是相同的,如: from scipy.stats import kstest import numpy as np x = np.random.normal(0,1,1000) z = np.random.normal(1.1,0.9, 1000) 并testingx和z是否相同 我试过这个天真的人: test_stat = kstest(x, z) 并得到以下错误: TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable 有没有办法在Python中做两样本KStesting? 如果是的话,我该怎么做呢? […]

MatPlotLib:同一散点图上的多个数据集

我想在同一散点图上绘制多个数据集: cases = scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s") controls = scatter(x[4:], y[4:], s=10, c='r', marker="o") show() 以上只显示最近的scatter() 我也试过: plt = subplot(111) plt.scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s") plt.scatter(x[4:], y[4:], s=10, c='r', marker="o") show()

ImportError:没有名为scipy的模块

我正在使用Python 2.7并试图让PyBrain工作。 但即使scipy安装,我得到这个错误 – raceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1- py2.7.egg/pybrain/__init__.py", line 1, in <module> from pybrain.structure.__init__ import * File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1-py2.7.egg/pybrain/structure/__init__.py", line 1, in <module> from pybrain.structure.connections.__init__ import * File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1-py2.7.egg/pybrain/structure/connections/__init__.py", line 1, in <module> from pybrain.structure.connections.full import FullConnection File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1-py2.7.egg/pybrain/structure/connections/full.py", line 3, in <module> from scipy import […]