我想从数据框（df）获取列名并将它们关联到由spearmanr相关函数生成的结果数组。我需要将列名（a-j）与相关值（spearman）和p值（spearman_pvalue）关联起来。有没有一种直观的方式来执行此任务？ from scipy.stats import pearsonr,spearmanr
import numpy as np
import pandas as pd
df=
import numpy as np
import scipy as sc
from sklearn.preprocessing import normalize
import scipy.sparse as sp
import numpy
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
def func1(A,c,eps,maxit
问题 我有两个数组，我们会打电话给他们AR1和AR2（大小（192289）），代表LAT-LON标准偏差的地图，我有一个同样大小的数组区别。我想绘制这个差异，并且在两个阵列之间的差异在统计上显着的95％置信水平（α= 0.05）上的点状模式上。 我是用我的coding-这个例子的代码 How do I do a F-test in python 我用乔尔·科内特的解决方案，替代ar1并在X ar2
我有一些土壤水分含量（Theta）的3D域点（CSV文件列x, y, z, Theta）的数据。我想在某些特定位置（部分ABCD中的图）从3D域获取横截面。我想在横截面上计算5 * 5网格中Theta的值，但网格中每个节点周围的点与未知点不共面。我之前在Python中使用过2D域，但3D域对我来说似乎更加复杂。我发现plotly can make something like that in it