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如何从scipy.interpolate.BSpline提取BSpline基础

在this question我询问社区如何计算样条基础。我的目标是通过预先计算bspline basis来计算快于splev的样条，并生成一条曲线通过做basis到control point点积。从a new scipy.interpolate.BSpline interpolator被添加到scipy。 It comes with a basis_element function，我猜可以用它来

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埃尔米特矩阵的ARPACK的奇怪行为

我想从数值上获得一些厄密矩阵的基态能量（参见下面代码中这个矩阵的定义）并且用矩阵参数“相位” 。 import scipy.sparse as sparse import scipy import numpy import numpy as np import math from scipy.special import binom import cmath import sympy

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估计Chi Squared测试所需的样本大小

我想估计所需的样本大小，以便使用Python计算离散数据的Chi Squared（均匀性测试）测试，并且需要提示如何执行此操作。一般来说，我想估计两个生产过程的失败率是否显着不同（α= 5％）。我只发现statsmodels.stats.gof.chisquare_effectsize()功能，但这似乎只适用于良好的配合测试。有什么办法可以确定所需的样本量吗？我很感谢每一个答案。

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的Python 2.7：区开闭的二进制图像在Python不那么准确

我使用Python 2.7和我用下面的Python和Matlab功能为这个图象在去除噪声和补洞。 1.代码以去除噪声和填充使用Python和OpenCV孔 img = cv2.imread("binar.png",0) kernel = np.ones((5,5),np.uint8) open = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

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递归：用`IIR滤波器scipy.lfilter`

鉴于一些数据x： from pandas_datareader.data import DataReader as dr x = np.squeeze(dr('DTWEXB', 'fred').dropna().values) 我想计算的另一种载体y如下：凡阿尔法等于0.03 ，在这种情况下。我可以用scipy.lfilter?来做到这一点。类似的问题here，但在这种情况下，结果的起

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Scikit学习：衡量拟合优度，更好地分割数据集还是全部使用它？

从here获取灵感的种类。我的问题所以我有3个特点和n个观察的数据集。我也有n个回应。基本上我想看看这个模型是否合适。从上面的问题，人们使用R^2来达到这个目的。但我不知道我明白了。我可以只适合模型，然后计算均方误差吗？我应该使用火车/测试拆分吗？所有这些似乎有共同的预测，但在这里我只是想看看它是多么好，在拟合它。举例来说，这是我的想法 import matplotlib.pyplo

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屏蔽，然后粘贴在Python

两个图像我有一个看起来像这样的图像：我想要的背景为白色和所有其他的像素为黑色，这样将我的图像看起来喜欢这样的：假设原始图像是img和上面的结果是mask。当我尝试从原始图像中获取mask时，事情并不按预期工作。我这样做： mask = np.ones_like(img)*255 mask[img > 0] = 0 理想情况下，我应该得到预期的结果，但这是我所得到的。另外，我还有一个图像

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区分OpenMDAO中的迭代和函数评估SciPy SLSQP

我通过OpenMDAO使用SLSQP来解决优化问题。优化工作充分;在结束SLSQP输出写着： Optimization terminated successfully. (Exit mode 0) Current function value: [-0.07475851] Iterations: 44 Function evaluations: 87

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无法在ipython中导入scipy（python 3.4.4）

我在工作站1上为Jupyter笔记本（numpy，scipy，matplotlib等）设置了一个工作设置。我去建立第二个工作站（在windows 10上的bash shell ）：从www.python.org安装Python 3.4.4，windows 64位。升级PIP：$蟒蛇-m PIP安装--upgrade点子，现在它（V 9.0.1）安装numpy的PIP与与PIP 安装SciP

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自动广播在SciPy的

我有两个np.ndarray S，data与形状(8000, 500)和sample与形状(1, 500)。我试图实现的是在data到sample之间的每一行之间测量各种类型的指标。当使用from sklearn.metrics.pairwise.cosine_distances我能够利用numpy的广播中执行以下行 x = cosine_distances(data, sample) 但