我目前正在使用scipy绘制数据矩阵X中的一组特征变量的正常可靠性图。但是，我使用的模块没有返回我的r^2值。这是我的简单代码： Data_Matrix=pd.read_csv('My csv')
My_datum=My_Data.as_matrix()
#loop through all feature variables
for i in range(My_datum.shape[1])
我确实找到了计算点群集的中心坐标的方法。然而，当初始坐标的数量增加时（我有大约100 000个坐标），我的方法非常慢。 瓶颈是代码中的for循环。我试图通过使用np.apply_along_axis来删除它，但发现这只不过是一个隐藏的Python循环。 是否有可能以矢量化的方式检测并平均出各种大小的过于接近点的聚类？ import numpy as np
from scipy.spatial i
这是我第一次使用scipy.signal库，并且正在用方法filtfilt()试验一个错误。 这是我试图执行代码： Fs = 1000
# s is an array of numbers
a=signal.firwin(10, cutoff=0.5/(Fs/2))
ss = s - np.mean(s)
se = signal.filtfilt(a, 1, ss, method="gu
我有以下脚本来使用odeint来计算dRho。 P_r = 10e5
rho_r = 900
L = 750
H = 10
W = 150
A = H * W
V = A * L
fi = 0.17
k = 1.2e-13
c = 12.8e-9
mu = 2e-3
N = 50
dV = V/N
dx = L/N
P_in = P_r
rho_in = rho