我目前正在使用scipy繪製數據矩陣X中的一組特徵變量的正常可靠性圖。但是，我使用的模塊沒有返回我的r^2值。這是我的簡單代碼： 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])
我確實找到了計算點羣集的中心座標的方法。然而，當初始座標的數量增加時（我有大約100 000個座標），我的方法非常慢。 瓶頸是代碼中的for循環。我試圖通過使用np.apply_along_axis來刪除它，但發現這只不過是一個隱藏的Python循環。 是否有可能以矢量化的方式檢測並平均出各種大小的過於接近點的聚類？ import numpy as np
from scipy.spatial i
這是我第一次使用scipy.signal庫，並且正在用方法filtfilt()試驗一個錯誤。 這是我試圖執行代碼： 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
我有以下腳本來使用odeint來計算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