PythonGuides-博客中文翻译-十一-
PythonGuides 博客中文翻译（十一）
Python 返回函数
在本 Python 教程中，我们将学习 Python 返回函数。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python 返回函数解释
- Python 返回函数名
- Python 返回函数示例
- 带参数的 Python 返回函数
- Python 从函数返回函数
- Python 返回函数对象
- Python 返回函数值
- Python 返回函数不起作用
目录
- Python 返回函数讲解
- Python 返回函数名
- Python 返回函数示例
- 带参数的 Python 返回函数
- Python 从函数返回函数
- Python 返回函数对象
- Python 返回函数值
- Python 返回函数不工作
Python 返回函数讲解
在这一节中，我们将学习 python 中的返回函数。我们将理解它的含义、目的和语法。
- 创建函数是为了执行某项任务，整个过程分为三个部分。
- 接受论点
- 处理论点
- 生产结果
- 返回函数用于产生或返回结果的第三步。这个结果也被称为“价值”或回报。
- 默认情况下，函数不返回任何值，换句话说，如果程序员没有指定返回值，那么就不会返回任何值。
语法:
def somefunction():
-- some operations here --
return value
Python 返回函数名
在本节中，我们将了解到 python 返回函数名。
- 使用
__name__方法，我们可以返回 python 程序中的函数名。 - 在我们的例子中，我们创建了一个名为‘basket’的函数，然后我们返回了
basket.__name__。 - 每次调用该功能时，功能名称都会显示在显示屏上。
- 下面是上述示例的实现。
def basket():
return basket.__name__
print(basket())
输出:
在这个输出中，您可以看到函数名是一个篮子，当调用该函数时，它将输出作为函数名的篮子返回。
Python Return Name
Python 返回函数示例
在本节中，我们将看到 python 返回函数示例。
- 在我们的示例中，我们创建了一个函数，它接受两个数字并检查这两个数字是否相等，然后将它们相加，否则将它们相乘。
def addEven(n, m):
if n%2 == 0 and m%2 == 0:
return n+m
else:
return n*m
print(addEven(2,2))
print(addEven(2,3))
输出:
Python Return Example
带参数的 Python 返回函数
在本节中，我们将学习带有参数的 python 返回函数。
- 自变量是指用户提供的参数。有时，功能需要用户输入来满足流程要求。
- 此时，参数被创建，用户必须在调用函数时提供请求的值。
- 在我们的示例中，我们创建了一个函数，它接受两个数字作为参数，并检查这两个数字是否相等，然后将它们相加，否则将它们相乘。
源代码:
在这段代码中，创建了一个名为 addEven() 的函数。该函数接受两个参数。
如果两个参数都是偶数，则函数返回这些数字的加法，否则函数返回数字的乘法。
def addEven(n, m):
if n%2 == 0 and m%2 == 0:
return n+m
else:
return n*m
print(addEven(2,2))
print(addEven(2,3))
输出:
在这个输出中，addEven()函数接受两个数字。如果这些数字是偶数，那么这两个数字将被相加，否则这两个数字将被相乘。
在第 8 行，我们提供了偶数个参数，所以它们的结果是 4 (2+2)。在第 9 行，我们提供了奇数个参数，所以它们的结果是 6 (2*3)。
Python Return Function with Argument
读取 Python 中的函数
Python 从函数返回函数
在这一节中，我们将学习如何从函数中调用 python 返回函数。
- 这个方法不同于函数调用函数，因为在那个函数中调用的是同一个函数。
- 在这里我们有两个或更多的函数，我们将用第一个函数调用其他函数。
- 这种技术广泛应用于面向对象编程中，其中主函数按顺序调用其他函数。
- 在我们的示例中，我们将创建 3 个函数:
- 主要功能
- 添加功能
- 减法函数
- main 函数将接受参数，并根据参数调用两个函数中的任何一个。
- 该计划的名称是'金钱跟踪'，用户将提供两个输入作为一个参数。
- 金额是他要贷记或借记的钱。
+'或“–”符号，“+”将加上输入的金额，而“-”将减去该金额。
源代码:
在这段代码中，我们声明总余额为$565。创建了三个函数 addMoney() ， subMoney() ， main()
- addMoney()函数将接受来自用户的金额，将其添加到当前余额中，并返回显示更新后的当前余额的消息。
- subMonet()函数将接受来自用户的金额，从当前余额中减去该金额，并返回显示更新的当前余额的消息。
- main()函数接受两个参数，数量和符号。符号可以是正(+) 或负(-) 。如果符号为正数(+)，那么将在 main()函数中调用 addMoney()函数，金额将记入当前余额。否则，如果符号为负(-)将调用 subMoney()函数，金额将从当前余额中扣除。
bal = 565
print(f'''
+-------------------------+
Total Balance: ${bal}
+-------------------------+
''')
def addMoney(m):
global bal
bal += m
return f'Current Balance: ${bal}'
def subMoney(m):
global bal
bal -= m
return f'Current Balance: ${bal}'
def main(m, s):
global bal
if s == '-':
return subMoney(m)
elif s == '+':
return addMoney(m)
else:
return print('incorrect input!')
amt = int(input('Enter Amount: '))
sign = input('Debit(-) or Credit(+): ')
print(main(amt, sign))
输出:
在此输出中，200 美元已从总余额中借记。标记将用户输入和输出显示为当前余额。
Python Return Function From Function
Python 返回函数对象
在本节中，我们将了解 python 返回函数对象。
- 对象是在面向对象编程(Oops)过程中创建的。对象是类的实例。
- 使用 return 关键字后跟'
self.value'我们可以在 Python 中返回对象。 - 在我们的例子中，我们创建了一个动物类。在这个类中，我们已经创建了动物属性的方法和其他函数。
- 动物的共同特征是它们有名字，它们是食肉动物、杂食动物或食草动物，它们以不同的方式攻击&它们都发出声音。
- 对象是用给那种动物起的名字创建的，在我们的例子中就是 cooper。
- 最后，当程序运行时，它会显示一个完整的信息。这是源代码。
class Animal:
def __init__(self, name, type, attack, sound):
self.name = name
self.type = type
self.attack = attack
self.sound = sound
def sound(self):
return self.sound
def type(self):
return self.type
def attack(self):
return self.attack
def name(self):
return self.name
cooper = Animal('dog', 'carnvior', 'sharp teeth', 'bark' )
print(f'{cooper.name} is a {cooper.type} animal, who {cooper.sound} & tear down enemies with {cooper.attack}' )
输出:
在这个输出中，使用所有对象创建了一个有意义的消息。
Python 返回函数值
在本节中，我们将了解到 python 返回函数值。
- 值是调用函数时要显示的最终输出。
- 值可以是任何数据类型(字符串、整数、布尔值)
- 函数处理信息并生成一个输出，这个输出称为 value。Return 关键字用在值之前
- 在我们的例子中，我们已经执行了数字求和。
源代码:
def sum_of_digits(n):
t = 0
while n != 0:
r = n%10
t = t + r
n = n//10
return t
print(sum_of_digits(1123))
输出:
在这个输出中，函数返回数字的和。如果数字是 1123，那么输出将是 1+1+2+3= 7 。返回 r，n，t 等其他值的可能性不止一种，但是我们已经返回了 t 的值。
Python Return Function Value
Python 返回函数不工作
在这一节中，我们将讨论 python 返回函数不起作用的解决方案。函数没有返回期望的结果可能有多种原因。但是我们假设逻辑的源代码是正确的。
- 缩进错位:缩进在 python 中起着重要的作用。缩进告诉解释者这部分代码属于这个语句。在编写函数时，我们有时会将返回值放在错误的缩进位置，这样会出现意想不到的结果。
Python Return Function With Misplaced Indentation
- 在上面的例子中，return 放在循环内部，输出为 0。这是因为 return 只运行一次，所以在循环的第一次迭代中出现的任何输出都将作为结果返回。
- 结果是 0，因为 res = 10 * 0，这里 i=0。虽然循环运行了 5 次，但结果只在第一次迭代时产生。
- 这样，您可能期望结果为 40 (100，101，102，103，10*4)。但是程序给了你 0。将 return 放在循环之外可以解决这个问题。下面是一个矫正缩进后的 python 返回函数的例子。
Python Return Function With correct Indentation.
2.语法错误:函数外部的‘return’:如果你看到这个错误，这意味着你已经将 return 语句与函数并行放置。
res = 0
def multiply_five_times(n):
global res
for i in range(5):
res = n * i
return res
- 在上面的代码中，return 与函数并行放置。换句话说，它在函数之外。
- 要解决此问题，请向内移动返回函数。以下是你可以修复它的方法。
res = 0
def multiply_five_times(n):
global res
for i in range(5):
res = n * i
return res
3.函数已创建但未被调用:这是我们在编程生涯中至少犯过一次的最常见的错误。一旦你创建了一个函数，你就必须在程序中任何需要的地方调用它。这不是一个错误，但你不会看到任何运行程序后的结果。
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在本教程中，我们学习了 Python 返回函数。此外，我们已经讨论了这些主题。
- Python 返回函数解释
- Python 返回函数名
- Python 返回函数示例
- 带参数的 Python 返回函数
- Python 从函数返回函数
- Python 返回函数对象
- Python 返回函数值
- Python 返回函数不起作用
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 反向 NumPy 数组
在本 Python 教程中，我们将讨论 Python 反向 NumPy 数组，并给出如下几个例子:
- Python 反向数组排序反向
- Python numpy 逆数组
- Python numpy 反转数组
- Python numpy 翻转数组
目录
- Python 反向 numpy 数组
- 使用列表切片
- 使用翻转()功能
- 使用反向()功能
- 使用 flipud()方法
- 使用 fliplr()函数
- 使用 length()函数
- Python 反向数组排序反向
- Python numpy 逆数组
- 检查 Python numpy 逆数组的另一种方法
- Python numpy 反转数组
- Python numpy 翻转数组
Python 反向 numpy 数组
- 在本节中，我们将讨论 Python 反向 numpy 数组。我们可以很容易地使用 list slicing()方法在 Python 中反转一个数组。
- 我们按照与原始列表相反的顺序创建一个列表。
- 让我们举一个例子来检查如何实现一个反向 numpy 数组
- 基本上有许多方法来检查反向 numpy 数组。
- 使用列表切片方法
- 使用 flip()函数
- 使用 reverse()函数
- 使用 flipud()方法
- 使用 fliplr()函数
- 使用 length()函数
阅读 Python 数字过滤器
使用列表切片
在这个方法中，我们将首先创建一个 NumPy 数组，然后使用切片方法。
举例:
import numpy as np
arr= np.array([1, 2, 3, 6, 4, 5])
result = arr[::-1]
print("Reverse array",(result))
下面是以下代码的截图
Python reverse numpy array
使用翻转()功能
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用 Python 函数 flip() 来反转一个原始数组。
- flip()方法用于沿给定轴反转数组中值的顺序。
- flip()方法是在 numpy 库下定义的，可以作为 import numpy 作为 np 导入，我们可以借助 Python numpy 模块创建多维数组，创建其他数学统计。
- numpy 数组的形状是首选的，但是元素被重新排序。
语法:
下面是 flip()函数的语法
numpy.flip
(
arr,
axis=None
)
- 它由几个参数组成
- 数组:输入数组
- 轴:默认情况下，axis=None，将翻转输入数组的所有轴。如果轴值为负，它将从最后一个轴到第一个轴计数。
举例:
让我们举一个例子来检查如何使用 flip()函数实现一个反向 NumPy 数组。
import numpy as np
arr= np.array([9, 8, 3, 6, 2, 1])
result = np.flip(arr)
print("Reverse array",(result))
在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 库，并使用函数 NumPy 创建一个 NumPy 数组。数组。现在创建一个变量，并为函数 np 赋值。flip()，其中将参数作为数组传递并打印结果。结果将以逆序的形式显示。
下面是以下代码的截图
Python reverse numpy array by the flip method
使用反向()功能
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用 reverse()函数来反转一个原始数组。
- reversed()方法总是返回给定序列的反向迭代器。
- 它在原始位置反转一个数组，因此它不需要任何额外的空间来包含结果。
- 它是 Python 编程语言中的一个内置函数，可以就地反转列表中的元素。
举例:
让我们举一个例子来检查如何使用 reverse()函数实现一个反向 NumPy 数组。
import array
arr=array.array('i',[4,5,9,1,9,3])
print(arr)
#reversing using reverse()
arr.reverse()
print("Reversed Array:",arr)
在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 数组库，然后创建一个原始数组并将数组作为参数传递
下面是以下代码的截图
Python reverse numpy array reverse method
使用 flipud()方法
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用 flipud()方法来反转一个原始数组。
- 方法的作用是:向上/向下翻转一个给定的数组。
- 向上/向下翻转每列和每行中的条目。
- flipud()方法用于将函数从向上移动到向下。
- flipud()表示向上/向下。numpy.flipud()返回一个视图。因为视图与给定的数组共享内存位置，所以从一个值更改另一个值。
语法:
下面是 flipud()方法的语法
numpy.flipud
(
array
)
- 它由几个参数组成
- 数组:输入数组
- 返回:上下方向翻转数组
举例:
让我们举一个例子来检查如何使用 flipud()方法实现反向 numpy 数组。
import numpy as np
arr= np.array([9, 8, 3, 6, 2, 1])
result = np.flipud(arr)
print("Reverse array",(result))
在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 库，然后使用函数 NumPy 创建一个 NumPy 数组。数组。现在创建一个变量，并为方法 np.flipud 赋值，该方法将一个参数作为数组传递并打印结果。结果将以逆序的形式显示。
下面是以下代码的截图
Python reverse numpy array by flipud method
使用 fliplr()函数
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用
fliplr()函数来反转一个原始数组。 - np.fliplr()方法在左右方向翻转数组。numpy。flipr()函数总是接受一个给定的数组作为参数，并返回相同的数组和左右方向的翻转。
- 它将给定轴上的元素顺序反转为 1(左/右)。
语法:
下面是 fliplr() 函数的语法
numpy.fliplr
(
arr
)
- 它由几个参数组成
- 数组:输入数组
- Returns: 返回一个列反转的输出 numpy 数组。因为函数返回了操作。
举例:
让我们举一个例子来检查如何使用 fliplr() 函数实现一个反向 NumPy 数组。
import numpy as np
arr= np.array([[3, 5, 6, 7, 2, 1],
[2,5,6,7,8,9]])
result = np.fliplr(arr)
print("Reverse array",(result))
下面是以下代码的截图
Python reverse numpy array fliplr method
使用 length()函数
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用 length()函数。
- 我们将从指向列表中的第一个元素开始。从等于零的索引变量开始。现在，我们要去链表的最后一个元素 end_index，它将计算链表的长度。
- 所以 len()函数本身将返回一个整数
举例:
让我们举一个例子来检查如何使用 length() 函数实现反向 NumPy 数组。
def reverse(nums):
start_index = 0
end_index = len(nums)-1
while end_index > start_index:
nums[start_index],nums[end_index] = nums[end_index],nums[start_index]
start_index = start_index + 1
end_index = end_index -1
if __name__ == '__main__':
n = [1,2,3,4,5]
reverse(n)
print(n)
下面是以下代码的截图
Python reverse numpy array using the length function
阅读: Python NumPy 索引
Python 反向数组排序反向
- 在本节中，我们将讨论 Python 反向数组排序反向。
- 在 Numpy 中，np.sort()函数不允许我们以最大的数字顺序对数组进行排序。相反，我们可以在 Python 中对一个提供列表切片的数组进行升序排序后对其进行反转。
- 具有默认开始和停止索引以及负步长-1 的切片方法符号[::1]反转给定的列表。
- 使用切片方法 s[start:stop: step]访问每一步——从索引 start(包含)开始到索引 stop 结束的元素。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([2, 5, 1, 6, 7, 2, 4])
sort_arr = np.sort(arr)
# Reverse the sorted array
reve_arr = sort_arr[::-1]
print(sort_arr)
print(reve_arr)
- 在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 库，并使用 numpy.array 函数创建一个数组。现在创建一个变量，并使用 np.sort()函数排列元素。
- 使用切片方法反转排序后的数组并打印输出。
下面是以下代码的截图
Python reverse numpy array reverse method
Python numpy 逆数组
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 逆数组。
- 对于矩阵求逆，我们需要使用 numpy.linalg.inv()函数。
- 该方法将对给定矩阵中的元素求逆。矩阵的逆是，如果它乘以原始的 numpy 矩阵，输出将显示在单位矩阵中。
- 它只包含一个参数 Arr，Arr 可以是一个矩阵。
- 它为用户提供了计算矩阵逆矩阵的简单方法。函数 np.linalg.inv()在 Python numpy 库中已经可用。
语法:
numpy.linalg.inv(a)
举例:
让我们举一个例子来检查如何在 python 中对数组求逆
import numpy as np
a = np.array([[4,3],[2,7]])
inverse_matrix = (np.linalg.inv(a))
print(inverse_matrix)
在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 库，并使用该 numpy 创建一个数组。数组函数。现在创建一个变量并将函数 numpy 赋值。linalg 并显示结果。
下面是以下代码的截图
Python numpy inverse array
检查 Python numpy 逆数组的另一种方法
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 np.matrix 来对数组的元素求逆。
- 它总是从一个类似数组的元素(对象)或一串数据中返回一个矩阵。
- 矩阵是一种特殊的二维数组，通过运算包含其二维值。
- 在这个例子中，我们使用 I 属性对给定矩阵的元素求逆。
语法:
下面是 np.matrix()的语法
numpy.matrix
(
data,
dtype=None,
copy=True
)
- 它由几个参数组成
- 数据:计算为矩阵，用逗号或空格分隔列和行。
- dtype: 矩阵的数据类型
举例:
让我们举一个例子来检查如何在 python 中对数组求逆
import numpy as np
m = np.matrix([[4,6],[7,8]])
print (m.I)
下面是以下代码的截图
Python numpy inverse array matrix method
Python numpy 反转数组
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 反转数组。这里我们可以很容易地使用函数 numpy.invert()。
- 此方法用于计算给定数组元素的逐位求逆。
- 它源于输入数组中整数的二进制数表示的按位 NOT。
语法:
下面是 numpy.invert()的语法
numpy.invert
(
x,
out=None,
Where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None
)
- 它由几个参数组成
- X: 输入数组(只处理整数值和布尔表达式)。
- Out: 可选参数。存储结果的位置。如果提供的话，它应该有一个输入广播的形状函数。
- 其中:该条件通过输入提供。在条件为布尔的位置，out numpy 数组将被设置为 ufunc 结果。
举例:
让我们举一个例子来检查如何实现一个 numpy 反转数组
import numpy as np
arr= np.array([4, 5, 5, 6, 2, 1])
result = np.invert(arr)
print("Invert array",(result))
下面是以下代码的截图
Python numpy invert array
Python numpy 翻转数组
- 在这个方法中，我们将讨论 Python numpy 翻转数组。为此，我们可以很容易地使用函数 numpy。翻转()。
- 此方法沿轴反转给定数组元素的顺序，保留数组的形状。
- 数组的形状是固定的，但元素的数量是重新排序的。
语法:
下面是 flip()函数的语法
numpy.flip
(
arr,
axis=None
)
举例:
让我们举一个例子来检查如何使用 flip()函数实现一个反向 NumPy 数组。
import numpy as np
arr2= np.array([4, 2, 3, 2, 1, 8])
res = np.flip(arr2)
print(res)
Python numpy flip array
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 将图像保存到文件中
在本 Python 教程中，我们将学习如何在 python 中将图像保存到文件中，我们还将涉及以下主题:
- 如何在 python 中保存图像
- Python 显示图像
- Python 保存图像 OpenCV2
- Python 将图像从 URL 保存到文件
- 用 python 从窗口剪贴板中读取 jpg
- 将 base64 格式的字符串转换为图像并保存在 python 文件中
- Python 将图像文件保存到文件夹中
- Python 将图像写入文件
- Python 将图像保存到文件打开 cv
目录
- 如何在 python 中使用枕头保存图像
- Python 显示图像
- Python 用 OpenCV2 保存文件
- Python 将图像从 URL 保存到文件
- 用 python 从窗口剪贴板读取 jpg
- 将 base64 格式的字符串转换成图像并保存在 python 文件中
- Python 将图像文件保存到一个文件夹中
- Python 将图像写入文件
- Python 保存图像到文件打开 cv
如何在 python 中使用枕头保存图像
在这里，我们可以看到如何在 python 中保存图像。
- 在这个例子中，我从 PIL 导入了一个名为 Image 的模块，声明了一个变量picture，并为Image . open(r ' downloads \ 3 . jpg ')指定了路径和图像的名称以及扩展名。
- 并声明了另一个变量并赋值
picture . save(" dolls . jpg ")。在这里，【doll.jpg】是图像的新名称。
示例:
from PIL import Image
import PIL
picture = Image.open(r'Downloads\3.jpg')
picture = picture.save("dolls.jpg")
在下面的截图中，你可以将图像保存为dolls.jpg。
How to save an image using a pillow in python
Python 显示图像
在这里，我们可以看到如何在 python 中显示图像。
- 在这个例子中，我从
PIL模块中导入了一个名为Image的模块并打开该图像。 - 我已经用image = image . open(' new pic . jpg ')打开了图片。
Image.open连同图片的名称和扩展名。 - image.show()用于在 python 中显示图像。
示例:
from PIL import Image
image = Image.open('newpic.jpg')
image.show()
Python show image
Python 用 OpenCV2 保存文件
在这里，我们可以看到如何用 python 中的 opencv2 保存文件。
- 在这个例子中，我导入了一个名为
cv2和os的模块，将一个变量作为路径，并分配一个路径，将一个目录作为另一个变量，并分配该目录的路径。 imread用于指定读取图像的方式， os.chdir(目录)方法用于将当前目录更改为给定路径。- 保存
cat.jpg文件后，通过将【dora.jpg】的名字改为【cat.jpg】的名字并在目录中列出文件名，将路径中的图像dora.jpg复制到目录中。 os.listdir用于列出目录，保存图像前后都会列出目录。
示例:
import cv2
import os
path = r'C:\Users\Administrator.SHAREPOINTSKY\Downloads\dora.jpg'
directory = r'C:\Users\Administrator.SHAREPOINTSKY\Desktop\Work'
img = cv2.imread(path)
os.chdir(directory)
print("Before saving")
print(os.listdir(directory))
filename = 'cat.jpg'
cv2.imwrite(filename, img)
print("After saving")
print(os.listdir(directory))
在这里，我们可以将保存前后的目录列表作为输出。您可以参考下面的输出截图:
Python save the file with OpenCV2
Python 将图像从 URL 保存到文件
在这里，我们可以看到如何在 python 中从 URL 保存图像到文件。
- 在这个例子中，我导入了一个名为
urllib.request的模块。urllib.request模块定义了帮助打开 URL 的函数和类。 - 我已经从 PIL 导入了图片模块，用于检索文件的模块的
urlretrieve方法，URL 赋值为" https://bit . ly/3 oeo hk "。 - 我们可以通过使用 URL 缩短工具来缩短 URL 的长度。
- PIL。Image.open("new.png") 用于打开图像，【new.png】是文件的名称。
image.show()用于显示文件中的图像。
示例:
import urllib.request
from PIL import Image
import PIL
print(urllib.request.urlretrieve("https://bit.ly/3oAeohK"))
image = PIL.Image.open("new.png")
image.show()
URL 以图像格式保存，作为下面截图中的输出。
Python save an image to file from URL
用 python 从窗口剪贴板读取 jpg
这里可以看到如何用 python 从窗口剪贴板读取 jpg。
- 在这个例子中，我导入了一个名为
win32clipboard的模块。。【OpenClipboard()用于打开剪贴板，防止其他应用程序修改内容。 - 当应用程序调用
GetClipboardData()函数时，系统执行剪贴板格式之间的隐式数据格式转换，并复制数据。 - 为了读取 jpg 文件，我将文件打开为“saved image . jpg”以及扩展名，使用‘w’模式写入文件，并使用 f.write 写入文件内容。
CloseClipboard()用于关闭剪贴板，以便其他窗口可以访问剪贴板。
安装 Python Pyperclip 模块
要安装这个模块，我们必须使用
pip install pyperclip
示例:
import win32clipboard
win32clipboard.OpenClipboard()
image = win32clipboard.GetClipboardData()
with open("savedImage.jpg", 'w') as f:
print(f.write(image))
win32clipboard.CloseClipboard()
下面的截图显示了输出。
Read jpg from window clipboard in python
将 base64 格式的字符串转换成图像并保存在 python 文件中
在这里，我们可以如何将 base64 中的字符串转换为图像，并将保存在文件 python 中。
- 在本例中，我导入了一个名为 base64 的模块。base64 用于解码和编码，也用于将字符串转换为字节格式。
- 为了打开文件，我使用了和 open("book.png "，" wb ")作为 f ，为了保存和写入文件，我使用了 print(f . write(base64 . b64 decode(' book '))。
- 将字符串解码为 image
base64.b64decode。
示例:
import base64
with open("book.png", "wb") as f:
print(f.write(base64.b64decode('book')))
我们可以看到创建的文件作为输出。在下面的截图中。
Convert string in base64 to image and save in file python
Convert string in base64 to image and save in file python
Python 将图像文件保存到一个文件夹中
在这里，我们可以看到如何在 python 中将图像文件保存到文件夹中。
- 在这个例子中，我导入了一个名为
cv2和os的模块，并将一个变量声明为 image，并为其赋值image = cv2 . imread(' doll . jpg ')。doll.jpg是文件的名称。 imread用于从指定文件中加载图像，并声明文件夹的路径以将图像文件保存到文件夹中。- 为了将这些路径合并成一条路径，我使用了
os.path.join。
示例:
import cv2
import os
image = cv2.imread('doll.jpg')
path = r'C:\Users\Administrator.SHAREPOINTSKY\Desktop\Newfolder'
(cv2.imwrite(os.path.join(path,'doll.jpg'), image))
在下面的截图中，我们可以看到图像文件保存到我们指定的路径。
Python save image file to folder
Python 将图像写入文件
现在，我们可以看到如何用 python 写一个图像到文件
- 在本例中，我从 dolls.jpg 导入了一个名为 Image 的模块，并打开了要读取的Image 文件，读取的文件被读取。****
- 为了写图像，我打开了名为
cartoon.png的文件。为了将 dolls.jpg 图像文件写入名为 cartoon.png 的新文件，我使用了file.write()。为了关闭这个文件，我使用了。
示例:
from PIL import Image
file = open('dolls.jpg','rb')
data = file.read()
file.close()
file = open('cartoon.png','wb')
file.write(data)
file.close()
我们可以看到图像被写入另一个文件作为输出。您可以参考下面的输出截图。
Python write an image to file
Python 保存图像到文件打开 cv
现在，我们可以看到如何在 python 中将图像保存到文件打开 cv
- 在这个例子中，我将模块
cv2导入为cv和sys，并将一个变量声明为 image 并赋值为cv . imread(cv . samples . findfile(" doll . jpg "))。doll.jpg 是文件的名称。 - 这里，如果条件为无，我将用于检查图像是否存在。如果图像不存在，它返回“没有找到图像。”****
- 如果图像存在，它通过使用
cv.imshow()显示图像。 ord()接受字符串作为参数，并返回与传递的参数相等的 Unicode。- 返回字符串
("s")后，使用 cv.imwrite("doll.jpg "，image) 显示图像文件。
示例:
import cv2 as cv
import sys
image = cv.imread(cv.samples.findFile("doll.jpg"))
if image is None:
sys.exit("No image found.")
cv.imshow("showimage", image)
file = cv.waitKey(0)
if file == ord("s"):
cv.imwrite("doll.jpg", image)
下面的截图显示了作为输出的图像文件。
Python save the image to file open cv
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Butterworth 滤镜
原文：https://pythonguides.com/python-scipy-butterworth-filter/
想了解 Scipy 中“*Butterworth Filter*的用法吗？*Python Scipy Butterworth Filter*将在本 Python 教程中介绍，同时我们还将学习如何使用 Python Scipy 方法过滤信号或图像。
- 什么是巴特沃兹滤波器
- Python Scipy Butterworth 滤镜
- Python Scipy Butterworth 滤波器带通
- Python Scipy 巴特沃兹滤镜图像
- Python Scipy Butterworth 滤波器系数
- Python Scipy Butterworth 与高斯滤波器
- Python Scipy Butterworth 滤波器顺序
目录
- 什么是巴特沃兹滤波器
- Python Scipy Butterworth 滤镜
- Python Scipy Butterworth 滤波器带通
- Python Scipy Butterworth 滤镜图片
- Python Scipy Butterworth 滤波器系数
- Python Scipy Butterworth Vs 高斯滤波器
- Python Scipy Butterworth 滤波器顺序
什么是巴特沃兹滤波器
在开始之前，我们需要了解本教程中使用的一些术语，如滤波器、低通滤波器或高通滤波器等。
- 单词“过滤”表示去除不需要的元素。滤水器是过滤器的最好例证。为什么利用它？用它可以将水中的杂质去除。电动过滤器的功能类似于水过滤器。
- 放大器、电感器、电容器和电阻器是电子滤波器的组成部分。电子滤波器用于衰减频率较低或较高的信号，同时允许特定频率水*的信号通过。
- 截止频率是指滤波器工作的频率。滤波器的截止频率在滤波器设计期间选择。
- 允许频率高于给定截止频率的信号通过并抑制频率低于该截止频率的信号的电子滤波器被称为高通滤波器。它们也被称为低截滤波器或低音截滤波器。
- 低通滤波器允许频率低于截止频率的信号通过，但阻止超过截止频率的任何频率，与高通滤波器相反。
- 滤波器可以通过的波长或频率范围称为通带。例如，无线电接收机有一个带通滤波器，从其天线接收的所有无线电波中选择所需的无线电信号频率。
称为巴特沃兹滤波器的信号处理滤波器的频率响应在通带内尽可能*坦。因此，巴特沃兹滤波器通常被称为“最大幅度*坦滤波器”。英国物理学家和工程师斯蒂芬·巴特沃斯于 1930 年在他的论文《论滤波放大器》中首次描述了这一现象。
巴特沃兹滤波器的频率响应在通带内是*坦的(使其成为带通滤波器)，在阻带内滚降为零。滤波器的顺序影响滚降响应的速率。滤波器的阶数由滤波器电路中采用的电抗元件的数量决定。
Python Scipy Butterworth 滤镜
可以使用 Scipy 的 butter() 方法将巴特沃兹滤波器应用于信号。换句话说，我们可以设计一个数字或模拟 n 阶巴特沃兹滤波器来*坦化频率。
下面给出了语法。
scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False, output='ba', fs=None)
其中参数为:
- N(int): 用于指定滤波器的阶数。
- Wn(array_data): 指定高、低通滤波器的临界频率。
- btype: 用于指定使用哪种滤波器，如带阻、高通、低通和带通。
- analog(boolean): 如果为真，则使用模拟滤波器，否则，在为假的情况下，使用数字滤波器。
- 输出:用于指定输出类型，如 zpk ( ploe-zero)、sos(二阶节)、ba(向后兼容)。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.signal import butter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
使用下面的代码创建信号的持续时间。
t_duration = np.linspace(0,0.5,2000,False)
使用以下代码生成一个频率为 20 和 40 赫兹 的信号。
sign = np.sin(2*np.pi*20*t_duration) + np.sin(2*np.pi*40*t_duration)
使用下面的代码绘制创建的信号。
fig, (ax1) = plt.subplots(1, 1, sharex=True)
ax1.plot(t_duration, sign)
ax1.set_title('20 and 40 Hz Sinusoid')
ax1.axis([0, 0.5, -2, 2.5])
Python Scipy Butterworth Filter example
创建一个 25 Hz 的巴特沃兹高通滤波器，并使用下面的代码将其应用于上面创建的信号。
from scipy import signal
sos = butter(15, 20, 'hp', fs=2000, output='sos')
filtd = signal.sosfilt(sos, sign)
使用以下代码绘制应用滤波器后的信号。
fig, (ax2) = plt.subplots(1, 1, sharex=True)
ax2.plot(t_duration, filtd)
ax2.set_title('After applying 20 Hz high-pass filter')
ax2.axis([0, 0.5, -2, 2.5])
ax2.set_xlabel('Time (seconds)')
plt.tight_layout()
plt.show()
Python Scipy Butterworth Filter
这就是如何使用 Python Scipy 的方法butter()去除信号中的噪声。
Python Scipy Butterworth 滤波器带通
有带通滤波器，它结合了高通滤波器和低通滤波器的能力，只允许特定频率范围内的频率通过。方法*butter()*接受参数btype来指定以下过滤器:highpass、lowpass、bandstop和bandpass。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.signal import butter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
使用下面的代码创建信号的持续时间。
t_duration = np.linspace(0,0.5,2000,False)
使用以下代码生成一个频率为 20 和 40 赫兹 的信号。
sign = np.sin(2*np.pi*20*t_duration) + np.sin(2*np.pi*40*t_duration)
使用下面的代码绘制创建的信号。
fig, (ax1) = plt.subplots(1, 1, sharex=True)
ax1.plot(t_duration, sign)
ax1.set_title('20 and 50 Hz Sinusoid')
ax1.axis([0, 0.5, -2, 2.5])
Python Scipy Butterworth Filter Bandpass
创建一个 30 Hz 的巴特沃兹高通滤波器，并使用下面的代码将其应用于上面创建的信号。
from scipy import signal
sos = butter(15, [10,30], 'bp', fs=2000, output='sos')
filtd = signal.sosfilt(sos, sign)
使用以下代码绘制应用滤波器后的信号。
fig, (ax2) = plt.subplots(1, 1, sharex=True)
ax2.plot(t_duration, filtd)
ax2.set_title('After applying 30 Hz high-pass filter')
ax2.axis([0, 0.5, -2, 2.5])
ax2.set_xlabel('Time (seconds)')
plt.tight_layout()
plt.show()
Python Scipy Butterworth Filter Bandpass Example
这就是如何使用带通滤波器来利用低频和高频滤波器的优势，以允许特定的频率范围。
阅读:Python Scipy Gamma【10 个有用的例子】
Python Scipy Butterworth 滤镜图片
使用巴特沃斯滤镜对照片进行模糊和锐化处理。在这一节中，我们将采用巴特沃兹过滤器的图像，看看它如何按照以下步骤过滤图像:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
使用*cv2*中的*imread()*方法打开并读取图像。
img = cv2.imread('https://i0.wp.com/pythonguides.com/content/img.jpg',0)
plt.imshow(img)
Python Scipy Butterworth Filter Image Example
使用方法*np.fft.fft2()*和*np.fft.fftshift()*将图像变换到移位和频域。
F_domain = np.fft.fft2(img)
F_shift = np.fft.fftshift(F_domain)
plt.imshow(np.log1p(np.abs(F_shift)), cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
使用下面的代码应用巴特沃兹低通滤波器。
M_shape,N_shape = img.shape
H = np.zeros((M_shape,N_shape), dtype=np.float32)
D0 = 10 # cut-off frequency
n = 10 # It is order for butterworth
for u in range(M_shape):
for v in range(N_shape):
D = np.sqrt((u-M_shape/2)`2 + (v-N_shape/2)`2)
H[u,v] = 1 / (1 + (D/D0)**n)
plt.imshow(H, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
Python Scipy Butterworth Filter Image Tutorial
然后使用下面的代码再次对频域图像应用滤波器。
G_shift = F_shift * H
G = np.fft.ifftshift(G_shift)
g = np.abs(np.fft.ifft2(G))
plt.imshow(g, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
Python Scipy Butterworth Filter Image
这是如何使用 Python Scipy 中的巴特沃兹滤镜来模糊和锐化图像。
Python Scipy Butterworth 滤波器系数
三阶巴特沃兹低通滤波器该滤波器中的三个未知系数是 a0、a1 和 a2。这些具有系数值 a0 = 1、a1 = 2 和 a2 = 2。因此，滤波器的第 n 阶将有 n 个系数。
IIR 代表无限脉冲响应，它是许多线性时不变系统的显著特征之一，可以通过脉冲响应 h(t)/h(n)永远不会达到零，而是无限持续来识别。
IIR 低通巴特沃兹:这是什么？它的功能基本上与具有无限脉冲响应的标准数字低通巴特沃兹滤波器相同。在本节中，我们将使用下面列出的 Python 代码来绘制滤波器的幅度和相位响应。
使用下面的代码导入所需的方法或库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal
使用以下代码定义滤波器的阶数、采样频率、截止频率和采样参数。
N_order = 2
Freq_samp = 7000
freq_cut = 3300
Td = 1/Freq_samp
使用以下代码计算截止频率。
w_d = 2*np.pi*freq_cut
print(w_d)
使用以下代码包装模拟频率。
w_c = (2/Td)*np.tan(w_d*Td/2)
print('Order of the filter=', N_order)
print('Cut-off frequency (in rad/s)=', w_c)
使用 signal.butter()方法创建过滤器，使用 signal.bilinear()函数执行双线性变换。
b, a = signal.butter(N, wc, 'low', analog='True')
z, p = signal.bilinear(b, a, fs=Fs)
现在使用下面的代码打印系数。
print('Numerator-Coefficients:', z_)
print('Denominator-Coefficients:', p_)
Python Scipy Butterworth Filter Coefficients
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*bilinear()*根据滤波器的阶数获得巴特沃兹滤波器的系数。
Python Scipy Butterworth Vs 高斯滤波器
高通滤波器突出显示图像中的高频。然后，原始图像与高通图像相结合，以创建更清晰的图像。
摆弄巴特沃兹或高斯高通滤波器的宽度和频率阈值可能会很有趣。将在频域中完成的锐化与在空间域中完成的锐化进行比较将是令人着迷的。
高通滤波器突出显示图像的高频。巴特沃兹滤波器比高斯滤波器更清晰，这也是它们之间的不同之处。
Python Scipy Butterworth 滤波器顺序
Python Scipy 在模块*scipy.signal*中有一个方法*buttord()*，它给出最低阶巴特沃兹滤波器的阶数，无论是数字还是模拟，在阻带中至少有 gstop dB 的衰减，通带损耗不超过 gpass dB。
下面给出了语法。
scipy.signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop, analog=False, fs=None)
其中参数为:
- wp，ws(float): 阻带和通带的边缘频率。这些单位与数字滤波器的 fs 相同。样本归一化范围为 0 至 1，其中 1 为奈奎斯特频率，因为 fs 默认为 2 个半周期/样本。(因此，wp 和 ws 是每个样本的半周期。)
- gpass(float): 通带最大时的最大损耗(dB)。
- gstop(float): 阻带的最小衰减(dB)。
- analog(boolean): 如果为真，则返回模拟滤波器；否则，返回数字滤波器。
- fs(float): 数字系统中系统的采样率。
方法buttord()分别返回 int 和 ndarray 或 float 类型的ord(满足规范的最便宜的巴特沃兹滤波器)和wn(巴特沃兹的固有频率)。
让我们通过以下步骤了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.signal import buttord, butter, freqs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
创建一个模拟带通滤波器，其通带在 15 至 45 rad/s 范围内为 2 dB 或更小，在 10 至 50 rad/s 范围内的抑制至少为-30 dB。
N_ord, butt_freq = buttord([15, 45], [10, 50], 2, 30, True)
b_numerator, a_denominator = butter(N_ord, butt_freq, 'band', True)
angular_frq, freq_res = freqs(b_numerator, a_denominator, np.logspace(1, 2, 450))
绘制频率响应图，同时突出显示灰色的通带和阻带限制。
plt.semilogx(angular_frq, 25 * np.log10(abs(freq_res)))
plt.title('Fitting a Butterworth bandpass filter to restrictions.')
plt.xlabel('Radians per second, frequency')
plt.ylabel('dB of amplitude')
plt.grid(which='both', axis='both')
plt.fill([1, 10, 10, 1], [-30, -30, 99, 99], '0.8', lw=0) # stop
plt.fill([15, 15, 45, 45], [-99, -2, -2, -99], '0.8', lw=0) # pass
plt.fill([50, 50, 1e9, 1e9], [99, -30, -30, 99], '0.8', lw=0) # stop
plt.axis([10, 100, -50, 2])
plt.show()
Python Scipy Butterworth Filter Order
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*buttord()*来选择巴特沃兹滤波器阶数。
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Python Scipy 卡方测试[7 个惊人的例子]
在本 Python 教程中，我们将学习“ Python Scipy 卡方检验”，它显示了分类变量之间的关联，并涵盖以下主题。
- Python Scipy 卡方测试
- Python Scipy 独立性卡方检验
- Python Scipy 卡方测试列联表
- Python Scipy 卡方检验分类变量
- Python Scipy 卡方检验正态分布
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目录
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- Python Scipy 卡方检验列联表
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- Python Scipy 卡方检验 P 值
Python Scipy 卡方检验
证明两个分类变量之间关系的一种技术是使用卡方统计。在模块*scipy.stats*中， Python Scipy 有一个用于演示的方法*chisquare()*。方法*chisquare(*)测试分类数据具有指定频率的零假设。
- 如果每组中观察到的或预期的频率太低，则该测试无效。根据共同的标准，观察到的和预测到的频率都应该至少为 5。
下面给出了语法。
scipy.stats.chisquare(f_obs, ddof=1, f_exp=None, axis=1)
其中参数为:
- f _ OBS(array _ data):每个类别的观察频率。
- ddof(): 是“δ自由度”:调整自由度的 p 度值。自由度为 k–1–ddof 的卡方分布用于计算 p 值，其中 k 是观察频率的数量。ddof 的默认值为 0。
- f_exp(): 每个类别中预期的频率。默认情况下，这些类别被假定为可能性相等。
- 轴(int): 测试要沿着 f_obs 和 f_ exp 的广播结果的轴应用。如果坐标轴为 None，则 obs 中的所有值都被视为一个数据集合。
该方法返回 ndarray 或 float 类型的 chisq(卡方检验统计量) 和 p-value(检验的 p 值) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
现在创建一个数组，并考虑指定了 f_obs ，预测频率假定为常数，并由观察频率的*均值提供。使用下面的代码来计算数组值的卡方。
arr = [9,8,12,15,18]
stats.chisquare(arr)
Python Scipy Chi-Square Test
看看上面的输出，我们已经使用 Python SciPY 的方法*chisqure()*计算了数组值的卡方值或 p 值。
阅读: Scipy 信号-有用教程
Python Scipy 独立性卡方检验
独立性卡方检验用于检验两个分类变量是否有显著关系。Python SciPy 有一个用于这种测试的方法*chi2-contingency()*，它存在于模块*scipy.stats*中。
下面给出了语法。
scipy.stats.chi2_contingency(observed, lambda_=None correction=False)
其中参数为:
- (array _ data):或有事项表。表中列出了每个类别的观察频率(出现次数)。
- lambda(str 或 float): Pearson 的卡方统计量是该测试中计算的默认统计量。相反，lambda_ 允许您使用来自 Cressie-Read power divergence 系列的统计数据。
- 修正(布尔): 如果为真且自由度为一，则应用耶茨的连续性修正。该校正具有在期望值方向上将每个观察值调整 0.5 的效果。
方法*chi2_contingency()*返回 chi(这是一个测试统计)**``p(这是测试的 p 值)**``dof(这是自由度) 和 【期望(频率期望) 。
让我们以下列步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
使用下面的代码创建一个包含观察值的数组。
observation = np.array([[5, 5, 5], [8, 8, 8]])
使用下面的代码将观察结果传递给方法*chi2_contengency()*来测试变量的独立性。
stats.chi2_contingency(observation)
Python Scipy Chi-Square Test of Independence
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*chi2_contingency()*来测试变量的独立性。
阅读:Scipy Stats Zscore+Examples
Python Scipy 卡方检验列联表
我们已经从上面的“Python Scipy 卡方测试”小节中了解了*chisquare()* 。在这一小节中，我们将学习存在于模块*scipy.stats*中的另一个方法*chi2_contingency()*，但是在开始之前，我们将首先了解 “什么是列联表？”T6。
在统计学中，列联表(有时称为交叉表)概括了多个分类变量之间的联系。我们将看一张表格，显示购买各种水果的男女数量。
| | 苹果 | 芒果 | 香蕉 | 草莓 |
| 女人 | Two hundred and three | One hundred and fifty | One hundred and ninety | Three hundred and five |
| 男人 | One hundred and ninety-five | One hundred and seventy | Two hundred and fifty | four hundred |
| 总和 | Three hundred and ninety-eight | Three hundred and twenty | Four hundred and forty | Seven hundred and five |
Fruits buying table
测试的目的是确定性别和水果偏好这两个变量是否有联系。
我们从阐述零假设(H0)开始，它声称变量没有关系。另一个假设(H1)是这两者之间有重要的联系。
如果你不了解假设，那么可以参考本教程的另一个小节“Python Scipy 卡方检验 P 值” 。
现在，我们将使用方法*chi2_contingency()*通过以下步骤测试上述假设:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import chi2_contingency
使用我们在上面使用下面的代码创建的数组创建一个表。
tab_data = [[203, 150, 190, 305], [195, 170, 250, 400]]
使用下面的代码，使用方法*chi2_contingency()*进行测试。
chi2_contingency(tab_data)
Python Scipy Chi-Square Test Contingency Table
从上面的输出中，我们可以看到 p 值大于 0.5，这意味着上述变量性别和水果之间存在独立性。
Python Scipy 卡方检验分类变量
我们已经知道卡方检验以及两个分类变量之间的关系是否存在。为了执行这个测试，我们使用了模块*scipy.stats*的方法*chisquare()*。
让我们举一个例子，按照下面的步骤，我们的数据将被分类。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.stats import chisquare
创建两种数据，第一种包含访问者在网站【python guides . com】上花费的实际小时数的数据，另一种是访问者使用下面的代码在网站上花费的预期时间。
obs_data = [3,8,6,5,7,10]
exp_data = [4,6,7,8,1,2]
将这两个数据传递给方法*chisquare()*,使用下面的代码测试这两个分类变量之间的关系。
chisquare(obs_data,exp_data)
Python Scipy Chi-Square Test Categorical Variables
查看上面的输出，我们对 p 值感兴趣，它显示了分类变量之间的关系，p 值大约是 9.380。
p 值大于 0.5，意味着上述两个分类变量之间没有关系。
阅读:Python Scipy FFT【11 个有用的例子】
Python Scipy 卡方检验正态分布
在本节中，我们将使用 Python SciPy 的方法*chisquare()*来测试样本是否属于正态分布。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
import numpy as np
使用下面的代码生成包含正态分布值的数据。
norm_data = np.random.normal(10,3,200)
使用下面的代码进行正态性测试。
stats.chisquare(norm_data)
Python Scipy Chi-Square Test Normal Distribution
从输出中，我们可以看到 p 值大于 0.5，这意味着样本数据属于正态分布。
阅读: Scipy 寻找峰值–有用教程
Python Scipy 卡方检验拟合优度
为了测试分类变量是否遵循预测分布，使用了卡方拟合优度测试。模块*scipy.stats*中有一个方法*chisquare()*，我们已经在本教程的第一小节中学习过。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import chisquare
假设我们期望我们的网站 pythonguides.com 在一周的每一天都有相同数量的访问者。为了验证这一预期或假设，记录了一周中每天访问网站的客户数量。
使用下面的代码创建两个数组来存储网站上预期访问者和观察访问者的数量。
exp = [90, 90, 90, 90, 90]
obs = [40, 70, 60, 50, 85]
卡方拟合优度检验是我们可以用这些数据来验证假设的东西。使用方法*chisquare()*和上面创建的数组 exp 和 obs。
chisquare(obs,exp)
Python Scipy Chi-Square Test Goodness of Fit
卡方检验的 p 值为 2.53，卡方检验统计值为 60.36。
请记住，卡方拟合优度检验的无效假设和替代假设如下:
- H [0] : 一个变量的分布是基于一个假设的。
- H [1] : 一个变量不同于预期分布。
我们可以拒绝零假设，因为 p 值(2.53)大于 0.05。如果你不知道这个假设，那么阅读下面的小节“Python Scipy 卡方检验 P 值” 。
阅读: Python Scipy 特辑
Python Scipy 卡方检验 P 值
在进行卡方检验时，p 值用于衡量与零假设相关的结果的显著性。
为了理解 p 值的使用，我们首先需要了解假设，一个关于我们周围世界的有根据的假设就是假设。它应该是可观察的或可测试的。
有两种假设:
- 零假设(H [0] ): 一个测试的零假设总是预测变量之间不存在影响或关联。
- 交替假设(H [1] ): 交替假设是对两个可测变量具有某种统计意义的声明。
现在，我们知道了零假设，我们是否应该接受零假设或替代假设，这种决策可以使用 p 值来做出。
- 一般来说，如果假设的值小于 0.5，它提供了反对零假设的重要证据，因为零假设为真的概率小于 5%。因此，无效假设被拒绝，而替代假设被接受。
- 大于或等于 0.05 的 p 值没有统计学意义，表明对零假设的有力支持。这意味着保留原假设，拒绝替代假设。
另外，看看更多的 Python Scipy 教程。
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Python Scipy 集群 Vq
在 Python Scipy 教程“ Python Scipy Cluster Vq ”中，我们将根据类别对给定数据进行聚类，或者通过涵盖以下主题对样本点进行分组。
- 什么是 Scipy 中的集群 Vq？
- 如何使用 vq()方法将代码分配给码本中的观察值
- 如何使用 Kmeans 对给定的数据进行聚类
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目录
什么是 Scipy 中的集群 Vq？
包*scipy.cluster*包含进行 k-均值聚类、从 k-均值模型创建码书以及通过将矢量与码书中的质心进行比较来量化矢量的指令。
k-means 方法需要两个输入:一组要聚类的观察向量和所需的聚类数 k。为 k 个聚类中的每个聚类返回一个离心力。最*质心的聚类数或质心索引用于对观察向量进行分类。
如果向量 v 比任何其他质心更靠*质心 I，则群集 I 将包含该向量。如果 v 是 I 的成员，那么 I 被称为 v 的主形心。通过求和每个观测向量与其主质心之间的*方距离，k-means 算法试图最小化失真(定义为失真)。
通过重复地将观察值重新排列成簇并重新计算质心，直到找到质心稳定的配置，最小化就完成了。也可以设置最大迭代次数。
信息论术语经常被应用，因为矢量量化是 k-means 的合适应用。将代码映射到质心(反之亦然)的表通常称为“代码簿”，质心索引或簇索引也称为“代码”
可以使用 k-means 产生的质心集合来量化矢量。量化的目标是确定一个矢量编码，使预期的失真最小。
每个例程都假设 obs 是一个 M 乘 N 的数组，观察向量在行中。码字 I 的质心在码本的第 I 行，这是一个大小为 k 乘 n 的数组。观测向量和质心的特征维数是相同的。
Python Scipy 缝合器 Vq
Python Scipy 在模块*scipy.cluster.vq*中有一个方法*vq()*,该方法为每个观察提供一个来自代码簿的代码。在与代码簿中的质心进行比较之后，最*质心的代码被分配给“M”乘“N”OBS 阵列中的每个观测向量。
通过白化功能运行特征，可以为 obs 中的特征提供所需的单位方差。k-means 算法或另一种编码算法可以用来建立代码簿。
下面给出了语法。
scipy.cluster.vq.vq(obs, code_book, check_finite=True)
其中参数为:
- OBS(ndarray):“M”x“N”数组的行是观察值。在每个观察期间看到的“特征”在列中描述。在此之前，必须使用白化功能或类似工具对要素进行白化。
- code _ book(ndarray):k-means 算法通常用于产生码本。阵列的列包括代码的特征，并且每一行包含唯一的代码。
- check_finite(boolean): 如果需要验证输入矩阵只包含有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。默认值:真
方法*vq()*返回 ndarray 类型的 code(每个观察的码本索引存储在长度为 M 的数组中) 、 dist(观察的最*码与其失真之间的间隔(距离)】 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import cluster
from numpy import array
使用 NumPy 数组创建特征和码本。
code_book_ = array([[2.,2.,2.],
[1.,1.,1.]])
features_ = array([[ 1.6,2.4,1.8],
[ 1.6,2.3,2.3],
[ 0.9,0.7,1.6]])
使用下面的代码将上面创建的数组传递给方法*vq()*。
cluster.vq.vq(features_,code_book_)
Python Scipy Clsuter Vq
阅读 Python Scipy Butterworth 过滤器
Python Scipy 集群 Vq Kmeans
模块*scipy.cluster.vq*中 Python Scipy 的方法*kmeans()*将 k-means 应用于一组观察向量，以创建 k 个聚类。
直到聚类质心的位置在多次迭代中稳定，k-means 方法将观察值的聚类修改成组，并更新聚类质心。
该算法的实现使用阈值来比较观察值和它们对应的质心之间的*均欧几里得距离的变化的绝对值，以确定质心的稳定性。
结果，产生了将质心映射到代码的代码簿，反之亦然。
下面给出了语法。
scipy.cluster.vq.kmeans(obs, k_or_guess, iter=20, thresh=1e-05, check_finite=True)
其中参数为:
- OBS(ndarray):M 乘 N 数组的每一行代表一个观察向量。在每次观察中注意到的特征由列表示。首先必须使用白化功能来使特征变亮。
- k_or_guess(int): 要产生的质心数量。每个质心被赋予一个代码，该代码也是所创建的代码簿矩阵中质心的行索引。通过从观测矩阵中随机选取观测值，确定初始的 k 个质心。初始的 k 个质心也可以通过传递一个 k 乘 N 数组来指定。
- iter(int): 运行多少次 k-means 得到失真最小的码本作为结果。如果为 k 或 guess 参数的数组提供了初始质心，则忽略该参数。k-means 算法的迭代次数不由该参数表示。
- thresh(float): 如果自 k-means 算法最后一次迭代以来的失真变化小于或等于阈值，则算法终止。
- check_finite(boolean): 如果需要验证输入矩阵只包含有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。标准:正确
方法*kmeans()*返回*codebook*(k 个质心的数组，k 乘 n，代码 I 代表第 I 个质心码本[i]。尽管不一定是全局失真最小的，但所产生的质心和代码代表了所见的最低失真。
因为没有分配给任何观测值的质心在整个迭代过程中被消除，应该注意的是，质心的数量并不总是与 k 或猜测参数、*distortion*(产生的质心和经过的观测值之间的*均欧几里德距离(非*方))相同。
请记住，k-means 算法与传统的失真定义(距离的*方和)有所不同。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的代码导入所需的库或方法。
from scipy import cluster
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
用特征创建 50 个数据点，并用下面的代码白化它们。
pts_ = 50
rng_ = np.random.default_rng()
a_ = rng_.multivariate_normal([0, 0], [[3, 1], [1, 3]], size=pts_)
b_ = rng_.multivariate_normal([30, 10],
[[10, 2], [2, 1]],
size=pts_)
features_ = np.concatenate((a_, b_))
# whiten the data
whitened_ = cluster.vq.whiten(features_)
使用下面的代码在数据中查找两个集群。
codebook_, distortion_ = cluster.vq.kmeans(whitened_, 2)
使用下面的代码，用红色中心绘制白化数据。
plt.scatter(whitened_[:, 0], whitened_[:, 1])
plt.scatter(codebook_[:, 0], codebook_[:, 1], c='r')
plt.show()
Python Scipy Cluster Vq Kmeans
Python Scipy 集群 Vq 白化
Python Scipy 在模块*scipy.cluster*中有一个方法*whiten()*,该方法通过预特征对观察集合进行归一化。
在进行 k-means(即“白化”它，就像在“白噪声”中，当每个频率具有等量的功率时)之前，通过它的标准偏差来缩放观察集合的每个特征维度是有利的。每个要素的单位方差通过除以所有观测值的*均标准差来计算。
下面给出了语法。
scipy.cluster.vq.whiten(obs, check_finite=True)
其中参数为:
- obs(ndarray): 一个观察值属于数组的每一行。在每次观察中观察到的特征显示在列中。
- check_finite(boolean): 如果需要验证输入矩阵只包含有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。标准:正确
方法*whiten()*返回*result*(包含由每列的标准偏差缩放的 obs 值)。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import cluster
使用以下代码创建代表美国前 9 个州识字率的特征，如 New Hampshire = 94.20%, Minnesota = 94.00%, North Dakota = 93.70%, Vermont = 93.40%, South Dakota = 93.00%, Nebraska = 92.70%, Wisconsin = 92.70%, Maine = 92.60%, Iowa = 92.50% 。
usa_lit_features_ = np.array([[94.2, 94.0, 93.70],
[93.40, 93.0, 92.7],
[92.7, 92.60, 92.50,]])
现在使用下面的代码白化数据。
cluster.vq.whiten(usa_lit_features_)
Python Scipy Cluster Vq Whiten
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*whiten()*来规范化观察值集合。
我们已经学习了如何使用*vq*、*kmeans*等方法从观察值集合中计算聚类，主题如下。
- 什么是 Scipy 中的集群 Vq？
- 如何使用 vq()方法将代码分配给码本中的观察值
- 如何使用 Kmeans 对给定的数据进行聚类
- Python Scipy 集群 Vq 白化
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 卷积 2d
在本 Python Scipy 教程中，我们将学习“ Python Scipy Convolve 2d ”将二维数组合并为一个，该过程称为卷积，我们还将通过涵盖以下主题来处理输入数组的边缘或边界。
- 什么是卷积？
- Python Scipy 卷积 2d
- 如何对卷积数据应用高斯滤波器
- 卷积中如何处理输入数组的边界
- Python Scipy 卷积 2d Symm
- 卷积时如何填充输入数组
- Python Scipy 卷积 2d Wrap
目录
- 什么是卷积？
- Python Scipy 卷积 2d
- Python Scipy 卷积 2d 高斯
- Python Scipy 卷积 2d 边界
- Python Scipy 卷积二维对称
- Python Scipy 卷积 2d 填充
- Python Scipy 卷积 2d Wrap
什么是卷积？
卷积是一种简单的数学运算，是几种流行的图像处理技术的基础。通过将两个数组(通常大小不同但维数相同)相乘，卷积提供了一种创建第三个数组(维数也相同)的方法。
利用这一点，可以实现图像处理算子，其输出像素值是某些输入像素值的直接线性组合。
通常，图像处理上下文中的输入数组之一仅包含灰度图像。内核是第二个数组，通常要小得多，是二维的(但可能只有一个像素厚)。
卷积是通过移动核通过所有点来执行的，在所有点处，核完全适合图片的边界，通常从左上角开始。
单个输出像素与每个内核位置相关联，并且其值通过将内核值乘以内核中每个单元的底层图像的像素值来计算，然后将所有这些数字加在一起。
现在我们知道了图像卷积的重要性，我们也可以将两个信号卷积成一个信号。
阅读科学卷积
Python Scipy 卷积 2d
Python Scipy 在模块*scipy.signal*中有一个方法*convolve2d()*,它接受二维数组并将它们卷积成一个数组。
组合 in1 和 in2，同时让输出大小和边界条件由 mode、boundary 和 fillvalue 设置。
下面给出了语法。
scipy.signal.convolve2d(in1, in2, mode='full', boundary='fill', fillvalue=0)
其中参数为:
- in1(array_data): 是第一个输入。
- in2(array_data): 第二个输入与 in1 具有相同的维数。
- mode(string): 表示输出大小的字符串。
- 边界(字符串):显示处理边界的正确方式的旗帜。
- fillvalue(标量):用作输入数组填充的值。默认值为 0。
方法*convolve2d()*返回 out(由 in1 和 in2 之间的一部分离散线性卷积组成的二维数组) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.signal import convolve2d
import numpy as np
from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt
使用复杂的 Scharr 算子进行 2D 卷积来计算图像的梯度。如果不想在图像的边缘创建边缘，请使用对称边界条件。
ascent_ = misc.ascent()
scharr_ = np.array([[ -2-3j, 0-10j, +2 -3j],
[-5+0j, 0+ 0j, +5 +0j],
[ -2+3j, 0+10j, +2 +3j]])
grad_ = convolve2d(ascent_, scharr_, boundary='symm', mode='same')
Python Scipy Convolve 2d Example
使用下面的代码绘制计算出的梯度。
fig, (ax_orig, ax_mag, ax_ang) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 15))
ax_orig.imshow(ascent_, cmap='gray')
ax_orig.set_title('Original Image')
ax_orig.set_axis_off()
ax_mag.imshow(np.absolute(grad_), cmap='gray')
ax_mag.set_title('Gradient Magnitude')
ax_mag.set_axis_off()
ax_ang.imshow(np.angle(grad_), cmap='hsv')
ax_ang.set_title('Gradient Orientation')
ax_ang.set_axis_off()
fig.show()
Python Scipy Convolve 2d
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*covolve2d()*将 2d 数组卷积成一个数组。
读取信号
Python Scipy 卷积 2d 高斯
我们将在卷积数组上使用高斯滤波器，因此，我们将使用 Python Scipy 的方法*gaussian_filter()*。例如，我们将采用在上面小节“Python Scipy Convolve 2d”中使用的相同示例。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.signal import convolve2d
import numpy as np
from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt
使用复杂的 Scharr 算子进行 2D 卷积来计算图像的梯度。如果不想在图像的边缘创建边缘，请使用对称边界条件。
ascent_ = misc.ascent()
scharr_ = np.array([[ -2-3j, 0-10j, +2 -3j],
[-5+0j, 0+ 0j, +5 +0j],
[ -2+3j, 0+10j, +2 +3j]])
grad_ = convolve2d(ascent_, scharr_, boundary='symm', mode='same')
现在使用下面的代码对数据*grad_*应用高斯滤波器。
from scipy.ndimage import gaussian_filter
conv_gauss = gaussian_filter(grad_,sigma = 1)
使用下面的代码再次绘制应用了高斯滤波器的图像。
fig, (ax_orig, ax_mag, ax_ang) = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 20))
ax_orig.imshow(ascent_, cmap='gray')
ax_orig.set_title('Original Image')
ax_orig.set_axis_off()
ax_mag.imshow(np.absolute(conv_gauss), cmap='gray')
ax_mag.set_title('Gradient Magnitude')
ax_mag.set_axis_off()
ax_ang.imshow(np.angle(conv_gauss), cmap='hsv')
ax_ang.set_title('Gradient Orientation')
ax_ang.set_axis_off()
fig.show()
Python Scipy Convolve 2d Gaussian
从上面的输出中，如果我们比较两幅图像，例如一幅没有对卷积数据应用高斯滤波器，而另一幅对卷积数据应用高斯滤波器，则存在差异。
读取科学积分
Python Scipy 卷积 2d 边界
模块*scipy.signal*中 Python Scipy 的方法*convolve2d()*,该方法接受参数boundary,该参数是显示在卷积 2d 数组时处理边界的正确方式的标志。
以下是参数边界接受的下列值:
- 填充:用填充输入数组填充值。(默认)。
- 环绕:用圆圈划分界限。
- symm: 对称边界情况。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.signal import convolve2d
import numpy as np
from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt
使用复杂的沙尔算子和 2D 卷积计算图像的梯度。如果不希望图像的边缘周围有边缘，请使用对称边界条件。
ascent_ = misc.ascent()
scharr_ = np.array([[ -2-3j, 0-10j, +2 -3j],
[-5+0j, 0+ 0j, +5 +0j],
[ -2+3j, 0+10j, +2 +3j]])
grad_ = convolve2d(ascent_, scharr_, boundary='symm', mode='same')
grad_
Python Scipy Convolve 2d Boundary Example
使用下面的代码再次计算一个有环绕边界的图像的渐变。
grad_b = convolve2d(ascent_, scharr_, boundary='wrap', mode='same')
grad_b
Python Scipy Convolve 2d Boundary
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*convolve2d()*的参数boundary处理数组或图像的边界。
阅读科学杂项
Python Scipy 卷积二维对称
我们已经学习了参数 boundary 来处理卷积时数组的边界。该参数接受一个值symm来保持边界对称。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.signal import convolve2d
import numpy as np
使用下面的代码创建一个二维数组。
a1 = np.array([[2,3,4,5],[3,4,5,6]])
a2 = np.array([[3,2,4,6],[4,3,7,6]])
使用下面的代码应用带有默认边界值的 convolve2d 方法。
convolve2d(a1, a2)
使用下面的代码再次应用边界等于*symm*的方法。
convolve2d(a1, a2, boundary = 'symm')
Python Scipy Convolve 2d Symm
这就是在 Scipy 中卷积两个数组时如何使用 symmetrical 值来处理数组的边界。
阅读科学统计数据
Python Scipy 卷积 2d 填充
我们已经知道在卷积时如何处理数组边界，因为我们已经了解了参数*boundary*。为了用 fillvalue 填充输入数组，该参数接受一个值*fill*。同样，在使用等于*fill*的边界时，使用参数*fillvalue*。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.signal import convolve2d
import numpy as np
使用下面的代码创建一个二维数组。
a1 = np.array([[2,3,4,5],[3,4,5,6]])
a2 = np.array([[3,2,4,6],[4,3,7,6]])
使用下面的代码应用带有默认边界值的 convolve2d 方法。
convolve2d(a1, a2)
使用下面的代码再次应用边界等于*fill*的方法。
convolve2d(a1, a2, boundary = 'fill', fillvalue = 2)
Python Scipy Convolve 2d Padding
这就是在 Python Scipy 中卷积两个数组时如何使用值板来处理数组的边界。
读取剪切旋转图像
Python Scipy 卷积 2d Wrap
为了在卷积过程中处理数组的边界，我们已经了解了参数*boundary*。该参数接受一个值*wrap*来保持圆形边界。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.signal import convolve2d
import numpy as np
使用下面的代码创建一个二维数组。
a1 = np.array([[2,3,4,5],[3,4,5,6]])
a2 = np.array([[3,2,4,6],[4,3,7,6]])
使用下面的代码应用带有默认边界值的 convolve2d 方法。
convolve2d(a1, a2)
使用下面的代码再次应用边界等于*wrap*的方法。
convolve2d(a1, a2, boundary = 'wrap')
Python Scipy Convolve 2d Wrap
这就是在 Python Scipy 中卷积两个数组时如何使用值包装来处理数组的边界。
通过学习以下主题，我们已经了解了如何卷积二维数组，以及如何使用 fill、wrap 和 symm 等值填充输入数组的边界。
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我叫 Kumar Saurabh，是一名 Python 开发人员，在 TSInfo Technologies 工作。此外，像 Python 编程，SciPy，机器学习，人工智能等技术的专业知识。是我喜欢做的事情。
Python Scipy 曲线拟合–详细指南
本 Python 教程将教你如何使用“ Python Scipy 曲线拟合 ”方法将数据拟合到各种函数中，包括指数和高斯，并将贯穿以下主题。
- 什么是 Scipy 中的曲线拟合？
- Python 曲线拟合高斯
- Python Scipy 曲线拟合多个变量
- Python Scipy 曲线拟合初始猜测
- Python Scipy 曲线拟合 Maxfev
- Python Scipy 曲线拟合指数
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什么是 Scipy 中的曲线拟合
模块*scipy.optimize*的*curve_fit()*方法应用非线性最小二乘法将数据拟合为函数。
下面给出了语法。
scipy.optimize.curve_fit(f, xdata, ydata, p0=None, sigma=None, absolute_sigma=False, check_finite=True, bounds=(- inf, inf), method=None, jac=None, full_output=False, **kwargs)
其中参数为:
- f: 模型的 f(x，…)函数。自变量必须是第一个自变量，后续自变量必须分别是拟合参数。
- xdata(array_data): 用于测量数据的自变量。可以是任何对象，但对于具有 k 个预测值的函数，通常应该是 M 长度的序列或(k，M)形数组。
- ydata(array_data): 一个长度为 M 的数组，名义上作为从属数据 f(xdata，…)。
- p0(array_data): 参数的初始最佳猜测(长度 N)。如果为 None，所有起始值都将为 1。
- sigma: 确定 ydata 的不确定性级别。
- absolute_sigma(boolean): 如果为真，则计算的参数协方差 pcov 表示 sigma 在其应用中的绝对值。
- check_finite(boolean): 如果为 True，确保输入数组没有任何 nan 或 INF，如果有，发出 ValueError。如果输入数组实际上包含 nan，将此参数设置为 False 可能会导致无意义的结果。默认情况下，为 True。
- 界限(二元组):参数的下限和上限。默认情况下没有边界。元组的每个元素必须是长度等于参数数量的数组，或者是单个元素。
- 方法:一种针对无约束问题的优化技术，默认为“lm”，如果给定了界限，则为“trf”当观测值少于变量时，方法“lm”将不起作用，在这种情况下，尝试“trf”或“dogbox”
- jac(string，callable):签名为 jac(x，…)的函数，它生成一个类似密集数组的结构，表示关于参数的模型函数的雅可比矩阵。它将使用您提供的 sigma 进行缩放。如果没有雅可比矩阵，将对其进行数学估计(默认)。“trf”和“dogbox”方法的字符串关键字可用于选择有限差分格式。
- full_output(boolean): 如果为 True，该函数以 infodict、mesg 和 ier 的形式返回附加数据。
方法*curve_fit()*返回*popt*(参数应设置为最佳值，以最小化“f(xdata，* popt)-y data”的残差*方和。)，*pcov* ( popt 的估计协方差。参数估计的方差由对角线提供。)、infodict(一个可选的带有按键的输出字典)和*mesg*(一个包含答案细节的字符串消息)。
现在我们将使用这种方法来拟合以下子主题中的数据。
同样，检查: Python Scipy 派生的数组
Python Scipy 曲线拟合高斯
当我们绘制数据集时，图表的形式就是我们所说的数据集分布，就像直方图一样。钟形曲线，通常称为高斯或正态分布，是连续数据最常见的形状。
让我们按照以下步骤，使用方法*curve_fit*将数据拟合为高斯分布:
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
使用下面的代码创建 x 和 y 数据。
x_data = [ -7.0, -6.0, -10.0, -9.0, -8.0, -1.0, 0.0, 1.0, 2.0, -5.0, -4.0, -3.0, -2.0, 7.0, 8.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 9.0, 10.0]
y_data = [ 8.3, 10.6,1.2, 4.2, 6.7, 15.7, 16.1, 16.6, 11.7, 13.5, 14.5, 16.0, 12.7, 10.3, 8.6, 15.4, 14.4, 14.2, 6.1, 3.9, 2.1]
要利用 NumPy 数组的有用功能，请将 x_data 和 y_data 转换成它们。
x_data = np.asarray(x_data)
y_data = np.asarray(y_data)
plt.plot(x_data, y_data, 'o')
Python Scipy Curve Fit Gaussian Example
使用下面的代码创建一个高斯函数。
def Gaussian_fun(x, a, b):
y_res = a*np.exp(-1*b*x**2)
return y_res
现在将数据拟合到高斯函数，并使用下面的代码提取所需的参数值。
params, cov = curve_fit(Gaussian_fun, x_data, y_data)
fitA = params[0]
fitB = params[1]
fity = Gaussian_fun(x_data, fitA, fitB)
使用以下代码绘制拟合数据。
plt.plot(x_data, y_data, '*', label='data')
plt.plot(x_data, fity, '-', label='fit')
plt.legend()
Python Scipy Curve Fit Gaussian
根据输出，我们将数据*似拟合为高斯型。
Python Scipy 曲线拟合多个变量
独立变量可以作为多维数组传递给“曲线拟合”，但是我们的“函数”也必须允许这样做。让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import optimize
import numpy as np
创建一个调用数组 P 的函数，并使用下面的代码将其解包到 P 和 q。
def fun(P, x, y, z):
p,q = P
return np.log(x) + y*np.log(p) + z*np.log(q)
使用下面的代码创建一些噪声数据。
p = np.linspace(0.1,1.2,100)
q = np.linspace(1.1,2.1, 100)
x, y, z = 8., 5., 9.
z = fun((p,q), x, y, z) * 1 + np.random.random(100) / 100
使用下面的代码定义初始猜测并使数据适合多个变量。
p0 = 7., 3., 6.
print(optimize.curve_fit(fun, (p,q), z, p0))
Python Scipy Curve Fit Multiple Variables
Python Scipy 曲线拟合初始猜测
拟合参数最初是使用值为 1.0 的“曲线拟合”程序来估计的。然而，也有拟合不收敛的情况，在这种情况下，我们必须提供一个明智的假设作为起点。让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import optimize
import numpy as np
在这里，我们将指定一些时间间隔和温度范围相似的数据，希望它们符合类似充电电容器的指数。除了定义温度值的误差线之外，我们还利用这个温度数组，并在其中添加一些随机噪声。
def capcitor(x, y, z):
return y*(1-np.exp(z*x))
t = np.linspace(0.5,3.0, 9)
tempretures = np.array([14.77, 18.47, 20.95, 22.62, 23.73, 24.48, 24.98, 25.32, 25.54])
tempretures = tempretures + 0.4*np.random.normal(size=len(tempretures))
dTempretures = np.array([1.3, 0.8, 1.1, 0.9, 0.8, 0.8, 0.7, 0.6, 0.6])
现在用下面的代码拟合数据。
fit_Params, fit_Covariances = optimize.curve_fit(capcitor, t, tempretures)
print(fit_Params)
print(fit_Covariances)
如果我们运行上面的代码，它将不起作用。看一看产生的错误消息。
Python Scipy Curve Fit Initial Guess Example
一旦我们为 a 和 b 添加一些有根据的猜测(p0 ),我们会看到现在的拟合是完美的。
fit_Params, fit_Covariances = optimize.curve_fit(capcitor, t, tempretures, p0 = [30.0, -1.0])
print(fit_Params)
print(fit_Covariances)
Python Scipy Curve Fit Initial Guess
这就是如何使用方法*curve_fit()*的初始猜测进行拟合。
阅读: Python Scipy 特征值
Python Scipy 曲线拟合 Maxfev
Python Scipy 的方法*curve_fit()*接受参数*maxfev*，这是函数调用的最大数量。在上面的小节中，当运行拟合函数来拟合一个没有初始猜测的数据时，它显示一个错误***Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 600***。
这意味着该函数被调用了 600 次，没有找到任何最佳参数。让我们增加参数*maxfev*的值，看看它是否找到了最佳参数。所以在这里我们将采取与我们在上面小节【Python Scipy 曲线拟合初始猜测】 中采取的相同的例子。
fit_Params, fit_Covariances = optimize.curve_fit(capcitor, t, tempretures, maxfev=800)
print(fit_Params)
print(fit_Covariances)
Python Scipy Curve Fit Maxfev
从输出中可以看到，函数调用 800 次就找到了最优参数。
阅读:Python Scipy Stats multivarial _ Normal
Python Scipy 曲线拟合指数
SciPy Python 包的模块*scipy.optimize*中的*curve_fit()*方法使用非线性最小二乘法对数据进行函数拟合。因此，在本节中，我们将开发一个指数函数，并将其提供给方法 curve fit()，以便它可以拟合生成的数据。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from scipy import optimize
使用下面的代码创建一个指数函数。
def expfunc(x, y, z, s):
return y * np.exp(-z * x) + s
使用下面的代码来定义数据，以便它可以适应噪声，适应函数“expfunc”的参数，并且还可以将优化限制在特定的区域。
x_data = np.linspace(0, 5, 60)
y_data = expfunc(x_data, 3.1, 2.3, 1.0)
random_numgen = np.random.default_rng()
noise_y = 0.3 * random_numgen.normal(size=x_data.size)
data_y = y_data + noise_y
plt.plot(x_data, data_y, 'b-', label='data')
p_opt, p_cov = optimize.curve_fit(expfunc, x_data, data_y)
plt.plot(x_data, expfunc(x_data, *p_opt), 'r-',
label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(p_opt))
Python Scipy Curve Fit Exponential
从上面的输出中，我们可以看到使用方法*curve_fit()*将数据拟合为指数函数，这就是如何将数据拟合为指数函数。
您可能也喜欢阅读下面的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy Freqz
- Scipy Ndimage Imread
- Python Scipy Gaussian_Kde
- Scipy 距离矩阵
- Python Scipy Stats Fit
- Python Scipy 指数
- Scipy 特殊模块
因此，在本教程中，我们学习了“ Python Scipy 曲线拟合 ”并涵盖了以下主题。
- 什么是 Scipy 中的曲线拟合？
- Python 曲线拟合高斯
- Python 曲线拟合边界
- Python Scipy 曲线拟合多个变量
- Python Scipy 曲线拟合初始猜测
- Python Scipy 曲线拟合 Maxfev
- Python Scipy 曲线拟合指数
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
数组的 Python Scipy 派生物
原文：https://pythonguides.com/python-scipy-derivative-of-array/
在本 Python 教程中，我们将学习数组 的“ Python Scipy 导数”来对数组内的一个或多个给定函数进行微分，以找到这些函数的导数。此外，涵盖以下主题。
- 函数的 Python Scipy 导数
- 函数的二阶导数
- 数组的 Python Scipy 派生物
- Python SciPy 数组的二阶导数
- 数组的 Python SciPy 绘图导数
- Python Scipy 衍生的数组示例
目录
- 函数的 Python Scipy 导数
- 函数的二阶导数
- Python Scipy 衍生的数组
- Python SciPy 数组的二阶导数
- Python SciPy Plot 衍生的数组
- Python Scipy 衍生例子
函数的 Python Scipy 导数
函数关于独立变量的变化率可以变化，这就是导数。当变量和变化率存在时，导数是最常用的。
Python Scipy 在模块*scipy.misc*中有一个方法 derivative() ，该方法为一个函数的 n 阶导数寻找一个点的值。
下面给出了语法。
scipy.misc.derivative(func, x0, dx=1.0, n=1, args=(), order=3)
其中参数为:
- func: 是输入函数。
- x0(float): 可以发现 n 阶导数的点。
- dx(float): 是一个间距。
- n(int): 导数的阶。默认值为 1。
- args(tuple): 用于提供参数。
- order(int): 只使用奇数个点。
让我们按照下面的步骤来寻找任何函数的导数:
使用下面的 python 代码导入必要的库。
from scipy import misc
使用下面的代码定义函数***x²+x³***，我们需要找到它的导数。
def fun(x):
return x`2 + x`3
现在用下面的代码找出上面函数的导数。
misc.derivative(fun, 1.5, dx=1e-2)
Python Scipy Derivative of Function
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*derivative()*求函数的导数。
函数的二阶导数
粗略地说，二阶导数衡量一个量的变化率本身是如何变化的。例如，物体位置对时间的二阶导数是物体的瞬时加速度或物体速度对时间的变化率。
让我们按照下面的步骤找到任何函数的二阶导数:
使用下面的 python 代码导入必要的库。
from scipy import misc
使用下面的代码定义函数***x³+x²***，我们需要找到它的导数。
def fun(x):
return x`3 + x`2
现在用下面的代码找出上面函数的导数。
misc.derivative(fun,1, n=2, dx=1e-4)
Python Second Derivative of function
这就是如何使用 Python Scipy 的方法misc.derivative找到函数的二阶导数。
Python Scipy 衍生的数组
为了计算数组的导数，我们将在本节中使用带有导数函数的 python 循环。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入必要的库。
from scipy import misc
使用*lambda*定义函数，我们需要使用下面的代码找到它的导数。
fun1 = lambda x: x**2+3*x+2
fun2 = lambda x: x**3+3*x+2
使用下面的代码创建上述函数的数组。
fun=[fun1,fun2]
使用下面的代码计算包含函数的数组的导数。
for i in range(len(fun)):
ans = derivative(fun[i],1)
print('Derivative of {} function is'.format(i+1),ans)
Python Scipy Derivative of Array
上述输出包含上述函数的导数，即 5.0 和 7.0。
Python SciPy 数组的二阶导数
在本节中，我们将利用 Python 循环和导数函数来计算数组的二阶导数。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入必要的库。
from scipy import misc
使用*lambda*定义函数，我们需要使用下面的代码找到它的导数。
func1 = lambda x: x`4+2*x`2+2
func2 = lambda x: x`3+2*x`2+2
使用下面的代码，通过使用方法*derivative()*的参数，创建上述函数的数组。
func=[func1,func2]
使用下面的代码计算包含函数的数组的二阶导数。
for i in range(len(fun)):
ans = derivative(fun[i],1,n=2)
print('Derivative of {} function is'.format(i+1),ans)
在上面的代码中，我们将参数 n=2 传递给方法 derivative()，用于计算数组中函数的二阶导数。
Python Second Derivative of Array
这就是如何使用 Python Scipy 的方法derivative()和参数n计算数组的二阶导数。
阅读: Python Scipy 特征值
Python SciPy Plot 衍生的数组
我们已经从上面的小节中学习了如何计算导数，现在我们将计算导数并画出导数，看看它是什么样子。
让我们按照以下步骤计算并绘制导数:
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.misc import derivative
现在使用下面的代码定义函数。
def fun(x):
return 3*x*x*x+x+2
使用下面的代码计算上述函数的导数。
def derivate(x):
return derivative(fun, x)
使用下面的代码定义 x 轴间隔。
y_val = np.linspace(-10, 10)
用下面的代码画出上面的函数和导数。
plt.plot(y_val, fun(y_val), color='blue', label='Function')
plt.plot(y_val, derivate(y_val), color='red', label='Derivative')
plt.legend(loc='upper left')
plt.grid(True)
Python Plot Derivative of Array
这就是如何使用 matplotlib 库方法绘制数组的导数。
Python Scipy 衍生例子
我们已经学习了 Python Scipy 的*derivative()*方法，以及如何计算任何函数的导数。在这一节中，我们将采用函数并以详细的方式找到它的导数以及数学细节。
假设我们有一个函数 f(x)=6x²-9x，我们想求这个函数在 x=1 时的导数，那么首先我们将它微分如下:
微分后变成 f(x)= 12x-9，现在把微分表达式中 x 的值放入为 f(1) = 12*1-9，就变成了 3。所以上述函数的答案或导数是 3。
让我们通过下面的步骤来看看 Python Scipy 的模块*scipy.misc*的方法 derivative() 的相同例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.misc import derivative
使用下面的代码定义函数。
def fun(x):
return 6*x**2 -9*x
现在使用下面的代码，找出 x=1 处的导数。
derivative(fun,1)
Python Scipy Derivative Example
看看上面的代码，我们已经计算了函数 6x ² -9x 的导数，也就是 3.0。
您可能也喜欢阅读下面的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy Load Mat File
- Python Scipy Butterworth 滤镜
- Python Scipy Stats multivarial _ Normal
- Python Scipy 最小化【附 8 个例子】
- Python Scipy 距离矩阵
- Python Scipy 置信区间
因此，在本教程中，我们已经介绍了数组 的“ Python Scipy 衍生”，并介绍了以下主题。
- 函数的二阶导数
- 数组的 Python Scipy 派生物
- Python SciPy 数组的二阶导数
- 数组的 Python SciPy 绘图导数
- Python Scipy 衍生的数组示例
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 特征值[7 个有用的例子]
在本 Python 教程中，我们将学习“ Python Scipy 特征值 ”，在这里我们将知道如何找到给定矩阵的 特征值 和 特征向量 。我们还将讨论以下主题。
- 什么是特征值
- Python Scipy 特征值
- Python Scipy 特征值埃尔米特的
- Python Scipy 特征值 Eigvals _ only
- Python Scipy 特征值子集按值
- Python Scipy 特征值子集索引
- Python Scipy 特征值和特征向量
另外，查看如何在 Python 中安装 Scipy:安装 Scipy
目录
- 什么是特征值
- Python Scipy 特征值
- Python Scipy 特征值埃尔米特
- Python Scipy 特征值 eighvals _ only
- Python Scipy 特征值 Subset_by_value
- Python Scipy 特征值子集索引
- Python Scipy 特征值和特征向量
什么是特征值
在线性方程组的上下文中，特征值指的是一组唯一的标量。最常见的是，矩阵方程使用它。德语中的一词暗示“适当的”或“有特点的”因此，特征值也可以称为合适的值、潜在根、特征值和特征根。
** 简而言之，特征值是用于改变特征向量的标量。基本公式为 Ax = λx ，A 的特征值“λ”为整数或标量值。
让我们也了解一下与特征值相关的术语“特征向量”。
数学中的特征向量相当于指向变换延伸方向的实非零特征值，而特征值被认为是一个被拉伸的因子。如果特征值为负，则变换的方向相反。
在应用任何线性变换后，称为特征向量的非零向量保持在同一方向。只有一个标量因子被改变。如果 A 是向量空间 V 的一个线性变换，X 是那里的一个非零向量，那么 V 是 A 的一个特征向量，如果 A(X)是 X 的标量倍数。
给定向量 x 的本征空间由所有本征向量组成，这些本征向量共同具有与零向量相同的本征值。然而，零向量不是特征向量。
- 假设 A 是一个“nxn”矩阵，并且是矩阵
A的特征值。如果x，一个非零向量，匹配下面给定的表达式，就说它是一个特征向量。
Ax =λx
它的特征向量是 x 。a 与特征值(λ)相同。
在本教程中，我们将学习如何使用 Python Scipy 的方法来计算给定数组或矩阵的特征值和特征向量。
另外，请阅读: Scipy 优化–有用指南
Python Scipy 特征值
Python Scipy 的方法*eigvals()* 存在于模块*scipy.linalg()*中，该模块识别正则或广义特征值问题中的特征值。
下面给出了语法。
scipy.linalg.eigvals(a, b=None, check_finite=False, overwrite_a=True, homogeneous_eigvals=True)
其中参数为:
- a(array_data，(M，M)): 需要确定特征值和特征向量的实矩阵或复矩阵。
- b(array_data，(M，M)): 广义特征值问题右侧的矩阵。如果单位矩阵被移除，则被认为是存在的。
- check_finte(boolean): 是否确定输入矩阵只有有限个数字。如果输入实际上包含无限或 nan，禁用它们可以提高性能，但会导致问题(非终止、崩溃)。
- overwrite _ a(boolean):a 中哪些数据应该被覆盖。
- 齐次 _ 特征值(布尔):在为真的情况下，给出齐次坐标下的特征值。
方法 eigvals() 返回 w(特征值，没有任何特定的顺序，而是根据它们的多重性重复。除非齐次 eigvals=True，否则形状为(M，) 类型复数 ndarray 或 double。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.linalg import eigvals
使用下面的代码创建一个数组或矩阵。
matrix = np.array([[-1, .0], [0., 1.]])
现在使用下面的代码计算上面创建的矩阵的特征值。
eigvals(matrix)
Scipy Eigenvalues
在上面的输出中，矩阵的特征值是 [-1。+0.j，1。+0 . j】。
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*eigvals()*计算给定矩阵的特征值。
阅读: Scipy 旋转图像+示例
Python Scipy 特征值埃尔米特
首先，我们需要知道 “什么是埃尔米特矩阵？” 一个方阵，与其共轭转置矩阵相同，是埃尔米特矩阵。埃尔米特矩阵的非对角分量都是复数。建立埃尔米特矩阵的复数，使得第 I 行和第 j 列的元素是第 j 行和第 I 列的元素的复共轭。
Python Scipy Eigenvalues Hermitian
如果A = A^T，那么矩阵 A 就是埃尔米特矩阵。类似于对称矩阵，埃尔米特矩阵的不同之处在于其非主对角线的分量是复数。
Python Scipy 在模块*scipy.linalg*中有一个方法*eigh()*来处理实对称矩阵或埃尔米特矩阵的标准普通特征值问题。
下面给出了语法。
scipy.linalg.eigh(a, b=None, eigvals_only=True, lower=False, overwrite_a=True, overwrite_b=True, turbo=False, eigvals=None, type=1, check_finite=False, subset_by_index=None, subset_by_value=None, driver=None)
其中参数为:
- a(array_data): 复厄米矩阵或实对称矩阵的特征值和特征向量的计算。
- b(array_data): 实对称复埃尔米特正矩阵。如果缺少单位矩阵，则认为是单位矩阵。
- lower(bool): 无论是 a 的下三分之一还是上三分之一的三角形，如果合适的话，还有 b，都是相关数组数据的来源。默认情况下较低
- egvals _ only(boolean):如果只计算特征值而不计算特征向量。(默认情况下:两者都是计算的)
- 覆盖 _a(布尔): 覆盖
*a*。 - 覆盖 _b(布尔): 覆盖
*b*。 - check _ finite(boolean):如果需要验证输入矩阵只包含有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。
- subset _ by _ index(iterable):这个二元 iterable，如果给定，指定半开区间(a，b)，在这个区间内，如果有的话，只返回这些值之间的特征值。专用于“evr”、“evx”和“gvx”驱动程序。对于无约束端点，使用 i9 bnp.inf.]-0965\
- subset _ by _ value(iterable):用一个可迭代的二元来定义半区间只求特征值。
方法*eigh()*以 ndarray 类型的递增大小返回 w(选定的特征值) 。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.linalg import eigh
使用下面的代码创建一个矩阵形式的数据数组。
matrix_data = np.array([[5, 3, 6, 1], [5, 1, 3, 0], [2, 6, 5, 1], [1, 5, 2, 2]])
使用以下代码将创建的矩阵数据传递给方法*eigh()*。
eigh(matrix_data)
Python Scipy Eigenvalues Hermitian
输出显示了给定矩阵的特征值和特征向量。如果我们只需要特征值而不需要特征向量，会发生什么。下一小节就是关于它的。
阅读:科学统计-完整指南
Python Scipy 特征值 eighvals _ only
Python Scipy 方法*eigh()*返回特征值和特征向量，有时我们只需要一个像特征值这样的值。为了只获取特征值，方法*eigh()*有一个布尔类型的参数*eigvals_only*，或者它接受真或假值。
如果我们设置*eigvals_only*等于*True*，那么它只返回特征值，否则返回特征值和特征向量。
现在通过以下步骤理解示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy.linalg import eigh
使用下面的代码创建一个包含值的矩阵。
matrix_data = np.array([[6, 3, 5, 1], [3, 1, 0, 3], [1, 6, 5, 6], [2, 5, 2, 2]])
为了只计算和获得特征值，使用下面的代码将参数*eigvals_only*设置为真。
eigh(matrix_data,eigvals_only = True)
Python Scipy Eigenvalues Eigvals only
当我们将矩阵传递给参数*eigvals_only*等于 True 的方法*eigh()*时，正如我们在输出中看到的，该方法只返回矩阵的特征值。
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*eigh()*计算给定矩阵的特征值。
阅读: Python Scipy FFT
Python Scipy 特征值 Subset_by_value
*subset_by_value*是方法 eigh() 的另一个参数，用于查询特定范围内的特征值。例如，如果我们需要大于 5 或小于 8 的特征值，那么该方法返回所有大于 5 或小于 8 的特征值。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.linalg import eigh
使用下面代码所示的方法*np.array()*生成数据矩阵。
matrix_data = np.array([[6, 3, 5, 1], [3, 1, 0, 3], [1, 6, 5, 6], [2, 5, 2, 2]])
现在将上面的矩阵传递给一个参数*subset_by_value*等于***[-np.inf, 5]***的方法*eigh()*，只得到小于 5 的特征值。
eigh(matrix_data,eigvals_only = True, subset_by_value= [-np.inf, 5])
再次将参数*subset_by_value*的值更改为***[10, 20]***，使用下面的代码获得 10 到 20 之间的特征值。
eigh(matrix_data,eigvals_only = True, subset_by_value= [10, 20])
Python Scipy Eigenvalues Subset by value
这就是如何使用 Python Scipy 的带参数*subset_by_value*的方法*eigh()*得到特征值的具体范围。
Python Scipy 特征值子集索引
我们已经知道方法*eigh()*返回 as ndarray 类型，我们还知道数组元素或值可以通过它的索引值来访问。所以方法*eigh()*有一个参数*subset_by_index*，它允许我们使用索引值访问 n 数组的特征值或特征向量。
现在我们将通过一个例子来理解如何使用参数*subset_by_index*。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.linalg import eigh
使用下面代码所示的方法*np.array()*生成数据矩阵。
matrix_data = np.array([[6, 3, 5, 1], [3, 1, 0, 3], [1, 6, 5, 6], [2, 5, 2, 2]])
现在将上面的矩阵传递给一个参数*subset_by_index*等于***[0, 2]***的方法*eigh()*，以获得从索引 0 到 2 的特征值。
eigh(matrix_data,eigvals_only = True, subset_by_value= [0, 2])
Python Scipy Eigenvalues Subset by index
这就是如何使用 Python Scipy 的带参数*subset_by_value*的方法*eigh()*得到特征值的具体范围。
阅读:Scipy Stats Zscore+Examples
Python Scipy 特征值和特征向量
模块*scipy.linalg*中 Python 方法*eig()*识别并解决方阵的普通或广义特征值问题。
下面给出了语法。
scipy.linalg.eig(a, b=None, left=True, right=False, overwrite_a=True, overwrite_b=True, check_finite=False, homogeneous_eigvals=True)
其中参数为:
- a(array_data): 需要确定特征值和特征向量的实矩阵或复矩阵。
- b(array_data): 输入右侧矩阵。
- 右(布尔): 一个扩展特征值问题的右侧矩阵。当缺省值为 None 时，假设单位矩阵。
- 左(布尔): 是否计算左特征向量并返回。默认值为 False。
- 覆盖 _a(布尔): 覆盖
*a*。 - 覆盖 _b(布尔): 覆盖
*b*。 - check _ finite(boolean):检查提供的作为输入的矩阵是否有有限个数字。
- 【齐次 _ 特征值(布尔): 获取齐次坐标中的特征值
方法*eig()*返回复数 ndarray 或 double 类型的 w(特征值) 、 vr(规范化的右向量) 和 vl(规范化的左向量)
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.linalg import eig
使用下面的代码生成矩阵数据。
matrix_data = np.array([[-2.,0],[0.1,2]])
现在使用下面的代码计算上面创建的矩阵的特征值和特征向量。
eig(matrix_data)
Python Scipy Eigenvalues and Eigenvectors
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*eig()*计算给定矩阵的特征值和特征向量。
您可能也喜欢阅读下面的 Python SciPy 教程。
- Scipy Ndimage Rotate
- Python Scipy Gamma
- Python Scipy Stats Norm
- Python Scipy Kdtree
- Scipy 正态分布
- Scipy Integrate +示例
- Python Scipy 统计模式
因此，在本教程中，我们学习了“ Python Scipy 特征值 ”并涵盖了以下主题。
- 什么是特征值
- Python Scipy 特征值
- Python Scipy 特征值埃尔米特的
- Python Scipy 特征值 Eigvals _ only
- Python Scipy 特征值子集按值
- Python Scipy 特征值子集索引
- Python Scipy 特征值和特征向量
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 指数–有用的教程
在本 Python 教程中，我们将学习“ Python Scipy Exponential 的用法，并且我们将借助多个例子介绍它的用法。此外，我们将涵盖以下主题。
- Python Scipy 指数
- Python Scipy 指数积分
- Python Scipy 指数曲线拟合
- Python Scipy 指数矩阵
- Python 科学指数回归
- Python 科学指数插值
还有，查看最新的相关 Python 教程: Python Scipy Kdtree
目录
- Python Scipy 指数
- Python Scipy 指数积分
- Python Scipy 指数曲线拟合
- Python Scipy 指数矩阵
- Python Scipy 指数回归
- Python Scipy 指数插值
Python Scipy 指数
*scipy.stats.expon*代表连续的随机变量。它有不同种类的指数分布函数，如 CDF、PDF、中位数等。
它有两个重要的参数*loc*用于表示*均值和*scale*用于表示标准差，因为我们知道我们使用这些参数来控制分布的形状和位置。
下面给出了语法。
scipy.stats.expon.method_name(x,q,loc,scale,size)
其中参数为:
- x(数组 _ 数据的浮点或浮点): 用于指定随机变量。
- q(float 或 float of array_data): 表示概率。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 标度 :用于指定标准差，默认为 1。
- 尺寸: 它用来指定输出形状。
以上参数是对象*scipy.stats.expon()*中所有方法的公共参数。下面给出了方法。
- scipy . stats . expon . CDF():用于累计分布函数。
- scipy . stats . expon . pdf():它用于概率密度函数。
- scipy . stats . expon . RVs():获取随机变量。
- scipy . stats . expon . stats():用于获取标准差、均值、峰度、偏斜度。
- scipy . stats . expon . log pdf():用于获取概率密度函数相关的日志。
- scipy . stats . expon . log CDF():用于查找与累积分布函数相关的日志。
***``expon*。sf(): 用于获取生存函数值。***``expon*。isf(): 用于获取逆生存函数值。***``expon*。logsf(): 用于查找与生存函数相关的日志。***``expon*。mean(): 用于求正态分布相关的均值。***``expon*。median(): 用于求正态分布相关的中位数。***``expon*。var(): 用于求与分布相关的方差。***``expon*。std(): 用于求与分布相关的标准差
让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy.stats import expon
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
使用下面的代码创建一个包含 30 个值的数组。
array_data = np.arange(-1,30,0.1)
现在使用下面的代码通过访问模块*scipy.stats*的对象*expon*的方法*PDF()*来绘制概率密度函数。
expon_PDF_data = expon.pdf(array_data,0,2)
plt.plot(array_data,expon_PDF_data,'bo')
plt.show()
Scipy Exponential
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*expon()*。
阅读:科学发现高峰
Python Scipy 指数积分
Python Scipy 包含模块*scipy.special*中的方法*expi()*，用于指数积分。指数积分 Ei 是数学中复*面上的特定函数。它被定义为指数函数与其输入之比的一个定积分。
下面给出了语法。
scipy.special.expi(x, out=None)
其中参数为:
- x(array_data): 为实值或复值自变量。
- out(ndarray): 对于函数结果，有一个可选的输出数组。
方法*expi()*返回 ndarray 或标量。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import special
创建一个数组，并将该数组传递给方法*expi()*进行指数积分，如下面的代码所示。
array_data = np.array([4, 1, 2, 3])
special.expi(array_data)
再次使用下面的代码提供负数组。
array_data = np.array([4, 1, 2, 3])
-special.expi(-array_data)
Python Scipy Exponential Integral
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*expi()*进行指数积分。
阅读: Python Scipy 特辑
Python Scipy 指数曲线拟合
Python SciPy 在模块scipy.optimize中有一个方法*curve_fit()*，它使用非线性最小二乘法将函数拟合到数据。因此，在本节中，我们将创建一个指数函数，并将该函数传递给方法 curve_fit() ，以拟合生成的数据。
下面给出了语法。
scipy.optimize.curve_fit(f, xdata, ydata, sigma=None, p0=None, absolute_sigma=True, bounds=(- inf, inf), check_finite=True, jac=None, method=None)
其中参数为:
- f(可调用): 模型函数用 f(x，…)表示第一个输入必须是自变量，后面的自变量必须是要拟合的参数。
- xdata(array _ data):自变量用于比较数据。
- ydata(array _ data):依赖数据为 M 维数组。
- p0(array_data): 为参数，这是第一次猜测。如果没有指定，所有的初始值都将是 1。
- ∑(M * M 数组): 这种做法决定了 ydata 中的不可预测性。当我们使用公式 r = y data–f(xdata，popt)来计算残差时，我们得到 r = y data–f(xdata，popt)。
- absolute_sigma(布尔): 如果为真，则在严格意义上使用 sigma，并且生成参数协方差 pcov 来反映这些严格值。
- check _ finite(boolean):如果为真，检查输入数组中是否有 INF 的 nan，如果存在则抛出 ValueError。
- 边界(tuple array_data): 参数的上下边界默认不提供。元组的成员必须是数组或标量，其长度与参数的数量相同。
- 方法: 优化方法运用。有关更多信息，请参见最小二乘法。如果提供了边界，对于无约束问题，默认为“trf ”,对于约束问题，默认为“lm”。如果观察值的数量少于变量的数量，方法“lm”将不起作用；而是使用“dogbox”或“trf”。
- jac(string，callable，none): 模型函数关于参数的雅可比矩阵生成为密集的类数组结构，签名为 jac(x，…)。提供的西格玛将用于衡量它。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
使用下面的代码定义一个指数函数。
def expfunc(x, y, z, s):
return y * np.exp(-z * x) + s
定义数据，使其能够适应噪声和函数*expfunc* 参数，并使用以下代码将优化限制在特定区域。
x_data = np.linspace(0, 5, 60)
y_data = expfunc(x_data, 3.1, 2.3, 1.0)
random_numgen = np.random.default_rng()
noise_y = 0.3 * random_numgen.normal(size=x_data.size)
data_y = y_data + noise_y
plt.plot(x_data, data_y, 'b-', label='data')
p_opt, p_cov = optimize.curve_fit(expfunc, x_data, data_y)
plt.plot(x_data, expfunc(x_data, *p_opt), 'r-',
label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(p_opt))
Python Scipy Exponential Curve Fit
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*curve_fit()*。
Python Scipy 指数矩阵
Python SciPy 模块*scipy.linalg*包含一个方法*expm()* ，该方法使用 Pade *似来计算矩阵指数。
下面给出了语法。
scipy.linalg.expm(A)
其中参数 A 接受数组类型的矩阵。
方法*expm()*返回 ndarray 类型的矩阵 A 的指数。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import linalg
import numpy as np
创建一个矩阵，并使用下面的代码计算该矩阵的指数。
mat = np.array([[4.0, 2.0], [6.0, -2.0]])
linalg.expm(2j*mat)
Python Scipy Exponential Matrix
这就是如何使用 Python，SciPy 的方法*expm()*计算矩阵指数。
阅读: Scipy 正态分布
Python Scipy 指数回归
指数模型可用于计算正交距离回归。Python SciPy 在模块*scipy.odr*中有一个方法*exponential()*用于此目的。
下面给出了语法。
scipy.odr.exponential = <scipy.odr._models._ExponentialModel object>
上面的方法不接受任何参数，我们可以直接用数据。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import odr
使用下面的代码生成 x 和 y 数据。
x_data = np.linspace(0.0, 8.0)
y_data = -20.0 + np.exp(0.8*x_data)
使用 SciPy 的方法*odr()*拟合数据。
odr_data = odr.Data(x_data, y_data)
现在将指数模型*odr.exponential*和数据传递给方法*ODR()*，使用下面的代码创建 odr 对象。
obj_odr = odr.ODR(odr_data, odr.exponential)
使用下面的代码执行上面创建的对象的回归方法。
result = obj_odr.run()
print(result.beta)
Python Scipy Exponential Regression
这就是如何对指数模型使用 Python SciPy 的方法*odr()*计算正交距离回归。
Python Scipy 指数插值
Python SciPy 包含一个方法*interp1d()*,该方法采用值 x 和 y 的数组来逼*函数 f: y = f (x)。这里我们将把指数函数或值传递给方法interp1d()。
下面给出了语法。
scipy.interpolate.interp1d(x, y, axis=- 1, kind='linear', copy=True, fill_value=nan, bounds_error=None, assume_sorted=False)
其中参数为:
- x(array_data): 实数值的一维数组。
- y(array_data): 一个实值 N-D 数组。沿着插值轴，y 的长度必须等于 x 的长度。
- 轴(int): 沿指定的 y 轴插补。y 的最后一个轴用于插值。
- kind(int，str):以字符串或整数的形式，指定要使用的插值类型以及要应用的样条插值器的顺序。
- copy(boolean):如果为 True，则该类在内部复制 x 和 y。如果为 False，则使用 x 和 y 参考。复制是默认设置。
- fill_value(array_data):如果该值是一个 n array(或 float)，则该值将用于填充数据范围之外的所需点。如果没有指定值，NaN 将用作默认值。类数组必须正确传播到非插值轴的维度。
- bounds _ error(boolean):如果为 True，则每次对 x 范围之外的值进行插值时，都会引发 ValueError。如果为 False，填充值将分配给越界值。除非指定 fill value="extrapolate ",否则默认情况下会引发错误。
- assume _ sorted(boolean):如果为 False，则 x 值可以是任意顺序，且先排序。如果为 True，x 必须是单调递增的值的数组。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
生成 x 和 y 值，并使用下面的代码将这两个值传递给方法interp1d()。
x_val = np.arange(0, 20)
y_val = np.exp(-x_val/4.0)
fun = interp1d(x_val, y_val)
使用以下代码创建新的 xdata 和 ydata 值。
xdata = np.arange(0, 15, 0.1)
ydata = fun(xdata)
使用以下代码绘制上述数据。
plt.plot(x_val, y_val, 'o', xdata, ydata, '-')
plt.show()
Python Scipy Exponential Interpolation
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*interp1d()*来生成指数值。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy Freqz
- Scipy Convolve–完整指南
- Python Scipy 置信区间
- 敏感信号——有用教程
- Scipy Integrate +示例
- Python Scipy 卡方检验
因此，在本教程中，我们已经了解了" Python SciPy 指数"并涵盖了以下主题。
- Python Scipy 指数
- Python Scipy 指数积分
- Python Scipy 指数曲线拟合
- Python Scipy 指数矩阵
- Python 科学指数回归
- Python 科学指数插值
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Fcluster
本教程向我们介绍了" Python Scipy Fcluster "如何将相似的观察值聚类到一个或多个聚类中，我们还将通过以下主题了解数据点聚类的步骤。
- 什么是集群？
- 如何在 Python Scipy 中创建集群
- Python Scipy 集群测试
- 如何使用 Maxclust 获得所需的集群
- Python Scipy 集群不一致
- Python 科学集群数据
目录
- 什么是聚类？
- python scipy fccluster的开发
- python scipy fccluster t的开发
- Python Scipy 集群 max Cluster
- Python Scipy 集群不一致
- Python Scipy 的 fcluster 数据
什么是聚类？
无监督的机器学习任务包括聚类。由于这个过程是如何运作的，我们也可以称之为聚类分析。
当使用聚类方法时，我们将为算法提供大量未标记的输入数据，并允许它识别它可以识别的任何数据组或集合。
这些集合被称为集群。聚类是数据点的集合，这些数据点根据它们与区域中其他数据点的关系而彼此相关。模式发现和特征工程是聚类的两个应用。
聚类背后的基本思想是将一组观察值划分为子组或聚类，使得属于同一聚类的观察值具有一些特征。
阅读: Python Scipy 插值
python scipy fccluster的开发
在模块*scipy.cluster.hierarchy*中有一个 Python Scipy 的方法*fcluster()*从提供的链接矩阵定义的层次聚类中创建*面聚类。
下面给出了语法。
scipy.cluster.hierarchy.fcluster(Z, t, criterion='inconsistent', depth=2, R=None, monocrit=None)
其中参数为:
-
Z(ndarray): 链接函数的返回矩阵用层次聚类进行编码。
-
t(标量): 对于标准“不一致”、“距离”或“单一”:应用该阈值将导致*坦聚类。对于“maxclust”或“maxclust_monocrit”标准:请求的最大集群数如下。
-
criteria(string):创建*面聚类时要应用的标准。可以使用以下任意值:
inconsistent、distance、maxclust、monocrit和maxclust_monocrit -
depth(int): 可以进行不一致性计算的最大深度。关于其他的标准，它没有任何意义。2 是默认值。
-
R(ndarray): 应用于“不一致”标准的不一致矩阵。如果未给出，则计算该矩阵。
-
monocrit(ndarray):n-1 个元素的集合。用于设定非单胎 I 阈值的统计称为 monocrit[i]。monocrit 向量必须是单调的，这意味着给定具有索引 I 的节点 c，monocrit[i] > = monocrit[j]对应于 c 之下的节点的所有节点索引 j
方法*fcluster()*返回 fclusters (T[i]是原始观测 I 所属的*簇数。它是一个长度为 n 的数组。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.cluster import hierarchy
from scipy.spatial import distance
任何聚类链接方法的输出，如*scipy . cluster . hierarchy . ward*，都是一个链接矩阵 z。使用下面的代码创建一个 x 数据数组，它是美国城市的起点和终点。
X_ = [[0, 0], [0, 2], [2, 0],
[0, 5], [0, 4], [2, 5],
[5, 0], [4, 0], [5, 2],
[5, 5], [4, 5], [5, 4]]
使用方法pdist()将输入数据*X_*压缩成一个矩阵，并使用下面的代码将该数据传递给聚类方法*ward()*。
Z_ = hierarchy.ward(distance.pdist(X_))
Z_
Python Scipy Fcluster
上述矩阵的第一个和第二个元素表示一个树状图，是在每一步中组合的两个聚类。
矩阵中的第三个元素是两个聚类之间的距离，第四个元素是新聚类的大小或包含的原始数据点的数量。
现在使用下面的代码将上面的矩阵传递给方法 fcluster。
hierarchy.fcluster(Z_, t=0.8, criterion='distance')
Python Scipy Fcluster Example
返回 12 个独立的聚类，因为阈值 t 太小，不允许数据中的任何两个样本创建一个聚类。我们可以调整阈值(t)来形成我们将在下一小节中学习的聚类。
python scipy fccluster t的开发
可以使用*scipy.cluster.hierarchy.fcluster*将树状图拉*，它将原始数据点分配给单个聚类。这种分配很大程度上由距离阈值(t)决定，距离阈值是允许的最大簇间距离。
在本节中，我们将继续我们在上述小节“Python Scipy f cluster”中使用的相同示例。
在上面的子部分代码之后运行下面的代码，以了解阈值(t)是如何工作的。
hierarchy.fcluster(Z_, t=0.6, criterion='distance')
使用下面的代码运行 t=1.0 的相同代码。
hierarchy.fcluster(Z_, t=1.0, criterion='distance')
那么 t=3.1
hierarchy.fcluster(Z_, t=3.1, criterion='distance')
最后 t=10
hierarchy.fcluster(Z_, t=10, criterion='distance')
Python Scipy Fcluster T
- 在第一种情况下返回 12 个独立的聚类，因为阈值 t 太低，不允许数据中的任何两个样本创建聚类。
- 在第二种情况下，阈值足够高以允许这些点与离它们最*的那些点融合。因此，在这种情况下，只返回 9 个集群。
- 在第三种情况下，可以连接多达 8 个数据点，这种情况具有高得多的阈值；因此，在这种情况下会返回 4 个群集。
- 最后，第四种情况的阈值足够高以允许所有数据点的融合，导致单个聚类的返回。
这就是如何使用阈值(t)来形成集群。
Python Scipy 集群 max Cluster
方法*fcluster()*接受在创建*面集群时应用的参数 criterion 。它可以是下列任何值。
- 不一致: 不一致值小于或等于 t 的集群节点的任何叶后代都被认为是同一个*面集群的成员。如果没有满足这个要求的非单例集群，每个节点都有自己的集群。
- 距离: 创建*面聚类，每个*面聚类中初始观察值之间的最大同宿距离为 t。
- max cluster:找到一个最小阈值 r，低于该阈值 r，将不超过 t 个*簇形成，并且单个*簇中任何两个原始观测值之间的共亨距离不超过 r。
- monocrit: 其中 monocrit[j] = t，从索引为 I 的集群节点 c 创建*面集群
- maxclust _ monocrit:当 monocrit[i] = r 对于 c 以下且包含 c 的所有簇索引 I，从非单个簇节点 c 形成*面簇，R 被减小，使得可以形成 t 个或更少的*面簇。monocrit 里一定有单调。
请记住本教程的第二小节，用于‘maxclust’或‘maxclust _ monocrit’标准的参数*t*将是所请求的集群的最大数量。
这里我们将直接使用我们在上面的小节“Python Scipy f cluster”中使用的相同代码。
假设我们需要形成 5 个集群，那么 t 的值将是 5 和 判据 等于 maxclust ，如下面的代码所示。
hierarchy.fcluster(Z_, t=5, criterion='maxclust')
Python Scipy Cluster Maxclust
从上面的输出中，我们得到了五个集群，如 first_cluster = [2，2]，second_cluster = [3]，third_cluster = [5，5，5]，fourth_cluster = [1，1，1] 和 fifth_cluster = [4，4，4] 。
这就是如何使用带有参数*t*的标准的值*maxclust*来获得所需集群的数量。
Python Scipy 集群不一致
从上面的小节中我们已经知道，方法*fcluster()*接受一个参数 criterion ，该参数在创建*面集群时被应用。这个标准接受一个值*inconsistent*。
不一致意味着如果集群节点的不一致值小于或等于 t，则该节点的所有叶后代都是同一个*面集群的成员。当没有满足此要求的非单一集群时，每个节点都有自己的集群。
让我们按照下面的步骤来看一个例子。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.cluster import hierarchy
from scipy.spatial import distance
创建一个 x 数组数据，它是美国各州的开始和结束距离点，例如 阿拉巴马州(0，0 到 0，2)**加利福尼亚州(0，2 到 2，0) ， 佛罗里达州(2，0 到 0，3) ， 佐治亚州(0，3 到 0，2) ， 夏威夷(0，2 到 2 内华达**新 Jersy 和 纽约 使用下面的代码。
X_ = [[0, 0], [0, 2], [2, 0],
[0, 3], [0, 2], [2, 5],
[3, 0], [4, 0], [5, 2],
[5, 5], [4, 5], [5, 4]]
Z_ = hierarchy.ward(distance.pdist(X_))
现在使用下面的代码将上述数据传递给方法*fcluster()*和*criterion*等式*inconsistent*。
hierarchy.fcluster(Z_, t= 0.9, criterion='inconsistent')
Python Scipy Cluster Inconsistent
阅读 Python Scipy Ndimage Imread 教程
Python Scipy 的 fcluster 数据
Python Scipy 的模块*scipy.cluster.hierarchy*中的方法*fclusterdata()*使用了特定的度量标准，即分组观察数据。
x，包含 m 维中的 n 个观察值，使用单链接算法执行分级聚类，使用以 t 作为截止阈值的不一致性方法执行*面聚类，以及使用单链接算法执行原始观察值的聚类。
下面给出了语法。
scipy.cluster.hierarchy.fclusterdata(X, t, criterion='inconsistent', metric='euclidean', depth=2, method='single', R=None)
其中参数为:
- X(ndarray (N，M):M 维中有 N 个观测值，数据矩阵为 N 乘 M。
- t(标量): 对于标准“不一致”、“距离”或“单一”:应用该阈值将导致*坦聚类。对于“maxclust”或“maxclust_monocrit”标准:请求的最大集群数如下。
- criteria(string):创建*面聚类时要应用的标准。以下任何一个值都可以用作此值:
inconsistent、distance、maxclust、monocrit和maxclust_monocrit。 - 公制(字符串):用于计算成对距离的距离公制。
- depth(int): 可以进行不一致性计算的最大深度。关于其他的标准，它没有任何意义。2 是默认值。
- 方法(字符串):推荐的连锁方法(完全、单一、*均、加权、沃德、中位数形心)。
- R(ndarray): 应用于“不一致”标准的不一致矩阵。如果未给出，则计算该矩阵。
方法*fclusterdata()*返回*fclusterdata* (T[i]是原始观察值 I 所属的*面簇号。它是一个长度为 n 的向量。
让我们来看一个例子，其中的数据与我们在上面的“Python Scipy 集群不一致”小节中按照以下步骤创建的数据相同。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.cluster import hierarchy
创建一个 x 数组数据，它是美国各州的开始和结束距离点，例如 阿拉巴马州(0，0 到 0，2)**加利福尼亚州(0，2 到 2，0) ， 佛罗里达州(2，0 到 0，3) ， 佐治亚州(0，3 到 0，2) ， 夏威夷(0，2 到 2 内华达**新 Jersy 和 纽约 使用下面的代码。
X_ = [[0, 0], [0, 2], [2, 0],
[0, 3], [0, 2], [2, 5],
[3, 0], [4, 0], [5, 2],
[5, 5], [4, 5], [5, 4]]
使用“scipy . cluster . hierarchy . f cluster”查找用户指定的距离阈值 t = 1.0 的*面分类。
hierarchy.fclusterdata(X_, t=1.0)
Python Scipy Fcluster Data
在上面的输出中，四个聚类是数据集 X_，距离阈值 t = 1.0 的结果。
典型的 SciPy 层次聚类工作流中的所有步骤都由我们在“Python SciPy f cluster”小节中执行的便利方法“fclusterdata()”抽象，例如以下步骤:
- 使用 scipy.spatial.distance.pdist，根据提供的数据创建压缩矩阵。
- 使用类似
*ward()*的聚类方法。 - 使用
*scipy . cluster . hierarchy . f cluster*，找到具有用户定义的距离阈值 t 的*坦聚类
以上三个步骤都可以使用方法*fclusterdata()*来完成。
我们已经了解了如何使用“Python Scipy Fcluster”对相似的数据点进行聚类，并使用标准值*maxclust*获得所需的聚类数。此外，我们还讨论了以下主题。
- 什么是集群？
- 如何在 Python Scipy 中创建集群
- Python Scipy 集群测试
- 如何使用 Maxclust 获得所需的集群
- Python Scipy 集群不一致
- Python 科学集群数据
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy FFT [11 个有用的例子]
本 Python 教程将学习“ Python Scipy FFT ”，在这里我们将使用数学傅立叶变换来解决与信号等相关的问题。此外，涵盖以下主题。
- Python Scipy FFT
- Python Scipy FFT Rfft
- Python Scipy FFT 移位
- Python Scipy FFT Freq
- Python Scipy FFT 卷积
- Python Scipy FFT Fft
- Python Scipy FFT Fft2
- Python Scipy FFT Fftn
- Python Scipy FFT Rfft2
- Python Scipy FFT Hfft
- Python Scipy FFT ihfft
目录
- Python Scipy FFT
- Python Scipy FFT Rfft
- Python Scipy FFT 移位
- Python Scipy FFT Freq
- Python Scipy FFT 卷积
- Python Scipy FFT Fft
- Python Scipy FFT FFT T2
- Python Scipy FFT Fftn
- Python Scipy FFT Rfft2
- Python Scipy FFT Hfft
- Python Scipy FFT ihfft
Python Scipy FFT
Python Scipy 模块*scipy.fft*处理傅立叶分析是一种将函数描述为周期分量之和并从这些分量中提取信号的技术。离散傅立叶变换是通过用离散化版本替换函数及其傅立叶变换来创建的。
快速傅立叶变换是一种执行 DFT 的非常快速的方法，帮助它成为数值计算的基石。让我们用简单的话来认识一下 【什么是傅立叶变换】 。
傅立叶变换是一种数学函数，它采用基于时间的序列，并确定图案的每个可能周期的总旋转速度、强度和周期偏移。波形是时间、空间或任何其他变量的基本函数，使用傅立叶变换对其进行变换。
通过傅立叶变换将波形分解成正弦波，这提供了另一种表达波形的方式。
在接下来的小节中，我们将学习最常用的傅立叶变换方法。
阅读:科学统计-完整指南
Python Scipy FFT Rfft
Python SciPy 在模块*sicpy.fft*中有一个方法*rfft()*，用于计算给定实输入的一维离散傅立叶变换。
下面给出了语法。
scipy.fft.rfft2(x, axis=-1, n=None, overwrite_x=True, norm=None, plan=None, workers=None)
其中参数为:
- X(array_data): 是作为输入提供的数组。
- 轴(int): 计算 FFT 的轴。
- overwrite_x(布尔):x 的内容如果为真可以销毁。默认情况下，它是假的。
- norm: 像
ortho、forward、bakcward用哪种归一化模式。 - 计划(对象): 此参数用于传递下游 FFT 供应商的预计算计划。
- workers(int): 可用于并行处理的最大工作线程数。如果该值为负，则从
*os.cpu count ()*开始循环。
方法*rfft*返回 ndarray 类型的*out*。已被截断或零填充并沿 axis 提供的轴转换的输入，如果未指定轴，则为最终输入。
让我们通过执行下面的 python 代码来举个例子。
from scipy.fft import rfft
rfft([1, 2, 4, 0])
在上面的代码中，我们从模块*scipy.fft*中导入了方法*rfft*，并将数组***[1, 2, 4, 0]***传递给了一个计算离散傅立叶变换的方法。
Scipy Python FFT Rfft
这就是如何使用 Python SciPy 的 rfft() 的方法。
阅读: Scipy 优化–实用指南
Python Scipy FFT 移位
Python Scipy 在模块*scipy.fft*中有一个方法*fftshift()*,将频谱的零频率分量移到中心。
下面给出了语法。
scipy.fft.fftshift(x, axes=None)
这些参数是:
- x(array_data): 它是一个数组作为输入。
- 坐标轴(shape tuple，int): 移动坐标轴。默认情况下，无移动所有轴。
方法*fftshift()*返回 ndarray 类型的 y(被移位的数组) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库
from scipy.fft import fftshift, fftfreq
使用下面的代码计算频率。
frequncies = fftfreq(5,2)
现在，使用下面的代码将*frequencies*传递给方法*fftshift()*。
fftshift(frequncies)
Python Scipy FFT Shift
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*fftshift()*将频谱的零频率分量移动到给定频率的中心。
阅读:科学常数
Python Scipy FFT Freq
Python SciPy 包含模块*scipy.fft*中的方法*fftfreq()*，该方法返回样本频率的傅立叶离散变化。以每单位样本间隔的周期为单位的频率仓中心被返回到浮点数组 f 中
下面给出了语法。
scipy.fftpack.fftfreq(n, d=2.0)
其中参数为:
- n(int): 它是窗口的长度。
- d(标量): 用于指定样本间距。
方法*fftfreq()*返回 ndarary 类型的 f(采样频率存储在长度为 n 的数组中) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.fft import fft, fftfreq
创建一个信号，并使用傅立叶变换信号，如下所示代码。
sig = np.array([5,-2, 3, 0, 4, 1, 6, 8], dtype=float)
ft = fft(sig)
n_data = sig.size
time_step = 0.1
使用下面的代码计算采样频率。
frequency = fftfreq(n_data, d=time_step)
frequency
Python Scipy FFT Freq
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*fftfreq()*。
Python Scipy FFT 卷积
Scipy 在模块*scipy.signal*中有一个方法*fftconvolve()*，它使用 FFT (快速傅立叶变换)的方法卷积 n 维数组。
下面给出了语法。
scipy.signal.fftconvolve(in1, in2, mode='full', method='auto')
其中参数为:
- in1(array_data): 用于以数组的形式输入第一个信号。
- in2(array_data): 用于以数组的形式输入第二个信号，维数必须与第一个输入数组相同。
- 模式: 用于指定决定输出大小的字符串。模式可以是
*same*、*full*和*valid*。 - 方法: 用于指定计算卷积的方法。方法可以是
*auto*、*direct*、*fft*。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.signal import fftconvolve
import scipy.signal
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
生成随机噪声信号，并使用以下代码应用方法*fftconvolveI()*。
random_gen = np.random.default_rng()
s = random_gen.standard_normal(800)
autocorrelation = fftconvolve(s, s[::-1], mode='full')
让我们用下面的代码画出上面卷积的信号。
fig, (orig_axes, mag_axes) = plt.subplots(2, 1)
orig_axes.plot(s)
orig_axes.set_title('It is noise')
mag_axes.plot(np.arange(-len(s)+1,len(s)), autocorrelation)
mag_axes.set_title('It is autocorrelation')
fig.tight_layout()
fig.show()
Python Scipy FFT Convolve
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*fftconvolve()*来卷积一个 n 维数组。
Python Scipy FFT Fft
Python SciPy 在模块*scipy.fft*中有一个方法*fft()*，用于计算一维离散傅立叶变换。
下面给出了语法。
scipy.fft.fft(x, n=None, norm=None, axis=- 0, overwrite_x=True,plan=None, workers=None,)
其中参数为:
- X(array_data): 是作为输入提供的数组。
- n(int): 输出转换轴的尺寸。如果 n 小于输入的长度，则输入将被裁剪。如果输入大于零，则用零填充。如果省略 n，则使用由轴指示的输入沿轴的长度。
- 轴(int): 计算 FFT 的轴。
- overwrite_x(布尔):x 的内容如果为真可以销毁。默认情况下，它是假的。
- norm: 像
ortho、forward、bakcward用哪种归一化模式。 - 计划(对象): 此参数用于传递下游 FFT 供应商的预计算计划。
- workers(int): 可用于并行处理的最大工作线程数。如果该值为负，则从
*os.cpu count ()*开始循环。
方法*fft()*返回类型为 complex ndarray 的 out(已被截断或补零并沿 axis 提供的轴转换的输入，如果没有提供轴，则为最终输入) 。
让我们以下面的步骤为例:
from scipy import fft
import numpy as np
使用下面的 python 代码计算给定值的fft。
scipy.fft.fft(np.exp(1j * np.pi * np.arange(5) / 5))
Python Scipy FFT Fft
这是如何使用 Python SciPy 的方法*fft()*计算下面给定的 FFT。
Python Scipy FFT FFT T2
Python SciPy 在模块*scipy.fft*中有一个方法*fft2()*，用于计算二维离散傅立叶变换。
下面给出了语法。
scipy.fft.fft(x, n=None, norm=None, axis=- 0, overwrite_x=True,plan=None, workers=None,)
其中参数为:
- X(array_data): 是作为输入提供的数组。
- n(int): 输出转换轴的尺寸。如果 n 小于输入的长度，则输入将被裁剪。如果输入大于零，则用零填充。如果省略 n，则使用由轴指示的输入沿轴的长度。
- 轴(int): 计算 FFT 的轴。
- overwrite_x(布尔):x 的内容如果为真可以销毁。默认情况下，它是假的。
- norm: 像
ortho、forward、bakcward用哪种归一化模式。 - 计划(对象): 此参数用于传递下游 FFT 供应商的预计算计划。
- workers(int): 并行处理中使用的最大工人数。如果该值为负，则从
*os.cpu count ()*开始循环。
方法*fft2()*返回类型为 complex ndarray 的 out(已被截断或补零并沿 axis 提供的轴转换的输入，如果没有提供轴，则为最终输入) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.fft import fft2
import numpy as np
使用下面代码所示的方法*np.mgrid()*创建一个二维数组。
twod_array = np.mgrid[:8, :8][0]
使用下面的代码对上面创建的二维数组执行 FFT2。
fft2(twod_array)
Python Scipy FFT Fft2
这就是如何使用 Python SciPy 的方法fft2()计算二维的离散傅里叶变换。
阅读: Scipy 卷积-完整指南
Python Scipy FFT Fftn
Python SciPy 在模块*scipy.fft*中包含了一个使用快速傅立叶变换的方法*fftn()*，这个函数计算任意数量轴上 M-D 数组中的 n 维离散傅立叶变换。
下面给出了语法。
scipy.fft.fftn(x, s=None, n=None, norm=None, axis=- 0, overwrite_x=True,plan=None, workers=None,)
其中参数为:
- X(array_data): 是作为输入提供的数组。
- s(依次为 int):输出的形状(每个修改轴的长度)。
- n(int): 输出转换轴的尺寸。如果 n 小于输入的长度，则输入将被裁剪。如果输入大于零，则用零填充。如果省略 n，则使用由轴指示的输入沿轴的长度。
- 轴(int): 计算 FFT 的轴。
- overwrite_x(布尔):x 的内容如果为真可以销毁。默认情况下，它是假的。
- norm: 像
ortho、forward、bakcward用哪种归一化模式。 - 计划(对象): 此参数用于传递下游 FFT 供应商的预计算计划。
- workers(int): 并行处理中使用的最大工人数。如果该值为负，则从
*os.cpu count ()*开始循环。
方法*fftn()*返回 ndarray 类型的 out(输入已被截断或补零，并已沿 axes 或 s 和 x 的混合给出的轴进行转换) 。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.fft import fftn
import numpy as np
使用下面代码所示的方法*np.mgrid()*创建一个二维数组。
twod_array = np.mgrid[:4, :4 :4][0]
使用下面的代码对上面创建的二维数组执行 FFTN。
fftn(twod_array)
Python Scipy FFT Fftn
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*fftn()*来计算跨任意数量轴的 M-D 数组中的 n 维离散傅立叶变换。
Python Scipy FFT Rfft2
Python SciPy 在模块*sicpy.fft*中有一个方法*rfft2()*，用于计算给定实输入的二维离散傅立叶变换。
下面给出了语法。
scipy.fft.rfft2(x, axis=-1, n=None, overwrite_x=True, norm=None, plan=None, workers=None)
其中参数为:
- X(array_data): 是作为输入提供的数组。
- s(依次为 int):FFT 的形状。
- 轴(int): 计算 FFT 的轴。
- overwrite_x(布尔):x 的内容如果为真可以销毁。默认情况下，它是假的。
- norm: 像
ortho、forward、bakcward用哪种归一化模式。 - 计划(对象): 此参数用于传递下游 FFT 供应商的预计算计划。
- workers(int): 可用于并行处理的最大工作线程数。如果该值为负，则从
*os.cpu count ()*开始循环。
方法*rfft2*返回 ndarray 类型的*out*(实际的二维 FFT 结果)。
让我们通过执行下面的 python 代码来举个例子。
from scipy.fft import rfft2
rfft2([[1, 2, 4, 0],
[3, 5, 4, 8]])
Python Scipy FFT Rfft2
这就是如何使用 Python SciPy 的方法rrft2()来计算给定实输入的二维离散傅里叶变换。
阅读: Scipy 信号-有用教程
Python Scipy FFT Hfft
Python SciPy 在模块*scipy.fft*中包含一个方法*hfft()*，用于计算厄米对称信号的 FFT。
下面给出了语法。
scipy.fft.hfft(x, axis=-1, n=None, overwrite_x=True, norm=None, plan=None, workers=None)
其中参数为:
- x(array_data): 是作为输入提供的数组。
- n(int): 输出转换后的轴的长度。
- 轴(int): 计算 FFT 的轴。
- overwrite_x(布尔):x 的内容如果为真可以销毁。默认情况下，它是假的。
- norm: 像
ortho、forward、bakcward用哪种归一化模式。 - 计划(对象): 此参数用于传递下游 FFT 供应商的预计算计划。
- workers(int): 并行处理中使用的最大工人数。如果该值为负，则从
*os.cpu count ()*开始循环。
方法*hfft()*返回类型为 complex ndarray 的 out(已被截断或补零并沿 axis 提供的轴转换的输入，如果没有提供轴，则为最终输入) 。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import fft
import numpy as np
使用下面的代码创建一个信号。
array_data = 3 * np.pi * np.arange(20) / 20
sig = np.cos(array_data) + 2j * np.sin(2 * array_data)
sig
现在计算上面创建的信号的 HFFT。
fft.hfft(sig, 15)
Python Scipy FFT Hfft
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*hfft()*计算厄米对称信号的 FFT。
阅读: Python Scipy 特辑
Python Scipy FFT ihfft
方法*ihfft()*计算厄米对称信号的逆 FFT。存在于模块*scipy.fft*中。
下面给出了语法。
scipy.fft.ihfft(x, axis=-1, n=None, overwrite_x=True, norm=None, plan=None, workers=None)
其中参数为:
- x(array_data): 是作为输入提供的数组。
- n(int): 输出转换后的轴的长度。
- 轴(int): 计算 FFT 的轴。
- overwrite_x(布尔):x 的内容如果为真可以销毁。默认情况下，它是假的。
- norm: 像
ortho、forward、bakcward用哪种归一化模式。 - 计划(对象): 此参数用于传递下游 FFT 供应商的预计算计划。
- workers(int): 并行处理中使用的最大工人数。如果该值为负，则从
*os.cpu count ()*开始循环。
方法*ihfft()*返回类型为 complex ndarray 的 out(已被截断或补零并沿 axis 提供的轴转换的输入，如果没有提供轴，则为最终输入) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import fft
import numpy as np
使用下面的代码创建一个信号频谱。
sign_spectrum = np.array([ -1, 0, -4, 15, -4, 0])
sign_spectrum
使用以下代码计算该信号的 hfft。
fft.ihfft(sign_spectrum)
Python Scipy FFT ihfft
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*ihfft()*来计算厄米对称信号的逆 FFT。
你可能也喜欢阅读下面的 SciPy 教程。
因此，在本教程中，我们已经了解了" Python Scipy FFT "并涵盖了以下主题。
- Python Scipy FFT
- Python Scipy FFT Rfft
- Python Scipy FFT 移位
- Python Scipy FFT Freq
- Python Scipy FFT 卷积
- Python Scipy FFT Fft
- Python Scipy FFT Fft2
- Python Scipy FFT Fftn
- Python Scipy FFT Rfft2
- Python Scipy FFT Hfft
- Python Scipy FFT ihfft
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
python Scipy Freqz[有 7 个惊人的例子]
在本 Python 教程中，我们将学习“ *Python Scipy Freqz* ”，它通常用于处理模拟和数字频率。现在，为了理解“ *Python Scipy Freqz* ”的用法，我们将结合各种例子来讨论以下主题。
- Python Scipy Freqz
- Python Scipy Freqz Sos
- Python Scipy Freqz Freqs
- Python Scipy 信号 Freqz Zpk
- Python Scipy 信号 Freqs Zpk
- Python Scipy IIR 滤波器频率
- Python Scipy 示例
目录
- Python Scipy Freqz
- Python Scipy Freqz Sos
- Python Scipy Freqz Freqs
- Python Scipy 信号 Freqz Zpk
- Python Scipy 信号频率 Zpk
- Python Scipy IIR 滤波器频率
- Python Scipy Freqz 示例
Python Scipy Freqz
为了计算数字滤波器的频率响应，Python Scipy 在模块*scipy.signal*中有一个方法 freqz() 。通过计算 M 阶分子 b 和 N 阶分母 a 来确定数字滤波器的频率响应。
下面给出了语法。
scipy.signal.freqz(b, a=1, whole=False, worN=512, plot=None, include_nyquist=False, fs=6.28318530717958)
其中参数为:
- b(array_data): 如果 b 的维数大于 1，则线性滤波器的分子 B.shape[1:]、a.shap[1:]和频率阵列的形状都必须兼容于广播，这被认为是这种情况。
- a(array_data): 滤波器的线性分母如果 b 的维数大于 1，则假设系数保持在第一维度，并且 b.shape[1:]、a.shape[1:]和频率数组的形状必须都与广播一致。
- 整数(布尔):奈奎斯特频率 fs/2 是计算频率的标准范围(单位圆的上半部分)。如果整数为真，则从 0 到 fs 进行频率计算。如果穿的是数组状就忽略。
- wordN(int，array，None): 如果只有一个整数(默认 N 值为 512)，则计算那么多频率。这是对“np.linspace()，fs if whole else fs/2，N，endpoint=include_nyquist”的一个实际替代。可以通过使用快速数进行 FFT 计算来加速计算。如果数据呈阵列状，计算指定频率下的响应。这些是以 fs 兼容单位测量的。
- plot: 接受两个参数的函数调用。如果返回参数 w 和 h 存在，它们将被发送到 plot。有助于显示 freqz 内的频率响应。
- Include _ nyquist(boolean):Include Nyquist 如果 entire 为 False，wear 为整数，将包含最*的频率(Nyquist 频率)；否则将被省略。
- fs(float): 数字形式的系统采样率。默认为 2*pi 处的弧度/样本(因此 w 是从 0 到 pi)。
方法freqz()返回 w(计算 h 的频率，用 fs 兼容单位表示。w 通常归一化为 0，pi 范围) 和 h(代表频率响应的复数)ndarray 类型。
让我们以下面的步骤为例:
导入所需的库，并使用以下代码计算数字滤波器的频率响应。
from scipy.signal import firwin, freqz
sig = firwin(50, 0.2, window=('kaiser', 5))
w, h = freqz(sig)
print(w[1],h[1])
Python Scipy Freqz
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*freqz()*计算数字滤波器的频率响应。
另外，检查: Python Scipy 距离矩阵
Python Scipy Freqz Sos
以 SOS 格式计算数字滤波器的频率响应。Python Scipy 模块*scipy.signal*有一个方法*sosfreqz()*。
下面给出了语法。
scipy.signal.sosfreqz(sos, whole=False, worN=512, fs=6.283185307179586)
其中参数为:
- sos(array_data): 需要一个形状为(n 段，6)的二阶滤波器系数数组。前三列给出分子系数，后三列给出分母系数，每行代表一个二阶部分。
- 整数(布尔):奈奎斯特频率 fs/2 是计算频率的标准范围(单位圆的上半部分)。如果整数为真，则从 0 到 fs 进行频率计算。如果穿的是数组状就忽略。
- wordN(int，array，None): 如果只有一个整数(默认 N 值为 512)，则计算那么多频率。这是对“np.linspace(0，fs if whole else fs/2，N，endpoint=include_nyquist)”的实际替代。可以通过使用快速数进行 FFT 计算来加速计算。如果数据呈阵列状，计算指定频率下的响应。这些是以 fs 兼容单位测量的。
- fs(float): 数字形式的系统采样率。默认为 2*pi 处的弧度/样本(因此 w 是从 0 到 pi)。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.signal import ellip, sosfreqz
使用下面的代码创建一个 SOS 格式的 20 阶带通滤波器。
sos_format = ellip(20, 0.4, 70, (0.3, 0.5), btype='bandpass',
output='sos')
使用以下代码计算 2000 点时 DC 和奈奎斯特频率之间的频率响应。
w, h = sosfreqz(sos_format, worN=2000)
print("w = {},h={}".format(w,h))
Python Scipy Freqz Sos
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*sosfreqz()*计算 SOS 格式的数字滤波器频率响应。
阅读: Python Scipy 指数
Python Scipy Freqz Freqs
为了计算模拟滤波器的频率响应，Python Scipy 在模块*scipy.signal*中包含了一个方法*freqs()*。
下面给出了语法。
scipy.signal.freqs(b, a, worN=200, plot=None)
其中参数为:
- b(array_data): a 线性滤波器的分子 b。
- a(array_data): 滤波器的线性分母。
- wordN(int，array，None): 如果没有，则在感兴趣的响应曲线区域(由零极点位置决定)周围以 200 Hz 进行计算。如果它是一个单一的整数，计算它的迭代次数。在任何其他情况下，使用磨损提供的角频率(如 rad/s)计算响应。
- plot: 接受两个参数的函数调用。如果返回参数 w 和 h 存在，它们将被发送到 plot。有助于显示 freqs 内的频率响应。
Python Scipy 信号 Freqz Zpk
Python Scipy 在模块*scipy.signal*中有一个方法*freqz_zpk()*，用于计算数字滤波器频率响应的 ZPK 形式。
下面给出了语法。
scipy.signal.freqz_zpk(z, p, k, worN=512, whole=False, fs=6.283185307179586)
其中参数为:
- z(array_data): 线性过滤 0。
- p(array_data): 线性滤波器的极点。
- k(标量):线性滤波器的增益
- 整数(布尔):奈奎斯特频率 fs/2 是计算频率的标准范围(单位圆的上半部分)。如果整数为真，则从 0 到 fs 进行频率计算。如果穿的是数组状就忽略。
- wordN(int，array，None): 如果只有一个整数(默认 N 值为 512)，则计算那么多频率。这是对“np.linspace(0，fs if whole else fs/2，N，endpoint=include_nyquist)”的实际替代。可以通过使用快速数进行 FFT 计算来加速计算。如果数据呈阵列状，计算指定频率下的响应。这些是以 fs 兼容单位测量的。
- fs(float): 数字形式的系统采样率。默认为 2*pi 处的弧度/样本(因此 w 是从 0 到 pi)。
方法freqz_zpk()返回 w(计算 h 的频率，用 fs 兼容单位表示。w 通常归一化为 0，pi 范围) 和 h(代表频率响应的复数)ndarray 类型。
举个例子，用下面的代码创建一个 1000 Hz 采样速率系统和一个截止频率为 100 Hz 的 4 阶数字巴特沃兹滤波器。
from scipy import signal
zeroes_filt, pole_filt, gain_filt = signal.butter(4, 100, output='zpk', fs=1000)
w, h = signal.freqz_zpk(zeroes_filt, pole_filt, gain_filt, fs=1000)
print("w = {},h={}".format(w,h))
Python Scipy Signal Freqz Zpk
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*freqz_zpk()*计算数字滤波器频率响应的 ZPK 形式。
阅读: Python Scipy FFT
Python Scipy 信号频率 Zpk
Python Scipy 在模块scipy.signal中有一个方法freqs_zpk()，用于计算模拟滤波器的频率响应。
下面给出了语法。
scipy.signal.freqz_zpk(z, p, k, worN=200)
其中参数为:
- z(array_data): 线性过滤 0。
- p(array_data): 线性滤波器的极点。
- k(标量):线性滤波器的增益
- wordN(int，array，None): 如果没有，则在感兴趣的响应曲线区域(由零极点位置决定)周围以 200 Hz 进行计算。如果它是一个单一的整数，计算它的迭代次数。在任何其他情况下，使用磨损提供的角频率(如 rad/s)计算响应。
方法freqs_zpk()返回 w(用于计算 h 的角频率) 和 h(对频率的响应。)【ndarray 类型的。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import signal
import numpy as np
创建一个 5 阶模拟滤波器，然后使用以下代码提供滤波器系数。
zeroes_filt, pole_filt, gain_filt = signal.iirfilter(5, [1, 10], 1, 50, analog=True, ftype='cheby1',
output='zpk')
w, h = signal.freqs_zpk(zeroes_filt, pole_filt, gain_filt, worN=np.logspace(-1, 2, 9000))
使用下面的代码检查方法*freqs_zpk()*返回的结果。
print("w = {},h={}".format(w,h))
Python Scipy Signal Freqs Zpk
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*freqs_zpk()*来计算模拟滤波器的频率响应。
Python Scipy IIR 滤波器频率
我们已经在上一小节中了解了方法*freqz()*，这里我们将使用方法【IIR filter()设计滤波器，并将由此得到的结果转化为方法 freqz() 来计算数字滤波器的频率响应。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.signal import iirfilter, freqz
使用以下代码创建一个 50Hz–200Hz 的 15 阶切比雪夫 II 模拟带通滤波器。
b, a = iirfilter(15, [2*np.pi*50, 2*np.pi*200], rs=50,
btype='band', analog=True, ftype='cheby2')
现在使用下面的代码计算数字滤波器的频率响应。
w, h = freqz(b, a, 1000)
print("w = {},h={}".format(w,h))
Python Scipy IIR Filter Freqz
这就是如何通过 Python Scipy 的方法*freqz()*使用*iirfilter()*结果来计算数字滤波器的频率响应。
阅读:Scipy Stats Zscore+Examples
Python Scipy Freqz 示例
我们已经知道了 Python Scipy 的方法*freqz()*。在本节中，我们将再举一个与数字滤波器频率响应相关的例子。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.signal import iirfilter, freqz
import numpy as np
使用以下代码创建一个 40Hz–150Hz 10 阶切比雪夫 II 模拟带通滤波器。
b, a = iirfilter(15, [2*np.pi*50, 2*np.pi*200], rs=50,
btype='band', analog=True, ftype='cheby2')
现在使用下面的代码计算数字滤波器的频率响应。
w, h = freqz(b, a, 1000)
print("w = {},h={}".format(w,h))
Python Scipy Freqz Example
另外，看看更多的 Python Scipy 教程。
- 敏感信号——有用教程
- Python Scipy Mann Whitneyu
- Scipy Integrate +示例
- Scipy Stats–完整指南
- Scipy Sparse–有用的教程
- Scipy 优化–实用指南
- Python Scipy Stats multivarial _ Normal
因此，在本教程中，我们已经了解了“ *Python Scipy Freqz* ”并涵盖了以下主题。
- Python Scipy Freqz
- Python Scipy Freqz Sos
- Python Scipy Freqz Freqs
- Python Scipy 信号 Freqz Zpk
- Python Scipy 信号 Freqs Zpk
- Python Scipy IIR 滤波器频率
- Python Scipy 示例
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Gamma [10 个有用的例子]
在本 Python 教程中，我们将学习“ *Python Scipy Gamma* ”。除了学习如何生成和使用伽玛分布，我们还将涉及以下主题。
- 什么是伽玛
- Python Scipy 伽马分布
- Python Scipy Gamma
- Python Scipy Gamma Ppf
- Python Scipy Gamma Loc
- Python Scipy 伽马分位数
- Python Scipy 伽玛示例
- Python Scipy Gamma 日志 pdf
- Python Scipy Gamma Cdf
- Python Scipy 伽马拟合
- Python Scipy Gamma Pdf
目录
- 什么是伽马
- Python Scipy 伽马分布
- Python Scipy Gamma
- Python Scipy 伽马 Ppf
- Python Scipy Gamma Loc
- Python Scipy Gamma 分位数
- Python Scipy Gamma 样本
- Python Scipy Gamma Cdf
- Python Scipy Gamma Fit
- Python Scipy Gamma Pdf
- Python Scipy Gamma Logpdf
- Python Scipy Gamma Logcdf
什么是伽马
商业、科学和工程领域中经常使用的分布之一是伽玛分布，它用于描述应该具有正偏分布的连续变量。
贝塔分布与伽玛分布相关，伽玛分布是一种统计分布。这种分布是自发形成的，在这种分布中，泊松分布事件之间的等待间隔对彼此都是重要的。
最常见的短语“ ”伽马分布 ”是指具有连续概率分布和两个参数的分布:形状参数和反比例参数。它与 Erlang 分布、卡方分布、指数分布和正态分布有关。“γ”代表伽马函数。
Alpha(α)和 beta(β)是伽玛分布中的两个自由参数，其中:
- Alpha(α):是形状参数。
- β=它是速率参数。
另外，检查: Python Scipy Stats Norm
Python Scipy 伽马分布
Python Scipy 在模块*scipy.special*中有一个方法*gamma()*,用于计算给定数组的伽玛。广义阶乘函数就是伽马函数。
下面给出了语法。
scipy.special.gamma(z)
其中参数*z*是数组类型的实值或复值参数。
方法*gamma()*返回 ndarray 或 scalar 类型的伽马函数的值。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入库。
from scipy import special
创建一个数据数组，并将该数组传递给一个方法*gamma()*，如代码下面所示。
special.gamma([5,1,0.5,1])
定义一个复数，并使用下面的代码计算该数的伽玛。
special.gamma(1.6 + 2j)
Python Scipy Gamma Distribution
正如我们在上面的输出中看到的，我们已经计算了数组和复数的 gamma 值。
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*gamma()*计算给定数组或复数的 gamma 值。
Read: Python Scipy Mann Whitneyu
Python Scipy Gamma
*scipy.stats.gamma*代表连续的随机变量γ。它有不同种类的正态分布函数，如 CDF，PDF，中位数等。
它有两个重要的参数loc用于表示*均值和scale用于表示标准差，因为我们知道我们使用这些参数来控制分布的形状和位置。
下面给出了语法。
scipy.stats.gamma.method_name(data,loc,size,moments,scale)
其中参数为:
- 数据:是以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- a: 是伽玛的形状参数。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 矩:用于计算标准差、峰度、均值等统计量。
- 刻度:用于指定标准差，默认为 1。
以上参数是对象*scipy.stats.gamma()*中所有方法的公共参数。下面给出了方法。
- scipy . statsγCDF():它用于累积分布函数。
- scipy . statsγpdf():它用于概率密度函数。
- scipy . statsγRVs():得到随机变量。
- 。stats(): 用于得到标准差、均值、峰度、偏斜度。
*。logpdf()😗*** 用于获取与概率密度函数相关的对数。***。logcdf()😗*** 用于查找与累积分布函数相关的日志。****。sf()😗*** 用来获取生存函数的值。****。isf()😗*** 它用来得到逆生存函数的值。****。logsf()😗*** 用于查找生存函数相关的日志。****。mean()😗*** 用于求正态分布相关的均值。****。median()😗*** 用于求正态分布相关的中位数。****。var()😗*** 用于求与分布相关的方差。****。std()😗*** 用于求与分布相关的标准差**
**让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值中计算出*probability density function*。
a=1.5
observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_gamma = stats.gamma.pdf(observatin_x,a,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,pdf_gamma)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_gamma_values')
plt.title("Probability density funciton of gamma distribution")
plt.show()
Python Scipy Gamma
这就是如何使用 Python Scipy 的方法gamma()生成伽马分布。
Python Scipy 伽马 Ppf
对象 gamma() 有一个方法*ppf()*计算伽马的百分位数函数。换句话说，方法*norm.ppf()*接受一个百分比，并返回该百分比所在值的标准差乘数。
下面给出了语法。
scipy.stats.gamma.ppf(q,loc,size,scale)
其中参数为:
- 问:是百分比。
- a: 形状参数
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 刻度:用于指定标准差，默认为 1。
让我们通过下面的代码来理解一个例子。
from scipy.stats import gamma
gamma.ppf(0.99, 1.5, loc=0, scale=1)
Python Scipy Gamma Ppf
上面的代码给出了伽玛分布的 99%置信区间的单尾测试结果。
Python Scipy Gamma Loc
Python Scipy 方法*gamma()*接受参数*loc*，这是分布的*均值。使用方法*gamma()*的*loc*，我们可以改变分布。
让我们看一个例子，按照下面的步骤在不同的位置移动分布:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*loc*或*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值中计算出*probability density function*。
a=1.5
observatin_x = np.linspace(-1,1,300)
pdf_gamma = stats.gamma.pdf(observatin_x,a,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,pdf_gamma)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_gamma_values')
plt.title("Probability density funciton of gamma distribution")
plt.show()
现在使用 blow 代码将*均值或 loc 值更改为不同的值或等于 0.5。
a=1.5
observatin_x = np.linspace(-1,1,300)
pdf_gamma = stats.gamma.pdf(observatin_x,a,loc=1,scale=1)
使用下面的代码，在上面的代码中再次绘制均值或 loc 等于 0.5 的分布，以查看分布位置的变化。
plt.plot(observatin_x,pdf_gamma)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_gamma_values')
plt.title("Probability density funciton of gamma distribution")
plt.show()
Python Scipy Gamma Loc
从输出中，我们可以看到，当我们使用等于 0.5 的参数 loc 时，分布向右侧偏移。
阅读: Python Scipy 特征值
Python Scipy Gamma 分位数
称为分位数的值或点的集合用于将数据集划分为大小相等的组。在本节中，我们将从 gamma dist 生成一个样本，并将该样本传递给方法*numpy.quantile()*来计算样本的分位数。
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import stats
import numpy as np
使用下面的代码从 gamma dist 生成数据。
a=0.5
gamma_dist = stats.gamma(a)
data = gamma_dist.rvs(1000)
现在使用下面的代码计算上述数据的分位数。
np.quantile(data,0.25)
上述代码返回样本或数据的第一个四分位数。
Python Scipy Gamma Quantile
这就是如何计算 gamma dist 中数据的分位数。
Python Scipy Gamma 样本
对象*gamma*的 Python Scipy 的方法 rvs() 是从伽玛分布生成随机数或样本的随机变量。
语法如下所示
scipy.stats.gamma.rvs(loc=0, scale=1, size=1, random_state=None)
其中参数为:
- loc: 是个意思。
- 标度:协方差的分布矩阵。
- size(int): 是样本大小。
- random_state(int): 如果种子为 None，则使用 NumPy.random 方法(或 np.random)。它使用 RandomState 的单个实例。如果种子是整数，则使用该种子创建一个新的 RandomState 对象。如果种子已经有一个生成器或 RandomState 实例，则使用该实例。
让我们按照以下步骤从多元正态分布中抽取一个随机样本:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
使用下面的代码创建一个伽玛分布。
a=0.5
gamma_dist = stats.gamma(a)
使用下面的代码生成正态分布的随机数。
samp_size = 100000
gamma_dist.rvs(samp_size)
Python Scipy Gamma Sample
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*gamma.rvs()*生成样本。
Read: Python Scipy Freqz
Python Scipy Gamma Cdf
对象*gamma*的 Python Scipy 的方法*pdf()*计算伽玛的累积分布。
下面给出了语法。
scipy.stats.gamma(x, a, loc, scale)
其中参数为:
- x: 它是以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- a: 是分布的形状参数。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 刻度:用于指定标准差，默认为 1。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.stats import gamma
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
使用下面的代码创建一个数组，包含-2 到 2 之间的值，差值为 0.3，形状参数= 1.5。
a = 1.0
x_array = np.arange(-2, 2, 0.3)
使用以下代码，通过将创建的数据数组提供给参数值为 loc = 0 且 scale = 1 的方法gamma.cdf()来计算 pdf。
y_cdf = gamma.cdf(x_array,a,0,1)
现在使用下面的代码绘制分布图。
plt.plot(x_array, y_cdf)
plt.show()
Python Scipy Gamma Cdf
这就是如何使用 Python Scipy 的 gamma.cdf() 方法来计算伽玛的累积分布。
阅读:Python Scipy Stats multivarial _ Normal
Python Scipy Gamma Fit
对象gamma的 Python Scipy 的方法*fit()*,提供*似的比例和位置。
下面给出了语法。
scipy.stats.gamma.fit(data)
其中参数数据是我们需要位置和比例的数据。
让我们通过以下步骤来了解一个示例:
使用下面的代码导入所需的库或方法。
from scipy.stats import gamma
使用gamma.rvs()方法生成随机数。
x_data = gamma.rvs(1., 2., size=500, random_state=123)
现在用下面的代码拟合上面的数据。
loc_, scale_ = gamma.fit(x_data)
使用以下代码检查估计的参数值。
print("loc is ",res[1])
print("Scale is ",res[2])
Python Scipy Gamma Fit
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*gamma.fit()*获得参数位置和比例的*似值。
阅读: Python Scipy 最小化
Python Scipy Gamma Pdf
正如我们在上面的 Python Scipy 小节中了解到的，对象gamma有许多方法，如 CDF、PDF、ISF 等，来生成不同种类的伽马分布。这里我们将使用*scipy.stats.gamma.pdf()*中的一种方法来计算给定分布的 Probability Density Funtion 。
语法如下所示。
scipy.stats.gamma.pdf(x,a,loc,scale)
其中参数为:
- x: 它是以数组数据的形式表示采样数据的一组点或值。
- a: 是伽玛分布的形状参数。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 刻度:用于指定标准差，默认为 1。
让我们通过以下步骤来举例说明如何计算给定分布的 pdf:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.stats import gamma
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
使用下面的代码创建一个数组，包含-5 到 5 之间的值，差值为 0.3，形状参数= 1.5。
a = 1.5
x_array = np.arange(-5, 5, 0.3)
使用以下代码，通过将创建的数据数组提供给参数值为 loc = 0 且 scale = 1 的方法gamma.pdf()来计算 pdf。
y_pdf = gamma.pdf(x_array,a,0,1)
现在使用下面的代码绘制分布图。
plt.plot(x_array, y_pdf)
plt.show()
Python Scipy Gamma Pdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*gamma.pdf()*计算伽马分布的 pdf。
Python Scipy Gamma Logpdf
对象 gamm() 有一个方法*logpdf()*计算伽玛的对数概率密度。
下面给出了语法。
scipy.stats.gamma.logpdf(x,a,loc,scale)
其中参数为:
- x: 它是以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- a: 是伽玛的形状参数。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 刻度:用于确定标准差，默认为 1。
以上参数是对象*scipy.stats.gamma()*中所有方法的标准参数。下面给出了方法。
让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值计算对数概率。
a=1.5
observatin_x = np.linspace(-2,2,200)
logpdf_norm = stats.gamma.logpdf(observatin_x,a,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,logpdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('logpdf_gamma_values')
plt.title("Log probability of gamma distribution")
plt.show()
Python Scipy Gamma Logpdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*gamma.logpdf()*计算伽马分布的 logpdf。
Python Scipy Gamma Logcdf
对象 gamm() 有一个计算伽玛累积分布的方法*logcdf()*。
下面给出了语法。
scipy.stats.gamma.logcdf(x,a,loc,scale)
其中参数为:
- x: 它是以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- a: 是伽玛的形状参数。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 刻度:用于确定标准差，默认为 1。
以上参数是对象*scipy.stats.gamma()*中所有方法的标准参数。下面给出了方法。
让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
用*mean = 0*和*standard deviation = 1*创建观察数据值，并根据这些数据值计算累计对数。
a=1.5
observatin_x = np.linspace(-10,10,200)
logcdf_norm = stats.gamma.logcdf(observatin_x,a,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,logcdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('logcdf_gamm_values')
plt.title("Log cumulative of gamma distribution")
plt.show()
Python Scipy Gamma logCdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*gamma.logcdf()*计算伽马分布的 logcdf。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
因此，在本教程中，我们已经了解了“*Python Scipy Stats Gamma*”并涵盖了以下主题。
- 什么是伽玛
- Python Scipy 伽马分布
- Python Scipy Gamma
- Python Scipy Gamma Ppf
- Python Scipy Gamma Loc
- Python Scipy 伽马分位数
- Python Scipy 伽玛示例
- Python Scipy Gamma 日志 pdf
- Python Scipy Gamma Cdf
- Python Scipy 伽马拟合
- Python Scipy Gamma Pdf
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
如何使用 Python Scipy Gaussian_Kde
在本教程中，我们将学习"*Python Scipy Gaussian _ Kde*"以了解" Python Scipy Gaussian_Kde "将如何在本教程中涵盖，以便您可以使用高斯 Kde 进行绘图、积分、重采样和其他操作。此外，谈谈以下主题。
- 什么是 KDE？
- Python Scipy 高斯 _Kde
- Python Scipy 高斯 _Kde 带宽
- Python Scipy 高斯 _Kde 奇异矩阵
- Python Scipy 高斯 _Kde 集成
- Python Scipy Gaussian_Kde Logpdf
- Python Scipy 高斯 _Kde 图
- Python Scipy 高斯 _Kde PDF
- Python Scipy 高斯 _Kde 重采样
目录
- 什么是 KDE？
- Python Scipy Gaussian_Kde
- Python Scipy Gaussian_Kde 带宽
- Python Scipy Gaussian_Kde 奇异矩阵
- Python Scipy Gaussian_Kde 集成
- Python Scipy Gaussian_Kde 日志 pdf
- Python Scipy Gaussian_Kde 图
- Python Scipy Gaussian _ Kde PDF
- Python Scipy Gaussian_Kde 重采样
什么是 KDE？
核密度估计(KDE)是一种技术，在某种程度上，它将高斯混合的思想引入其逻辑结论。KDE 采用每个点一个高斯分量的混合，产生基本上非参数的密度估计量。
确定每个位置的分布形式的核，以及调节每个点的核的大小的核带宽，是核密度估计的自由参数。在实践中有许多可用的核，我们可以用来估计核密度。
Python Scipy Gaussian_Kde
Gaussian_Kde 使用高斯核来表示核密度估计。随机变量的概率密度函数(PDF)可以使用核密度估计以非参数方式进行估计。单变量和多变量数据都可用于高斯 KDE。
自动带宽计算是其中的一部分。双峰或多峰分布经常过于*滑；单峰分布的估计效果最好。
Python Scipy 在模块*scipy.stats*中包含一个类*gaussian_kde()*,用于表示高斯核的核密度估计。
下面给出了语法。
scipy.stats.gaussian_kde(dataset, bw_method=None, weights=None)
其中参数为:
dataset(array_data): 根据数据估计点。当处理单变量数据时，这是一个一维数组，否则，这是一个带有形状的二维数组。
bw_method(string): 采用该方法确定估计器带宽。这可以是一个可调用的标量常量、“ 斯科特 ”或“ 西尔弗曼 ”如果是标量，这将被用作 kde.factor 。如果是可调用的，应该只接受一个高斯 kde 实例，返回一个标量。如果没有，则使用 Scott(默认)。
权重(array_data): 数据点的权重。此处的形状必须与数据集的形状相匹配。如果没有(默认)，则认为样本的权重相等。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
使用手动功能measure_mdl创建一些二维随机数据。
def measure_mdl(s):
m1_ = np.random.normal(size=s)
m2_ = np.random.normal(scale=0.5, size=s)
return m1_+m2_, m1_-m2_
m1_, m2_ = measure_mdl(2000)
x_min = m1_.min()
x_max = m1_.max()
y_min = m2_.min()
y_max = m2_.max()
使用这些数据，使用下面的代码估计内核密度。
X_, Y_ = np.mgrid[x_min:x_max:100j, y_min:y_max:100j]
positions_ = np.vstack([X_.ravel(), Y_.ravel()])
values_ = np.vstack([m1_, m2_])
kernel_ = gaussian_kde(values_)
Z_ = np.reshape(kernel_(positions_).T, X_.shape)
Python Scipy Gaussian Kde
使用下面的代码绘制上面的数据。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(np.rot90(Z_), cmap=plt.cm.gist_earth_r,
extent=[x_min, x_max, y_min, y_max])
ax.plot(m1_, m2_, 'k.', markersize=2)
ax.set_xlim([x_min, x_max])
ax.set_ylim([y_min, y_max])
plt.show()
Python Scipy Gaussian Kde Example
这是如何使用 Python Scipy 的方法*gaussian_kde()*使用高斯核来表示核密度估计。
阅读: Python Scipy Butterworth 滤镜
Python Scipy Gaussian_Kde 带宽
当试图查看您的发行版时，带宽选择是必不可少的。不幸的是，大多数人只是简单地调用常规函数来创建密度图，而没有考虑带宽。
因此，情节可能不正确地描绘信息，这可能导致错误的推论。让我们更详细地讨论带宽选择，并确定如何使您的密度图更准确。
带宽选择如何影响曲线的*滑度。
- 欠*滑是由窄带宽引起的:这意味着密度图将类似于不同峰值的集合。
- 带宽过大会导致过度*滑:这意味着任何非单峰分布特征都将被隐藏，而密度图将呈现单峰分布。
带宽选择不当会导致欠*滑或过*滑。在这两种情况下，现实对我们来说都是模糊的。这个问题促使我们去问:“我怎样才能预先确定一个好的带宽值？”。
我们需要一种算法来选择理想的带宽值，同时避免过度*滑和欠*滑。这种算法的名称是带宽选择器，Python Scipy 为这种算法接受一个参数*bw_method*，其值类似于*silverman*和*scott*。
为了得到更好的*滑曲线，我们可以根据需要使用上面文章中的任何方法或算法，这两种算法在带宽选择方面非常有名。
阅读: Python Scipy Butterworth 滤镜
Python Scipy Gaussian_Kde 奇异矩阵
行列式为零的矩阵称为奇异矩阵。此外，这种矩阵缺少逆矩阵。在本节中，我们将尝试使用奇异矩阵来计算高斯 KDE。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
使用下面的代码创建一个奇异矩阵。
sing_mat = np.array([[3.,6.],[2.,4.]])
现在使用下面的代码计算高斯 KDE。
gaussian_kde(sing_mat)
Python Scipy Gaussian Kde Singular Matrix
从输出来看，它显示了误差线性 error:奇异矩阵，因此我们可以使用本质上是奇异矩阵的数据来计算高斯 KDE。
Raed: Python Scipy 派生的数组
Python Scipy Gaussian_Kde 集成
gaussian_kde() 有一个方法*integrate_kde()*来计算核密度估计与另一个的乘积的积分。
下面给出了语法。
gaussian_kde.integrate_kde(other)
其中，参数 other 是其他 KDE 的实例，该方法返回标量值。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
%matplotlib inline
from scipy import stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
使用下面的代码生成样本数据。
sample_data = [-19.41275116, -17.4594738, -17.4553103, -13.28406452, -10.77305,
-10.48179997, -10.4761126, -9.7904519, -9.78305023, -9.44148,
-7.85222277, -7.8498553, -5.10130727, 1.55761078, 1.87479,
1.88314794, 2.7612791]
使用下面的代码创建一个高斯 KDE 的实例。
bw_ = 1\. / np.std(sample_data)
gkde = stats.gaussian_kde(dataset=sample_data, bw_method=bw_)
现在访问方法integrate_kde()并将上面的 kde 实例gkde作为另一个实例传递给方法来计算积分。
gkde.integrate_kde(gkde)
Python Scipy Gaussian Kde Integrate
从输出来看，核密度估计的整数值是 0.0659，这就是如何使用 Python Scipy 对象*gaussian_kde*的方法*integrate_kde()*计算 KDE 的积分。
Python Scipy Gaussian_Kde 日志 pdf
对象*gaussain_kde*有一个方法*logpdf()*来使用提供的数据点计算 log pdf。
让我们举一个例子，使用我们在“Python Scipy Gaussian_Kde”小节中使用的相同代码。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
使用手动功能measure_mdl创建一些二维随机数据。
def measure_mdl(s):
m1_ = np.random.normal(size=s)
m2_ = np.random.normal(scale=0.5, size=s)
return m1_+m2_, m1_-m2_
m1_, m2_ = measure_mdl(2000)
x_min = m1_.min()
x_max = m1_.max()
y_min = m2_.min()
y_max = m2_.max()
使用这些数据，使用下面的代码估计内核密度。
X_, Y_ = np.mgrid[x_min:x_max:100j, y_min:y_max:100j]
positions_ = np.vstack([X_.ravel(), Y_.ravel()])
values_ = np.vstack([m1_, m2_])
kernel_ = gaussian_kde(values_)
现在通过使用下面的代码将数据作为*values_*提供给方法*logpdf()*来计算*kernel_*的对数 pdf。
print(kernel_.logpdf(values_))
Python Scipy Gaussian Kde Logpdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*logpdf()*计算高斯 KDE 的对数 pdf。
Python Scipy Gaussian_Kde 图
我们已经了解了如何计算高斯 KDE 及其参数，在本节中，我们将使用样本数据计算并绘制高斯 KDE。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
%matplotlib inline
from scipy import stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
使用下面的代码生成样本数据。
sample_data = [-19.41275116, -17.4594738, -17.4553103, -13.28406452, -10.77305,
-10.48179997, -10.4761126, -9.7904519, -9.78305023, -9.44148,
-7.85222277, -7.8498553, -5.10130727, 1.55761078, 1.87479,
1.88314794, 2.7612791]
使用下面的代码创建一个高斯 KDE 的实例。
bw_ = 1\. / np.std(sample_data)
gkde = stats.gaussian_kde(dataset=sample_data, bw_method=bw_)
现在使用下面的代码计算高斯 KDE。
grid_size = 250
g_x_ = np.linspace(-25, 6, grid_size)
gkde_val = gkde(g_x_)
使用下面的代码绘制高斯 KDE。
plt.plot(g_x_, gkde_val, label="Gaussian KDE Plot")
Python Scipy Gaussian Kde Plot
这是如何使用 Python 的 matplotlib 库和给定或生成的数据绘制或绘制高斯 KDE 的方法。
Python Scipy Gaussian _ Kde PDF
对象*gaussain_kde*有一个方法*pdf()*来使用提供的数据点评估预测的 pdf。
让我们举一个例子，使用我们在“Python Scipy Gaussian_Kde”小节中使用的相同代码。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
使用手动功能measure_mdl创建一些二维随机数据。
def measure_mdl(s):
m1_ = np.random.normal(size=s)
m2_ = np.random.normal(scale=0.5, size=s)
return m1_+m2_, m1_-m2_
m1_, m2_ = measure_mdl(2000)
x_min = m1_.min()
x_max = m1_.max()
y_min = m2_.min()
y_max = m2_.max()
使用这些数据，使用下面的代码估计内核密度。
X_, Y_ = np.mgrid[x_min:x_max:100j, y_min:y_max:100j]
positions_ = np.vstack([X_.ravel(), Y_.ravel()])
values_ = np.vstack([m1_, m2_])
kernel_ = gaussian_kde(values_)
现在通过使用下面的代码将数据作为*values_*提供给方法*pdf()*来计算*kernel_*的 pdf。
print(kernel_.pdf(values_))
Python Scipy Gaussian Kde PDF
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdf()*计算高斯 KDE 的概率密度函数。
Python Scipy Gaussian_Kde 重采样
对象*gaussian_kde*有一个方法*resample*从计算出的 pdf 中随机抽取一个数据集。
下面给出了语法。
gaussian_kde.resample(size=None, seed=None)
其中参数为:
- size(int): 要抽取的样本数量。如果未指定大小，则大小等于基础数据集中的实际样本数。
- seed(int，numpy.random.Generator): 如果种子为 None(或 np.random)，则使用 numpy.random。它使用 RandomState 的单例。使用一个新的 RandomState 实例，如果种子是一个 int，则使用种子作为种子。如果包含种子的生成器或随机状态实例已经存在，则使用它。
方法*resample()*返回 ndarray 类型的样本数据集。
这里我们将使用我们在上面的“Python Scipy Gaussian_Kde”小节中所做的示例。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
使用手动功能measure_mdl创建一些二维随机数据。
def measure_mdl(s):
m1_ = np.random.normal(size=s)
m2_ = np.random.normal(scale=0.5, size=s)
return m1_+m2_, m1_-m2_
m1_, m2_ = measure_mdl(2000)
x_min = m1_.min()
x_max = m1_.max()
y_min = m2_.min()
y_max = m2_.max()
使用这些数据，估计内核密度，并使用下面的代码对数据进行重新采样。
X_, Y_ = np.mgrid[x_min:x_max:100j, y_min:y_max:100j]
positions_ = np.vstack([X_.ravel(), Y_.ravel()])
values_ = np.vstack([m1_, m2_])
kernel_ = gaussian_kde(values_)
print(kernel_.resample())
Python Scipy Gaussian Kde Resample
这是如何使用 Python Scipy 对象*gaussian_kde()*的方法*resample()*从计算的 pdf 中随机绘制数据集的重采样。
您可能也喜欢阅读下面的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy 置信区间
- Python Scipy Gaussian_Kde
- Python Lil_Matrix Scipy
- Python Scipy 卡方检验
- Python Scipy 特殊模块
- Scipy Linalg–实用指南
因此，在本教程中，我们学习了高斯 KDE，计算了对数 pdf，整合了 KDE，绘制或重新采样了 KDE 数据值，还绘制了高斯 KDE 图。我们还讨论了下面列出的主题。
- 什么是 KDE？
- Python Scipy 高斯 _Kde
- Python Scipy 高斯 _Kde 带宽
- Python Scipy 高斯 _Kde 奇异矩阵
- Python Scipy 高斯 _Kde 集成
- Python Scipy Gaussian_Kde Logpdf
- Python Scipy 高斯 _Kde 图
- Python Scipy 高斯 _Kde PDF
- Python Scipy 高斯 _Kde 重采样
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy IIR 滤波器+示例
在本教程中，我们将学习“”Python Scipy IIR 滤波器 ”，以便我们可以设计和创建各种阶数和赫兹的模拟和数字 IIR 滤波器。还包括以下主题。
- 什么是 IIR 滤波器？
- Python Scipy IIR 滤波器设计
- Python Scipy IIR 滤波器频率
- Python Scipy IIR 滤波器 Sos
- Python Scipy IIR 滤波器带通
- Python Scipy IIR 滤波器系数
- Python Scipy IIR 数字滤波器
另外，查看最新的 Python Scipy 教程: Python Scipy Softmax
目录
- 什么是 IIR 滤波器？
- Python Scipy IIR 滤波器频率
- Python Scipy IIR 滤波器 Sos
- Python Scipy IIR 滤波器设计
- Python Scipy IIR 滤波器带通
- Python Scipy IIR 滤波器系数
- Python Scipy IIR 数字滤波器
什么是 IIR 滤波器？
数字信号处理(DSP)应用使用两种主要类型的数字滤波器之一，IIR 滤波器(另一种是 FIR)。无限脉冲响应被称为“IIR”。
由于滤波器中的反馈，脉冲响应是“无限的”，这意味着如果您应用一个脉冲(单个“1”样本后跟几个“0”样本)，您将获得无数个非零值。
与同等的 FIR 滤波器相比，IIR 滤波器使用更少的存储器和计算来实现给定的滤波特性。
Python Scipy IIR 滤波器频率
在上部分中，我们了解了 IIR 滤波器的概念。在本节中，我们将使用该方法创建一个滤波器，然后通过*freqz()*函数使用输出来计算数字滤波器的频率响应。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.signal import iirfilter, freqz
使用以下代码创建一个 50Hz–200Hz 的 15 阶切比雪夫 II 模拟带通滤波器。
b, a = iirfilter(15, [2*np.pi*50, 2*np.pi*200], rs=50,
btype='band', analog=True, ftype='cheby2')
现在使用下面的代码计算数字滤波器的频率响应。
w, h = freqz(b, a, 1000)
print("w = {},h={}".format(w,h))
Python Scipy IIR Filter Freqz
从上面的输出中，我们可以取值并绘制出来，看看 IIR 滤波器是什么样子，这是如何使用 Python Scipy 的方法*iirfilter()*创建 IIR 滤波器的。
阅读: Python Scipy Stats Fit +示例
Python Scipy IIR 滤波器 Sos
为了计算 sos 格式的数字滤波器频率响应或计算给定 SOS 下的系统功能频率响应，提供了一组形状为(n，6)的二阶数字滤波器部分。Python Scipy 模块*scipy.signal*有一个方法*sosfreqz()*。
下面给出了语法。
scipy.signal.sosfreqz(sos, whole=False, worN=512, fs=6.283185307179586)
其中参数为:
- sos(array_data): 需要一个形状为(n 段，6)的二阶滤波器系数数组。前三列给出分子系数，后三列给出分母系数，每行代表一个二阶部分。
- 整数(布尔):奈奎斯特频率 fs/2 是计算频率的标准范围(单位圆的上半部分)。如果整数为真，则从 0 到 fs 进行频率计算。如果穿的是数组状就忽略。
- wordN(int，array，None): 如果只有一个整数(默认 N 值为 512)，则计算那么多频率。这是对“np.linspace(0，fs if whole else fs/2，N，endpoint=include_nyquist)”的实际替代。可以通过使用快速数进行 FFT 计算来加速计算。如果数据呈阵列状，计算指定频率下的响应。这些是以 fs 兼容单位测量的。
- fs(float): 数字形式的系统采样率。默认为 2*pi 处的弧度/样本(因此 w 是从 0 到 pi)。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.signal import ellip, sosfreqz
使用下面的代码创建一个 SOS 格式的 20 阶带通滤波器。
sos_format = ellip(20, 0.4, 70, (0.3, 0.5), btype='bandpass',
output='sos')
使用以下代码计算 2000 点时 DC 和奈奎斯特频率之间的频率响应。
w, h = sosfreqz(sos_format, worN=2000)
print("w = {},h={}".format(w,h))
Python Scipy Freqz Sos
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*sosfreqz()*计算数字滤波器的频率响应。
阅读:Python Scipy ttest _ ind–完整指南
Python Scipy IIR 滤波器设计
模块*scipy.signal*中 Python Scipy 的方法*iirdesign()*用于完成 IIR 数字和模拟滤波器的设计。
在给定通带和阻带频率和增益的情况下，它为指定的基本类型创建所需最小阶数的模拟或数字 IIR 滤波器。以分子、分母、零极点、二阶部分或零极点(' ba ')形式返回结果。
下面给出了语法。
scipy.signal.iirdesign(wp, ws, gpass, gstop, analog=False, ftype='ellip', output='ba', fs=None)
其中参数为:
- wp，ws(float): 阻带和通带的边缘频率。标量(对于低通和高通滤波器)或范围是潜在值(对于带通和带阻滤波器)。这些单位与数字滤波器的 fs 相同。样本归一化范围为 0 至 1，其中 1 为奈奎斯特频率，因为 fs 默认为每个样本 2 个半周期。
- gpass: 通带最大值时的最大损耗(dB)。
- gstop: 阻带的最小衰减(dB)。
- analog(boolean): 如果为真，则返回模拟滤波器；否则，返回数字滤波器。
- ftype(str): 要创建的 IIR 滤波器的种类:
*cheby1*、*butter*、*cheby2*、*ellip*和*bessel*。 - 输出:输出滤波器形式:
'sos' for second-order sections、The default numerator and denominator is "ba"、Zero pole: "zpk"。 - fs(float): 数字形式的系统采样率。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.signal import freqz, iirdesign
使用下面的代码为方法iirdesign()的参数赋值。
wp_ = 0.3
ws_ = 0.2
gpass_ = 2
gstop_ = 45
使用下面的代码创建 IIR 滤波器的设计。
system_ = iirdesign(wp_, ws_, gpass_, gstop_)
w_, h_ = freqz(*system_)
print(w_)
print(h_)
Python Scipy IIR Filter Design
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*iirdesign()*设计模拟和数字滤波器。
Read: Python Scipy Mann Whitneyu
Python Scipy IIR 滤波器带通
带通滤波器是一种电子元件或电路，它可以区分其他频率的信号，同时允许两个指定频率之间的信号通过。
有源带通滤波器是使用需要外部电源的晶体管和集成电路等有源器件的带通滤波器。无源带通滤波器不需要外部电源，完全由电容和电感等无源器件构成。
Python Scipy 方法iirfilter()接受一个参数btype来指定过滤器的类型，如lowpass、bandpass、bandstop和highpass。
在本节中，我们将按照以下步骤创建带通信号类型的 IIR 滤波器:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.signal import iirfilter, freqz
使用下面的代码创建一个模拟 14 阶 30 Hz-150 Hz 带通滤波器。
b, a = iirfilter(14, [2*np.pi*30, 2*np.pi*150], rs=50,
btype='band', analog=True, ftype='cheby2')
在上面的代码中，参数btype等于band，表示bandpass。
现在使用下面的代码来计算数字滤波器的频率响应。
w, h = freqz(b, a, 600)
print("w = {},h={}".format(w,h))
Python Scipy IIR Filter Bandpass
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*iirfilter()*和参数*btype*构建带通滤波器类型的 IIR 滤波器。
Python Scipy IIR 滤波器系数
Python Scipy 方法*iirfilter()*接受一个参数*output*来返回不同类型的结果，比如对于二阶部分的'sos' ，默认的分子和分母是 "ba"和零极点: "zpk"。因此，在本节中，我们将通过指定***output = 'ba'***获得系数分子和分母的值作为输出。
差分方程的系数是滤波器系数。如果您的滤波器是 FIR 滤波器，脉冲响应值就是滤波器系数。如果使用 IIR 滤波器，滤波器系数和脉冲响应是不同的。
让我们按照以下步骤计算 IIR 滤波器的系数:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.signal import iirfilter
import numpy as np
生成模拟 10 阶 20 Hz-100 Hz 带通滤波器。
b_num, a_deno = iirfilter(10, [2*np.pi*20, 2*np.pi*100], rs=40,
btype='band', analog=True, ftype='cheby2',output='ba')
print('Numerator Coeffiecints',b_num)
print('Denominator Coeffiecints',b_num)
在上面的代码中，参数output等于ba，表示numerator and denominator coeffiecints。
Python Scipy IIR Filter Coefficients
这就是如何使用 Python Scipy 的参数*output*和方法*iirfilter()*计算 IIR 滤波器的系数。
阅读: Python Scipy 特征值
Python Scipy IIR 数字滤波器
布尔类型的参数*analog*由方法*iirfilter()*接受，以指定我们想要创建哪种类型的 IIR 滤波器，如模拟或数字。该参数接受两个值真或假，真值用于模拟滤波器，否则数字滤波器为假值。
举个例子，按照以下步骤构建 IIR 模拟滤波器:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.signal import iirfilter
使用下面的代码创建一个数字 IIR 滤波器。
iirfilter(15,[0.2, 0.9], rs=60,
btype='band', analog=False, ftype='cheby2')
Python Scipy IIR Filter Digital
在上面的代码中，我们指定*analog*等于 False，这意味着上面的输出是数字 IIR 滤波器的值。这就是如何使用 Python Scipy 的参数*analog*和方法*iirfilter()*创建一个数字 IIR 滤波器。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy Stats multivarial _ Normal
- 如何使用 Python Scipy Linprog
- Python Scipy Linalg Eigh
- Python Scipy 距离矩阵
- Python Lil_Matrix Scipy
- Python Scipy 特殊模块
- Python Scipy 置信区间
因此，在本教程中，我们学习了“ Python Scipy IIR 滤波器 ”并涵盖了以下主题。
- 什么是 IIR 滤波器？
- Python Scipy IIR 滤波器设计
- Python Scipy IIR 滤波器频率
- Python Scipy IIR 滤波器 Sos
- Python Scipy IIR 滤波器带通
- Python Scipy IIR 滤波器系数
- Python Scipy IIR 数字滤波器
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 插值
这篇 Python Scipy 教程解释了， Python Scipy Interpolate 使用 interpn1d 等不同方法对一元、二元、三元和多维数据进行插值。我们还将涉及以下主题。
- Python Scipy 插值 1d
- 如何在 Scipy 中内插 2d 数据
- 如何在 Python Scipy 中内插 griddata
- Python Scipy 插值三次样条
- 如何使用径向基函数进行插值
- python scipy 插值互操作
- Python Scipy 插值最*
目录
- Python Scipy 插值 1d
- Python Scipy 插值 Griddata
- Python Scipy 插值 2d
- Python Scipy 插值三次样条
- Python Scipy 插值 RBF
- Python Scipy interp n
- Python Scipy 最*插值
Python Scipy 插值 1d
Python Scipy 在用于一维函数插值的模块*scipy.interpolate*中包含一个类*interp1d()*。
下面给出了语法。
scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='linear', axis=- 1, copy=True, bounds_error=None, fill_value=nan, assume_sorted=False)
其中参数为:
- x(array_data): 一个实值一维数组。
- y(array_data): 一个实值 N-D 数组。沿插值轴的 y 的长度必须与 x 的长度相匹配。
- kind(int，string): 指定字符串或整数形式的插值类型，以及要使用的样条插值器的顺序。字符串必须属于以下类别之一:线性、最*、最*向上、零、线性、二次、三次、上一个或下一个。术语“零”、“线性”、“二次”和“三次”表示零阶、一阶、二阶或三阶的样条插值；“上一个”、“下一个”和“最*的”只是返回该点的上一个或下一个值；插值半整数(如 0.5，1.5)时使用“最接*上”和“最接*下”，前者向上舍入，后者向下舍入。默认为线性。
- axis(int): 指定将用于插值的 y 轴。y 的最终轴是插值的默认值。
- copy(boolean): 如果为 True，则 x 和 y 由类内部复制。如果为假，则引用 x 和 y。复制是默认操作。
- bounds_error(boolean): 如果为 true，则每次对 x 范围之外的值进行插值时，都会引发 ValueError(需要进行外推)。如果为 False，填充值将分配给越界值。除非指定 fill value="extrapolate ",否则默认情况下会引发错误。
- fill_value(array_data，extrapolate): 如果为 true，则每次尝试对 x 范围之外的值进行插值时，都会引发 ValueError(在需要外推的情况下)。如果为 False，填充值将分配给越界值。除非指定 fill value="extrapolate ",否则默认情况下会引发错误。
- assume_sorted(boolean): 如果为 False，则先对 x 的值进行排序，可以是任意顺序。如果为 True，x 必须是单调递增的值的数组。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
创建 x 和 y 数据，并将其传递给方法*interp1d()*以使用下面的代码返回函数。
x_ = np.arange(0, 15)
y_ = np.exp(-x_/4.0)
f_ = interp1d(x_, y_)
使用下面的代码，用新数据绘制上面返回的函数。
xnew_ = np.arange(0, 14, 0.1)
ynew_ = f_(xnew_)
plt.plot(x_, y_, 'o', xnew_, ynew_, '-')
plt.show()
Python Scipy Interpolate 1d
这就是如何使用 Python Scipy 的类*interp1d()*对一维数组进行插值。
Python Scipy 插值 Griddata
Python Scipy 在模块*scipy.interpolate*中有一个方法*griddata()*，用于非结构化 D-D 数据插值。
下面给出了语法。
scipy.interpolate.griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=nan, rescale=False)
其中参数为:
- 点:一个数据点的坐标。
- 值:是数据值。
- xi: 可以对数据进行插值的点。
- 方法:插值技术，如三次、线性、最接*。
- fill_value(float): 用作输入点凸包之外的请求点的替代值。如果没有给定，nan 将被用作默认值。相对于“最*”技术，该选项没有影响。
- rescale(boolean): 将点重新缩放到单位立方体后，进行插值。如果任何输入尺寸包含不可公度的单位，并且相差很大数量级，这将很有帮助。
方法*griddata()*返回 ndarray 哪个插值数组。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import interpolate
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
考虑插入二维函数，如下所示。
def fun(x_, y_):
return x_*(1-x_)*np.cos(3*np.pi*x_) * np.sin(3*np.pi*y_`2)`2
在[0，1]x[0，1]网格上。
grid_x_, grid_y_ = np.mgrid[0:1:100j, 0:1:200j]
然而我们只有 1000 个数据点知道它的价值。
rng_ = np.random.default_rng()
points_ = rng.random((1000, 2))
values_ = fun(points_[:,0], points_[:,1])
Griddata 可以用来实现这一点；在下一节中，我们将测试每种插值技术。
grid_z0_ = interpolate.griddata(points_, values_, (grid_x_, grid_y_), method='nearest')
grid_z1_ = interpolate.griddata(points_, values_, (grid_x_, grid_y_), method='linear')
grid_z2_ = interpolate.griddata(points_, values_, (grid_x_, grid_y_), method='cubic')
可以看出，所有方法都在某种程度上重现了精确的结果，但是对于这个*滑函数，分段三次插值表现得最好。
plt.subplot(221)
plt.imshow(fun(grid_x_, grid_y_).T, extent=(0,1,0,1), origin='lower')
plt.plot(points_[:,0], points_[:,1], 'k.', ms=1)
plt.title('Original')
plt.subplot(222)
plt.imshow(grid_z0_.T, extent=(0,1,0,1), origin='lower')
plt.title('Nearest')
plt.subplot(223)
plt.imshow(grid_z1_.T, extent=(0,1,0,1), origin='lower')
plt.title('Linear')
plt.subplot(224)
plt.imshow(grid_z2_.T, extent=(0,1,0,1), origin='lower')
plt.title('Cubic')
plt.gcf().set_size_inches(6, 6)
plt.show()
Python Scipy Interpolate Griddata
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*griddata()*来解释非结构化的 D-D 数据。
Read Python Scipy Mann Whitneyu
Python Scipy 插值 2d
Python Scipy 在模块*scipy.interpolate*中包含一个类*interp2d()*,该模块用于二维插值网格。
scipy.interpolate.interp2d(x, y, z, kind='linear', copy=True, bounds_error=False, fill_value=None)[source]
其中参数为:
- x，y(array_data): 使用数组定义数据点的坐标。如果点在规则的网格上，x 和 y 可以分别用于定义列和行坐标。
- z(array_data): 函数在数据点的插值。如果 z 是多维数组，则在使用前使用“Fortran-ordering (order='F ')”将其展*。如果 x 和 y 定义了列和行坐标，则展*的 z 数组的长度为“len(x)* len(y)”；否则为“len(z) == len(x) == len(y)”。
- 种类(五次、线性、三次):合适的样条插值类型。默认为线性。
- copy(boolean): 如果为 True，则由类制作 x、y 和 z 的内部副本。如果为假，则可以使用引用。复制是默认操作。
- bounds_error(boolean): 如果为 True，则每当内插值被请求超出输入数据(x，y)的范围时，将引发 ValueError。如果为假，则使用填充值。
- fill_value(number): 用于插值域之外的点的值(如果指定)。如果缺失(无)，则使用最*邻外推法对域外的值进行外推法。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入所需的库或方法。
from scipy.interpolate import interp2d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
创建一个二维网格，并在其上进行插值。
x_ = np.arange(-4.01, 4.01, 0.25)
y_ = np.arange(-4.01, 4.01, 0.25)
xx_, yy_ = np.meshgrid(x_, y_)
z_ = np.sin(xx_`2+yy_`2)
f_ = interp2d(x_, y_, z_, kind='cubic')
使用我们刚刚使用下面的代码获得的插值函数来绘制结果。
xnew_ = np.arange(-4.01, 4.01, 1e-2)
ynew_ = np.arange(-4.01, 4.01, 1e-2)
znew_ = f_(xnew_, ynew_)
plt.plot(x_, z_[0, :], 'ro-', xnew_, znew_[0, :], 'b-')
plt.show()
Python Scipy Interpolate 2d
这就是如何使用 Python Scipy 的类*interp2d()*对二维数组进行插值。
Python Scipy 插值三次样条
Python Scipy 在模块*scipy*中有一个类*CubicSpline()*，它使用三次样条插值数据。使用两次连续可微的分段三次多项式来插值数据。结果显示为一个 PPoly 实例，带有与提供的数据相匹配的断点。
下面给出了语法。
scipy.interpolate.CubicSpline(x, y, axis=0, bc_type='not-a-knot', extrapolate=None)
其中参数为:
- x(array_data): 存储自变量数值的一维数组。需要真实的、有限的、严格增长的值。
- y(array_data): 保存因变量的值的数组不管它有多少维，沿轴的长度(见下文)必须等于 x 的长度，值必须有一个结尾。
- Axis(int):y 被认为沿其变化的轴。换句话说，x[i]的值是 np.take(y，I 轴=axis)。
- bc_type(string，tuple): 边界条件的类型。为了确定每个段的多项式系数，需要由边界条件提供的两个附加方程。
- extrapolate(periodic，boolean): 如果 bool 决定是返回 NaNs 还是使用第一个和最后一个间隔外推至界外点。如果术语是“周期性的”,则采用周期性外推。如果 bc type='periodic ',则外推设置为' periodic ',如果 None(默认)则设置为' periodic ',否则设置为 True。
使用下面的代码导入所需的库或方法。
from scipy.interpolate import CubicSpline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
让我们看看如何采样正弦曲线插值使用三次样条使用以下代码。
x_ = np.arange(10)
y_ = np.sin(x_)
cs_ = CubicSpline(x_, y_)
使用新数据绘制上述数据。
xs_ = np.arange(-0.5, 9.6, 0.1)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.5, 4))
ax.plot(x_, y_, 'o', label='data')
ax.plot(xs_, np.sin(xs_), label='true')
ax.plot(xs_, cs_(xs_), label="S")
ax.plot(xs_, cs_(xs_, 1), label="S'")
ax.plot(xs_, cs_(xs_, 2), label="S''")
ax.plot(xs_, cs_(xs_, 3), label="S'''")
ax.set_xlim(-0.5, 9.5)
ax.legend(loc='lower left', ncol=2)
plt.show()
Python Scipy Interpolate Cubic Spline
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*CubicSpline()*对数据进行插值。
Python Scipy 插值 RBF
Python Scipy 在模块*scipy.interpolate*中有一个类*Rbf()*，用于使用径向基函数将函数从 N-D 分散数据插值到 M-D 域。
下面给出了语法。
scipy.interpolate.Rbf(*args, **kwargs)
其中参数为:
- *args(array_data): 节点的坐标为 x，y，z，…，d，节点处的数组值为 d。
- 函数(字符串):径向基函数，默认为“多二次曲面”，基于范数提供的半径 r(默认为欧氏距离)。
- epsilon(float): Gaussian 或 multiquadrics 函数提供了一个可调常数，默认情况下，该常数被设置为节点之间的*似*均距离(这是一个好的开始)。
- *滑(浮点):大于零的值提高*似的*滑度。当插值设置为 0 时，函数总是通过节点。
- norm(string): 以位置数组(x，y，z，…)为输入，以距离数组的形式返回两点之间的“距离”的函数。例如，默认设置是“欧几里得”，它产生 x1 中的每个点和 x2 中的每个点之间的距离矩阵。“scipy.spatial.distances.cdist”的文档包含其他选项。
- mode(string): 插值模式可以是“1-D”(默认)或“N-D”，当其为“1-D”时，数据 D 被视为 1-D 并在内部展*。当数据 D 是“N-D”时，它被认为是形状的数组(N 个样本，m)，其中 m 是目标域的维度。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import integrate
import numpy as np
使用下面的代码创建径向基函数插值器的实例。
rng_ = np.random.default_rng()
x_, y_, z_, d_ = rng_.random((4, 40))
rbfi_ = interpolate.Rbf(x_, y_, z_, d_)
让我们用下面的代码来看看插值。
xi_ = yi_ = zi_ = np.linspace(0, 1, 20)
di_ = rbfi_(xi_, yi_, zi_)
di_.shape
Python Scipy Interpolate RBF
这就是如何使用像 Python Scipy 的*Rbf()*这样的径向基函数对数据进行插值。
Python Scipy interp n
Python Scipy 在模块*scipy.interpolate*中有一个方法*interpn()*，该方法在直线或规则网格上执行多维插值。
这个函数只支持直线网格，直线网格是间距均匀或不均匀的矩形网格，所以严格来说并不是所有的规则网格都支持。
下面给出了语法。
scipy.interpolate.interpn(points, values, xi, method='linear', bounds_error=True, fill_value=nan)
其中参数为:
- 点(ndarray float):n 维规则网格由点定义。每个维度的点必须绝对上升或下降。
- values(array_data): 规则网格中 n 维的数据。可以接受复杂的数据。
- xi(ndim): 网格化数据的采样点位置。
- 方法(字符串):支持使用术语“线性”、“最*”和“splinef2d”的插值技术。“splinef2d”只接受二维数据。
- bounds_error(boolean): 如果为 True，则每当内插值被请求超出输入数据(x，y)的范围时，将引发 ValueError。如果为假，则使用填充值。
- fill_value(number): 用于插值域之外的点的值(如果指定)。如果缺失(无)，则使用最*邻外推法对域外的值进行外推法。
方法*interpn()*返回 ndarray 类型的 values_x(在输入位置插入的值) 。
让我们举一个例子，在标准三维网格的点上应用一个简单的示例函数。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import interpolate
import numpy as np
def val_fun_3d(x_, y_, z_):
return 2 * x_ + 2 * y_ - z_
x_ = np.linspace(0, 3, 4)
y_ = np.linspace(0, 4, 5)
z_ = np.linspace(0, 5, 6)
points_ = (x_, y_, z_)
values_ = val_fun_3d(*np.meshgrid(*points_, indexing='ij'))
在特定的位置，使用下面的代码计算插值函数。
point_ = np.array([2.20, 3.10, 1.12])
print(interpolate.interpn(points_, values_, point_))
Python Scipy Interpolate Interpn
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*interpn()*对多维数据进行插值。
Python Scipy 最*插值
Python Scipy 中模块*scipy.interpolate*的类*NearestNDInterpolator()*，用于在 N > 1 维中插入最*邻。
下面给出了语法。
scipy.interpolate.NearestNDInterpolator(x, y, rescale=False, tree_options=None)
其中参数为:
- x(Npoints，Ndims): 一个数据点的坐标。
- y(Npoints): 是数据值。
- 重新缩放(布尔):在应用插值之前，将点重新缩放到单位立方体。如果某些输入尺寸具有不可公度的单位或偏离较大数量级，这是有帮助的。
- tree_options: 给 cKDTree 的选项。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入所需的库或方法。
from scipy.interpolate import interp2d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
使用下面的代码生成一个网格。
rng = np.random.default_rng()
x_ = rng.random(10) - 0.5
y_ = rng.random(10) - 0.5
z_ = np.hypot(x_, y_)
X_ = np.linspace(min(x_), max(x_))
Y_ = np.linspace(min(y_), max(y_))
X_, Y_ = np.meshgrid(X_, Y_)
现在使用上面的 2d 网格进行插值，使用下面的代码。
interp_ = interpolate.NearestNDInterpolator(list(zip(x_, y_)), z_)
Z_ = interp_(X_, Y_)
plt.pcolormesh(X_, Y_, Z_, shading='auto')
plt.plot(x_, y_, "ok", label="input point")
plt.legend()
plt.colorbar()
plt.axis("equal")
plt.show()
Python Scipy Interpolate Nearest
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*NearestNDInterpolator()*在 N > 1 维中插值最*邻。
在本 Python 教程中，我们学习了 Python Scipy Interpolate 和以下主题。
- Python Scipy 插值 1d
- 如何内插 2d 数据
- 如何内插网格数据
- Python Scipy 插值三次样条
- 如何使用径向基函数进行插值
- python scipy 插值互操作
- Python Scipy 插值最*
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我叫 Kumar Saurabh，是一名 Python 开发人员，在 TSInfo Technologies 工作。此外，像 Python 编程，SciPy，机器学习，人工智能等技术的专业知识。是我喜欢做的事情。
python Scipy KD tree[有 10 个例子]
在本 Python 教程中，我们将学习“*Python Scipy KD tree*”在这里将学习如何找到或搜索某个特定点的最*点。此外，我们将讨论以下主题。
- 什么是 KDtree
- Python Scipy Kdtree Query
- Python Scipy Kdtree 查询球点
- Python Scipy Kdtree 查询对
- Python Scipy Kdtree
- Python Scipy Kdtree 查询球树
- Python Scipy Kdtree 计数邻居
- Python Scipy Kdtree 稀疏距离矩阵
- Python Scipy Kdtree vs ckdtree
- python scipy kdtree 叶大小
- Python Scipy Kdtree Slow
在开始本教程之前，请确保 Python 和 Scipy 已经安装。这里有一个教程可以帮忙:安装 Scipy 。
目录
- 什么是 KDtree
- Scipy Kdtree 查询
- Python Scipy Kdtree 查询球点
- Python Scipy Kdtree 查询对
- Python Scipy Kdtree
- Python Scipy Kdtree 查询球树
- Python Scipy Kdtree 计数邻居
- Python Scipy Kdtree 稀疏距离矩阵
- Python Scipy KD tree vs CKD tree
- Python Scipy Kdtree 的树叶大小
- Python Scipy Kdtree Slow
什么是 KDtree
一种称为 k-d 树(k 维树的缩写)的空间划分数据结构在计算机科学中用于组织 k 维空间中的点。K-d 树对于许多应用程序来说是一种有用的数据结构，包括制作点云以及使用多维搜索关键字执行搜索(例如范围搜索和最*邻搜索)。一种特定类型的二进制空间划分树是 k-d 树。
Scipy Kdtree 查询
方法*KDTree.query()*存在于寻找最*邻居的模块*scipy.spatial*中。
下面给出了语法。
KDTree.query(x, eps=0, k=1, p=2, workers=1, distance_upper_bound=inf,)
其中参数为:
- x(array_data，last dimension): 可查询点的数组。
- eps(非负浮点):第 k 个报告的结果保证不超过到实际第 k 个最*邻居的距离的(1+eps)倍。返回*似最*邻。
- k(int，sequence int): 要返回的第 k 个最*邻居的列表，从 1 或要返回的最*邻居的数量开始。
- p(浮点):使用哪个闵可夫斯基 p-范数。绝对值和(或“曼哈顿”)距离为 1。典型的欧几里德距离是 2。坐标差最大的距离是无穷大。如果一个大的、有限的 p 可能溢出，则可能导致 ValueError。
- workers(int): 用于并行处理方面的工作者。如果提供-1，则利用每个 CPU 线程。默认情况下:1。
- distance_upper_bound(非负 float): 只返回附*的。如果执行一系列最*邻查询，提供到最*点的最*邻的距离可能会有所帮助，因为这用于减少树搜索。
方法KDTree()返回 d(最*邻居的距离)**``i(self . data . I 中邻居的索引在形式上类似 d。Self.n 用于分别表示 float 和 integers 类型的和缺失的邻居。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import spatial
import numpy as np
使用下面的代码创建一个多维数组并将其传递给*KDTree*。
x_data, y_data = np.mgrid[0:6, 2:7]
kd_tree = spatial.KDTree(np.c_[x_data.ravel(), y_data.ravel()])
使用以下代码执行压缩邻居搜索并获得结果:
d, i = kd_tree.query([[0, 0], [1.1, 1.9]], k=1)
print(d, i, sep='\n')
Scipy Kdtree Example
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*KDTree.query()*来寻找最*的邻居。
阅读: Scipy 优化
Python Scipy Kdtree 查询球点
方法*KDTree.query_ball_point()*存在于模块*scipy.spatial*中，该模块寻找比 r 更接*点 x 的所有点
下面给出了语法。
KDTree.query_ball_point(x, r, p=2.0, eps=0, workers=1, return_sorted=None, return_length=False)
其中参数为:
- x(array_data): 应该使用哪个或哪些点来寻找附*的点。
- r(array _ data):x 的长度必须由返回的点的半径广播。
- p(float): 应该应用哪个闵可夫斯基 p 范数。必须在[1，inf]之间。如果对于一个有限大的 p 来说溢出是可能的，那么就会导致 ValueError。
- eps(非负 float): 预估搜索。如果树的分支的最*点距离超过 r / (1 + eps)，则不检查它们，如果它们距离 r * (1 + eps)更*，则批量添加它们。
- workers(int): 用于并行处理方面的工作者。如果提供-1，则利用每个 CPU 线程。默认情况下:1。
- return_sorted(boolean): 如果为 True，则对返回的索引进行排序；如果为 False，则不对它们进行排序。If None 对多点查询而不是单点搜索进行排序，这是添加此选项之前的默认行为。
- return_length(boolean): 返回半径内的总点数，而不是索引列表。
方法*query_ball_point()*返回*result*，如果 x 是单个点，则返回 x 的邻居的索引列表。如果 x 是一个点的数组，则返回一个形状元组对象数组和邻居列表。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import spatial
import numpy as np
使用下面的代码创建一个多维数组并将其传递给*KDTree*。
x_data, y_data = np.mgrid[0:7, 0:7]
kd_tree = spatial.KDTree(np.c_[x_data.ravel(), y_data.ravel()])
将上面的数据传递给方法 query_ball_point() ，使用下面的代码找出所有比 r 更接* x 的点。
sorted(kd_tree.query_ball_point([3, 1],2))
Python Scipy Kdtree Query Ball Point
阅读:科学统计-完整指南
Python Scipy Kdtree 查询对
方法*KDTree.query_pairs()*存在于模块*scipy.spatial*中，用于查找自身内距离为 r 或更小的所有点对。
下面给出了语法。
KDTree.query_pairs(r, p=2.0, eps=0, output_type='set')
其中参数为:
- r(正浮动):是最大距离。
- p(float): 应用什么闵可夫斯基标准。p 必须满足约束 1 = p < =无穷大
- eps(非负 float): 预估搜索。如果树的分支的最*点距离超过 r / (1 + eps)，则不检查它们，如果它们距离 r * (1 + eps)更*，则批量添加它们。
- output_type(string): 选择“set”或“ndarray”作为输出容器。默认情况下:“设置”
方法*query_pairs()*返回 set 或 ndarray 类型的*result*，是一组 I > j 和对应的地方靠在一起的对(I，j)。如果输出类型为“ndarray”，则返回 ndarry，而不是 set。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import spatial
使用随机生成器生成数据点，如下面的代码所示。
rnd_gen = np.random.default_rng()
pts = rnd_gen.random((30, 3))
将点传递给 kdtree，并使用下面的代码在 kd-tree 中找到所有在 r 距离内的点对。
kdtree = spatial.KDTree(pts)
prs = kdtree.query_pairs(r=0.3)
用下面的代码画出这些对。
plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.plot(pts[:, 0], pts[:, 1], "xk", markersize=14)
for (i, j) in prs:
plt.plot([pts[i, 0], pts[j, 0]],
[pts[i, 1], pts[j, 1]], "-r")
plt.show()
Python Scipy Kdtree Query Pairs
Python Scipy Kdtree
Python 模块*scipy.spatial*包含类*KDTree()*快速查找最*邻居。
- Maneewongvatana 和 Mount 1999 详细描述了该算法。kd 树被概念化为二叉树，每个节点表示一个轴对齐的超矩形。每个节点指定一个轴，并根据点在该轴上的坐标是超过还是低于特定值来划分这组点。
下面给出了语法。
scipy.spatial.KDTree(data, leafsize=10, compact_nodes=True, copy_data=False, balanced_tree=True, boxsize=None)
其中参数为:
- 数据(数组):将被索引的 m 维的 n 个测量点。因为除非需要创建一个连续的 doubles 数组，否则不会复制这个数组，所以修改这个数据会产生错误的结果。如果在构建 kd 树时指定了 copy data=True，则数据也会被复制。
- leafsize(positive int): 算法转向蛮力方法的次数标准:10。
- compact_nodes(boolean): 如果是这种情况，超矩形被缩小以适合 kd 树的数据范围。以较长的构建时间为代价，这通常会产生一个更紧凑的树，它可以抵抗降级的输入数据并提供更快的查询。一般来说，是的。
- copy_data(boolean): 如果为真，则总是复制数据以防止数据损坏并保护 kd 树。默认情况下为 False。
- balanced_tree(boolean): 如果是这种情况，则使用中间值而不是中点来划分超矩形。通常，较长构建时间的代价是更紧凑的树和更快的查询。一般来说，是的。
- boxsize(scalar，array_data): 给 KDTree 一个 m-d 环形拓扑。拓扑结构由下式产生，其中 I I 是沿第 I 维的盒子大小，n i 是整数。输入数据需要用[0，L i]括起来。如果任何数据超出此界限，将引发 ValueError。
阅读:科学发现高峰
Python Scipy Kdtree 查询球树
Python Scipy 在模块*scipy.spatial..KDTree*中包含了一个方法*query_ball_tree()*,该方法寻找 self 和另一个相距最多 r 的点之间的每一对点。
下面给出了语法。
KDTree.query_ball_tree(other, r, p=1.0, eps=1)
其中参数为:
- 其他(KDTree 实例):包含搜索点的树。
- r(浮点):最大距离必须为正数。
- p(float): 采用什么闵可夫斯基范式。p 必须满足约束 1 = p <无穷大
- eps(非负 float): 预估搜索。如果树的分支的最*点距离超过 r / (1 + eps)，则不检查它们，如果它们距离 r * (1 + eps)更*，则批量添加它们。
方法 query_ball_tree() 返回 list 的 list 类型的*result*，其中它返回结果[i]是具有 self.data[i]前缀的该树的每个元素在 other.data 中的邻居的索引列表。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import spatial
使用随机生成器生成数据点，如下面的代码所示。
rnd_gen = np.random.default_rng()
pts = rnd_gen.random((20, 3))
pts2 = rnd_gen.random((20,3))
将点传递给 kdtrees，并使用下面的代码在 kd-tree 中找到所有在 r 距离内的点对。
kdtree = spatial.KDTree(pts)
kdtree2 = spatial.KDTree(pts2)
idx = kdtree.query_ball_tree(kdtree2, r=0.3)
用下面的代码画出这些对。
plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.plot(pts[:, 0], pts[:, 1], "xk", markersize=14)
plt.plot(pts2[:, 0], pts2[:, 1], "og", markersize=14)
for i in range(len(idx)):
for j in idx[i]:
plt.plot([pts[i, 0], pts2[j, 0]],
[pts[i, 1], pts2[j, 1]], "-r")
plt.show()
Python Scipy Kdtree Query Ball Tree
Python Scipy Kdtree 计数邻居
模块 scipy.spatial 中存在的 Python Scipy 的方法*count_neighbors()*统计附*可以形成的配对个数。
计算距离(x1，x2，p) = r，x1 来自自身，x2 来自他人时可能构成的对(x1，x2)的数量。
下面给出了语法。
KDTree.count_neighbors(other, r, p=1.0, weights=None, cumulative=False)
其中参数为:
- 其他(KDTree): 要从中导出点的第二棵树可以是第一棵树本身。
- r(float，1d float): 计算计数的半径。一次树遍历用于搜索多个半径。r 决定了面元的边界，如果计数不是累积的(累积=假)，r 不能减少。
- p(浮点):1<= p<=无穷大。使用哪个闵可夫斯基 p 范数？标准 2.0 如果溢出是可能的，有限大的 p 会导致 ValueError。
- weights(array_data，tuple array): 对计数如果没有就没有权重。如果作为元组提供，则自身中的点的权重和另一个中的点的权重分别是权重[0]和权重[1]。
- cumulative(boolean): 返回的计数是否累计。当累积设置为假时，该过程被优化以与由 r 指示的大量箱(> 10)一起运行。当 cumulative 设置为 True 时，该方法调整为使用有限数量的 r 进行操作。默认情况下:真
方法*count_neighbors()*返回标量或一维数组类型的*result*，这是配对的数量。未加权计数的结果是一个整数。加权计数的结果是浮点。Result[i]包含带有(-inf if I == 0 else r[i-1])的数字，如果 cumulative 为 False。< R < = r[i]。
让我们通过下面的步骤来理解一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import spatial
使用随机生成器生成数据点，如下面的代码所示。
rnd_gen = np.random.default_rng()
pts = rnd_gen.random((10, 2))
pts2 = rnd_gen.random((10,2))
将这些点传递给 kdtrees，在两个 kd-trees 之间，使用下面的代码计算附*的邻居的数量。
kdtree = spatial.KDTree(pts)
kdtree2 = spatial.KDTree(pts2)
kdtree.count_neighbors(kdtree2, r=0.3)
Python Scipy Kdtree Count Neighbors
从输出中，我们可以看到两个 kdtree 之间的邻居数是 22。
阅读: Scipy 正态分布
Python Scipy Kdtree 稀疏距离矩阵
Python Scipy 中模块*scipy.spatial.KDTree*的方法*sparse_distance_matrix*计算两个 KDTrees 之间的距离矩阵，将任何大于最大距离的距离作为 0。
下面给出了语法。
KDTree.sparse_distance_matrix(other, max_distance, p=1.0, output_type='coo_matrix')
其中参数为:
- 其他:是 KDTree。
- max_distance(正浮点):用于指定最大距离。
- p(浮点):1<= p<=无穷大。使用哪个闵可夫斯基 p 范数？如果溢出是可能的，有限大的 p 会导致 ValueError。
- output_type(string): 使用哪个输出数据容器。选项包括“ndarray”、“dict”、“coo matrix”和“dok 矩阵”，默认为“dok 矩阵”。
方法*sparse_distance_matrix()*返回*result*，它是将结果显示为“关键字字典”的稀疏矩阵。返回的字典的关键字是索引的(I，j)元组。如果输出类型为“ndarray”，则返回包含字段 I“j”和“v”的记录数组。
让我们通过下面的步骤来理解一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import spatial
使用随机生成器生成数据点，如下面的代码所示。
rnd_gen = np.random.default_rng()
pts = rnd_gen.random((10, 4))
pts2 = rnd_gen.random((10,4))
将点传递给 kdtrees，在两个 kd-trees 之间，计算稀疏距离矩阵。使用下面的代码。
kdtree = spatial.KDTree(pts)
kdtree2 = spatial.KDTree(pts2)
kdtree.sparse_distance_matrix(kdtree2,0.4).toarray()
Python Scipy Kdtree Sparse Distance Matrix
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*sparse_distance_matrix*计算两个 KDTrees 之间的距离矩阵。
阅读:Scipy Stats Zscore+Examples
Python Scipy KD tree vs CKD tree
根据最新的(1.8 版)SciPy 文档，功能相当的*scipy.spatial.KDTree*已经取代了不推荐使用的*scipy.spatial.cKDTree*。
cKDTree 本质上等同于 KDTree。在 SciPy v1.6.0 之前，cKDTree 提供了卓越的性能和略有不同的功能，但现在这两个名称主要是为了向后兼容。如果与 SciPy < 1.6 的兼容性不成问题，请首选 KDTree。
Python Scipy Kdtree 的树叶大小
方法KDTree接受一个参数 leafsize ，该参数定义了算法转向蛮力方法的次数，默认为 10 次。基于 leafsize 方法返回不同的结果。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy import spatial
import numpy as np
使用方法*np.random.rand()*生成数据点，并将数据点传递给两个 kdtree，其中一个树的叶子大小等于 20，另一个树的叶子大小等于 10。
points = np.random.rand(20,3)
Tree1 = spatial.KDTree(points, leafsize=20)
Tree2 = spatial.KDTree(points, leafsize=10)
用下面的代码找出两棵树距离 0.2 到 0.4 之间的所有点。
neighbors_1= Tree1.query_ball_point((0.4,0.3,0.2), r=2.0)
neighbors_2= Tree2.query_ball_point((0.4,0.3,0.2), r=2.0)
使用下面的代码检查结果。
print(neighbors_1)
print(neighbors_2)
Python Scipy Kdtree leafsize
正如我们可以看到的，对于相同的查询球点参数，两棵树的结果是不同的，这是由于树的叶子大小。
阅读: Scipy 信号-有用教程
Python Scipy Kdtree Slow
我们在上面的“Python Scipy Kdtree vs ckdtree”小节中已经讲过，CKD tree 在性能上优于 KD tree。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial import KDTree, cKDTree
from itertools import combinations
from scipy.spatial.distance import cdist
import time
import numpy
使用下面的代码创建数据点。
points = [numpy.random.randn(100,2) for x in range(100)]
使用方法query_ball_points使用 ckdtree 查找所有点，并且使用下面的代码通过该方法花费时间。
start = time.time()
c_trees = [cKDTree(x) for x in points]
for c_p1, c_p2 in combinations(c_trees,2):
c_p1.query_ball_tree(c_p2,0.5,eps=1)
print("Time taken by ckdtree",time.time() - start)
同样的代码与 kdtree 使用以下代码。
start = time.time()
kd_trees = [KDTree(x) for x in points]
for k_p1, k_p2 in combinations(kd_trees,2):
k_p1.query_ball_tree(k_p2,0.5,eps=1)
print("Time taken by kdtree",time.time() - start)
Python Scipy Kdtree Slow
从两棵树的输出中，我们得出结论，ckdtree 在性能上比 kdtree 更好。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
因此，在本教程中，我们已经了解了"*Python Scipy KD tree*"并涵盖了以下主题。
- 什么是 KDtree
- Python Scipy Kdtree Query
- Python Scipy Kdtree 查询球点
- Python Scipy Kdtree 查询对
- Python Scipy Kdtree
- Python Scipy Kdtree 查询球树
- Python Scipy Kdtree 计数邻居
- Python Scipy Kdtree 稀疏距离矩阵
- Python Scipy Kdtree vs ckdtree
- python scipy kdtree 叶大小
- Python Scipy Kdtree Slow
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Leastsq
这个 Python Scipy 教程解释了关于“ Python Scipy Leastsq ”的一切。通过以下主题，我们将了解如何使用 Python Scipy 的 leastsq 方法，并找到给定方程的最小*方。
- 什么是最小二乘？
- 如何用最小二乘法求方程的最小二乘
- Python Scipy Leastsq 与最小二乘法
目录
什么是最小二乘？
最小二乘法是一种数学回归分析，用于确定一组数据的最佳拟合线，以图形方式表示样本点之间的关系。
每个数据点描述了一个已知自变量和一个未知因变量之间的相关性。
最小二乘法是一种统计技术，用于通过最小化数据点相对于绘制曲线的总偏移或残差来确定哪一组数据点最符合一组数据点。
为了预测因变量的行为，执行最小二乘回归。在所研究的数据点中，最佳拟合线的位置通常用最小二乘法来解释。
一个想要评估一个组织的股票收益和该股票所属指数的收益之间的相关性的分析师可以使用最小二乘法作为例子。在这种情况下，分析师试图确定股票回报是否受到指数回报的影响。
Python Scipy Leastsq
Python Scipy 在模块*scipy.optimize*中有一个方法*leastsq()*，可以减少一组等式的*方和。
下面给出了语法。
scipy.optimize.leastsq(func, x0, args=(), Dfun=None, full_output=0, col_deriv=0, ftol=1.49012e-08, xtol=1.49012e-08, gtol=0.0, maxfev=0, epsfcn=None, factor=100, diag=None)
其中参数为:
- func(callable): 应该接受最少一个输入，最大长度为 N 个向量，返回 M 个浮点数。它不能返回 NaNs，否则拟合将不起作用。m 必须超过 N 或者等于 N。
- x0(ndarray): 最小化的初始估计。
- args(tuple): 该元组包含 func 接收的任何额外参数。
- Dfun(callable): 用于计算具有跨行导数的函数的雅可比矩阵的公式或技术。如果没有，将估计雅可比矩阵。
- full_output(boolean): 非零则返回所有可选输出。
- col_deriv(boolean): 对于计算各列导数的雅可比函数，值必须非零。
- ftol(float): *方和应该会有一些相对不准确。
- xtol(float): *似解应该会有一定的相对误差。
- gtol(float): 函数向量和雅可比列应该是正交的。
- maxfev(int): 可以对函数进行的最多调用。默认的 maxfev 是 200(N+1)，除非给定了 Dfun，在这种情况下是 100(N+1)，其中 N 是 x0 中的项数。
- epsfcn(float): 用于为前向差分雅可比*似选择适当步长的因子(对于 Dfun=None)。通常，sqrt(epsfcn)*x 表示实际步长。如果 epsfcn 小于机器精度，则假定相对误差在机器精度的数量级。
- factor(float): 控制第一步界限的变量(factor * || diag * x||)。应隔开(0.1，100)。
- diag(squence): 变量的比例因子是 N 个正数。
方法*leastsq()*返回*solution*、*cov_x*和*info_dict*。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import optimize
使用下面的代码创建一个函数并最小化它。
def fun(x):
return 2*(x-1)**3+2
optimize.leastsq(fun, 0)
Python Scipy Leastsq
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*leastsq()*减少一组方程的*方和。
Python Scipy Least sq Vs . Least _ squares
方法*leastsq()*最小化我们在上述小节中学习的一组方程的*方和，而*least_squares()*利用变量的边界来解决非线性最小二乘问题。所以在这一节，我们将只了解一下*least_squares()*。
下面给出了语法。
scipy.optimize.least_squares(fun, x0, xtol=1e-08, gtol=1e-08, x_scale=1.0, jac='2-point', bounds=(- inf, inf), method='trf', ftol=1e-08, loss='linear', f_scale=1.0, diff_step=None, tr_solver=None, tr_options={}, jac_sparsity=None, max_nfev=None, verbose=0, args=(), kwargs={})
其中参数为:
- fun(可调用): Fun(x，*args，**kwargs)是计算残差向量的函数；最小化是针对第一个参数进行的。这个函数接收一个 ndarray，以形状(n)作为它的参数 x(从不为标量，即使 n=1)。它必须分配并返回一个标量或形状为(m)的一维数组。如果自变量 x 是复数或者函数 fun 产生复数残差，则它必须包装在具有实数参数的实函数中。
- x0: 自变量的首过估计。当一个值是浮点数时，它被作为一个只有一个元素的一维数组来处理。
- jac(2 点，3 点，‘cs’):一个 m 乘 n 的矩阵，元素 I j)是 f[i]对 x[j]的偏导数，用于计算雅可比矩阵。关键字决定了有限差分估计方法。尽管“三点”技术比“两点”技术更精确，但它需要两倍的过程(默认)。虽然它可能是最精确的，但策略“cs”只有在 fun 正确处理复杂输入时才有效，并且可以通过分析扩展到复*面。方法“lm”总是使用“两点”方案如果是可调用的，它将作为 jac(x，*args，**kwargs)使用，并应作为
*scipy.sparse.linalg.LinearOperator*、稀疏矩阵(建议使用 csr 矩阵)或类似数组的值(至少应用 NP . 2d)返回雅可比矩阵的准确值。 - bounds(数组数据二元组):对自变量的下限值和上限值的限制。默认情况下，没有限制。每个数组的大小必须与 x0 相同，否则它必须是一个标量，在这种情况下，每个变量的界限将是相同的。在 np.inf 命令中使用适当的符号来禁用所有或选定变量的界限。
- 方法:一种最小化的算法，如
lm、dogbox、trf。 - ftol(None，float): 对可能导致终止的成本函数变化的容差。标准是 1e-8。当 dF ftol * F 并且在前一阶段中在局部二次模型和真实模型之间有足够的一致性时，优化过程终止。如果“方法”和“无”都不是“lm”，则由这种情况导致的终止被阻止。如果“方法”的值为“lm”，则该公差需要大于机器ε
- xtol(None，float): 独立变量发生变化并导致终止的公差。1e-8 是默认值。根据不同的技术，精确的状态可能是。
- gtol(None，float): 根据梯度*均值的终止公差。1e-8 是默认值。所采用的程序决定了精确的条件。
- x_scale(array_data，jac): 每个变量的特征尺度。当 x 标度被设定时，该问题等价地被重新表述为 xs = x / x 标度。另一种观点认为 x scale[j]与沿着第 j 维的信任区域的大小成比例。通过设置 x 标度，使得沿标度变量的任何步长对成本函数具有相似的影响，可以获得改进的收敛。如果选择“jac ”,则使用雅可比矩阵中列的逆范数来迭代更新比例。
- loss(string，callable): 损失函数确定。
- f_scale(float): 内层和外层残差之间的软余量值，默认为 1.0。损失函数评估如下
rho_(f**2) = C**2 * rho(f**2 / C**2)，其中C为 f_scale ，rho由损失参数决定。该参数对loss='linear'没有影响，但对于其他损耗值来说，至关重要。 - max_nfev(int): 停止前可以执行的函数求值次数。如果没有(默认值)，将自动选择该值。
- diff_step(number 或 array_data): 确定雅可比有限差分*似的相对步长。x * diff 步长用于计算实际步长。如果没有选择(默认)，对于所选的有限差分法，机器的通常“最佳”功率ε被假定为 diff_step。
- tr _ solver():‘TRF’和‘dogbox’技术专门应用这种方法来解决信赖域子问题。
- tr_options(dict): 将关键字选择传递给信任区域的求解器。当 tr 解算器='exact '时，tr 选项被忽略。scipy.sparse.linalg.lsmr 的选项位于 tr_solver='lsmr '中。method='trf '也支持“正则化”选项(bool，default 为 True)，它向正规方程添加了正则化项，以在雅可比矩阵秩不足的情况下改善收敛性。
- jac_sparsity(array_data，sparse matrix): 指定有限差分估计的雅可比矩阵的稀疏结构；它必须具有以下形状:(m，n)。如果提供稀疏结构，并且雅可比矩阵每行只有几个非零分量，则计算速度会大大加快。零条目表示雅可比矩阵的对应元素也是零。强制使用“lsmr”信任区域求解器(如果存在)。当指定 None(默认值)时，将应用密集差异。对“lm”方法没有影响。
- verbose(0，1，2): 算法详细级别:0(默认)，静默操作在步骤一中显示终止报告。2:显示迭代进度(“lm”方法不支持这一点)。
- args，kwargs(dict，tuple): Fun 和 Jac 收到附加参数。两者最初都是空的。Fun(x，*args，**kwargs)是 jac 和 x 的调用签名。
方法least_squares()返回定义了以下字段的result，优化结果:
- x(ndarray，shape(n，)):找到解。
- 成本(float): 求解时的成本函数值。
- fun(ndarray，shape(m，):解向量处的残差。
- jac(稀疏矩阵，ndarray): 在 J^T J 使用高斯-牛顿法逼*成本函数的海森的解中修改雅可比矩阵。该类型与算法使用的类型相匹配。
- grad(ndarray，shape(，m): 代价函数在解处的梯度。
- 最优性(float): 一阶最优性的度量。在无约束问题中，梯度总是一致范数。它是在有限问题的迭代过程中与 gtol 进行比较的量。
- active_mask(ndarray of int，shape(n，)):每个元素表示对应的约束是否生效(即变量是否在边界)。0:没有约束生效。1:下限有效。1:活动上限。假设“trf”方法生成一系列严格可行的迭代，并且在容差水*内决定活动掩码，那么它可能是相当任意的。
- nfev(int): 已完成的函数求值次数。与“lm”方法不同,“trf”和“dogbox”方法不计算数值雅可比*似的函数调用。
- njev(int): 已完成的雅可比求值次数。如果“lm”方法采用数值雅可比*似，则设置为无。
- 状态(int): 停止算法的原因。
- 消息(字符串):终止原因的书面说明。
- success(boolean): 如果状态> 0 表示收敛要求之一已经满足，则为真。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import optimize
import numpy as np
创建一个函数 Rosebrock 和一个数据数组，并使用下面的代码将这两个东西传递给方法*least_squares()*。
def func_rosenbrock(x):
return np.array([10 * (x[1] - x[0]**2), (1 - x[0])])
x0_rosenbrock_ = np.array([2, 2])
res_1_ = optimize.least_squares(func_rosenbrock, x0_rosenbrock_)
print('solution',res_1_.x)
print('cost',res_1_.cost)
print('optimality',res_1_.optimality)
Python Scipy Leastsq Vs Least_squares
从上面的输出，我们可以得出 Leastsq 与 Python Scipy 中的 Least_squares 方法有什么不同。
我们已经学习了如何找到给定方程的最小二乘，以及 leastsq 与最小二乘方法的不同之处。
- 什么是最小二乘？
- 如何用最小二乘法求方程的最小二乘
- Python Scipy Leastsq 与最小二乘法
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我叫 Kumar Saurabh，是一名 Python 开发人员，在 TSInfo Technologies 工作。此外，像 Python 编程，SciPy，机器学习，人工智能等技术的专业知识。是我喜欢做的事情。
Python Scipy Linalg 指令
我们将学习“ Python Scipy Linalg Eig ”，它可以计算矩阵或带状矩阵的特征值或左或右特征向量，以及如何对这些值进行排序。此外，我们将讨论以下主题。
- Python Scipy Linalg 指令
- Python Scipy Linalg Eig Banded
- Python Scipy Linalg 对八
- Python Scipy 的特征值和特征向量如何排序
- 如何获得 Python Scipy Eig 左特征向量
- 如何求 Python Scipy Eig 右特征向量
目录
- Python Scipy Linalg Eig
- Python Scipy Linalg Eig 带状
- Python Scipy Linalg Eig Vs Eigh
- 蟒蛇 Scipy Linalg 卵型品种
- Python Scipy Linalg Eig 左特征向量
- Python Scipy Linalg Eig 右特征向量
Python Scipy Linalg Eig
Python Scipy 的方法*eig()*存在于模块*scipy.linalg*中，用于识别和解决方阵的普通或广义特征值问题，或寻找一般矩阵的右或左特征向量和特征值(w)。
下面给出了语法。
scipy.linalg.eig(a, b=None, left=False, right=True, overwrite_a=False, overwrite_b=False, check_finite=True, homogeneous_eigvals=False)
其中参数为:
- a(array_data (M，M)): 需要确定特征值和特征向量的实矩阵或复矩阵。
- b(array_data (M，M)): 广义特征值问题右侧的矩阵。当缺省值为 None 时，假设单位矩阵。
- left(boolean): 是否计算左特征向量并返回。默认情况下，它是假的。
- right(boolean): 是否计算右特征向量并返回。默认情况下，这是真的。
- overwrite_a(boolean): 是否替换 a 中的数据
- overwrite_b(布尔):是否替换 b 中的数据。
- check_finite(boolean): 如果需要验证输入矩阵只包含有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。
- 齐次 _egvals(布尔):如果 f 为真，则以齐次坐标返回特征值。
方法*eig()*返回 w(特征值，对每一个都重复适当的次数。除非齐次特征值=真，否则形状为(M，) 、vl(VL[:，i]列包含对应特征值 w[i]的归一化左特征向量。仅在左为真时返回)和 vr (列 vr[:，i]包含对应于特征值 w[i]的归一化的右特征向量。仅在 right=True 时返回) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.linalg import eig
import numpy as np
使用下面的代码创建一个包含美国城市经度和纬度的数组，比如**Greenfield, MA, USA : La = 42.587334, Lo = -72.603416**、**Cambridge, MD, USA : La = 38.563461, Lo = -76.085251**。
usa_city_lat_long = np.array([[42.58, -72.60.], [38.56, -76.08]])
现在使用下面的代码将上面创建的数据传递给方法*eig()*。
Python Scipy Linalg Eig
从输出中，我们可以看到使用 Python Scipy 的方法*eig()*计算出的美国城市的纬度和经度的特征向量和特征值。
Python Scipy Linalg Eig 带状
模块*scipy.linalg*的 Python Scipy 的方法*eig_banded()*识别实对称或复埃尔米特带状矩阵的特征值。
带状矩阵，也称为带状矩阵，是一种具有非零元素的稀疏矩阵，在数学上，它被限制在由主对角线和零条或多条对角线组成的对角线带中。
下面给出了语法。
scipy.linalg.eig_banded(a_band, lower=False, eigvals_only=False, overwrite_a_band=False, select='a', select_range=None, max_ev=0, check_finite=True)
其中参数为:
- a _ band():M 乘 M 的矩阵
a的带 - lower(boolean): 是矩阵的下级形式。(默认为大写形式)。
- eigvals_only(boolean): 不计算特征向量，只计算特征值。(默认情况下，也会计算特征向量)。
- overwrite _ a_band(boolean):从 a _ band 中删除数据。
- select_range(min，max): 选择一个特征值范围。
- 选择(v，I，a): 需要计算哪些特征值，a 为所有特征值，I 为最小< = i < =最大指数的特征值，v 为范围[(min，max]内的特征值。
- max_ev(int): 预计 select=='v '的特征值的最大数量。与任何其他选择值无关。如果有疑问，忽略这个论点。
- check_finite(boolean): 是否确定输入矩阵只有有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。
方法*eig_banded()*返回 w(特征值按照它们的重数以递增顺序重复)**``v(列 v[:，i]包含对应于特征值 w[i]的归一化特征向量) 。
让我们举一个例子，通过以下步骤计算带矩阵的特征值:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.linalg import eig
import numpy as np
使用下面的代码创建一个低阶的带状矩阵。
band_mat = np.array([[3, 1, 2, 4], [8, 8, 8, 0], [1, 1, 0, 0]])
print(band_mat)
使用下面的代码计算带状矩阵的特征值或特征向量。
w_, v_ = eig_banded(band_mat, lower=True)
print("Eigenvalues",w_)
print("Eigenvectors",v_)
Python Scipy Linalg Eig Banded
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*eig_banded()*计算实对称或复厄米带矩阵的特征值或特征向量。
Python Scipy Linalg Eig Vs Eigh
保证特征值通过“eigh()”排序，这也采用了受益于矩阵的对称性质的更快算法。如果你确定你的矩阵是对称的，使用这个函数。
我们要知道 "eigh()" 默认情况下只使用你矩阵的最低三角分量，假设上三角部分是由矩阵的对称性决定的。
我们可以验证 "eig()" 使用较慢的算法，因此通过使用例如 IPython 的神奇命令***%timeit***对一般矩阵有效。我们还会看到，一般来说，如果我们用更大的矩阵进行测试，这里的特征值是不排序的。
蟒蛇 Scipy Linalg 卵型品种
方法*eig()*没有任何属性来对返回值的特征向量和特征值进行排序。为了对特征值或特征向量进行排序，我们将利用 NumPy 方法*numpy.argsort*。
例如，我们将使用我们在上述小节“Python Scipy Lialg Eig”中所做的相同示例。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.linalg import eig
import numpy as np
使用下面的代码创建一个包含美国城市经度和纬度的数组，比如**Greenfield, MA, USA : La = 42.587334, Lo = -72.603416**、**Cambridge, MD, USA : La = 38.563461, Lo = -76.085251**。
usa_city_lat_long = np.array([[42.58, -72.60.], [38.56, -76.08]])
现在使用下面的代码将上面创建的数据传递给方法*eig()*。
eigval, eigvect = eig(usa_city_lat_long)
使用下面的代码对特征值和特征向量进行排序。
indx = eigval.argsort()[::-1]
eigenValues_ = eigval[indx]
eigenVectors_ = eigvect[:,indx]
print("Eigenvalues",eigenValues_)
print("Eigenvectors",eigenVectors_)
Python Scipy Linalg Eig Sort
两个变量*Eigenvalues and Eigenvectors*显示了上面输出中的排序值。
这就是如何应用 NumPy 的方法*argsort()*对特征值和特征向量进行排序。
Python Scipy Linalg Eig 左特征向量
Python Scipy 的方法*eig()*接受 boolean 类型的参数*left*，如果该参数设置为 True，那么*eig()*返回规范化的左特征向量。
下面给出了语法。
scipy.linalg.eig(a, left=False)
其中参数为:
- a(array_data (M，M)): 需要确定特征值和特征向量的实矩阵或复矩阵。
- left(boolean): 是否计算左特征向量并返回。默认情况下，它是假的。
让我们举一个例子，按照以下步骤计算给定矩阵的左特征向量:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.linalg import eig
import numpy as np
使用下面的代码创建一个矩阵。
mat = np.array([[1.5, -2.], [2., 0.]])
现在将上面的矩阵传递给方法*eig()*，参数*left*等于True，使用下面的代码计算左特征向量。
eig(mat, left=True, right=False)[1]
Python Scipy Linalg Eig Left Eigenvector
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*eig()*和参数*left*计算矩阵的左特征向量。
阅读 Python Scipy Butterworth 过滤器
Python Scipy Linalg Eig 右特征向量
Python Scipy 的方法*eig()*接受 boolean 类型的参数*right*，如果该参数设置为 True，那么*eig()*返回规范化的右特征向量。
下面给出了语法。
scipy.linalg.eig(a, right=False)
其中参数为:
- a(array_data (M，M)): 需要确定特征值和特征向量的实矩阵或复矩阵。
- right(boolean): 是否计算右特征向量并返回。默认情况下，这是真的。
让我们举一个例子，按照以下步骤计算给定矩阵的右特征向量:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.linalg import eig
import numpy as np
使用下面的代码创建一个矩阵。
mat = np.array([[4., -3.], [6., 0.1]])
现在将上面的矩阵传递给方法*eig()*，参数*right*等于True，使用下面的代码计算左特征向量。
eig(mat, left=False, right=True)[1]
Python Scipy Linalg Eig Right Eigenvector
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*eig()*和参数*right*计算矩阵的右特征向量。
除了学习如何计算和排序实对称矩阵或埃尔米特矩阵或带状矩阵的特征值和特征向量，我们还学习了如何确定矩阵的精确左右特征向量，主题如下。
- Python Scipy Linalg 指令
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- Python Scipy 的特征值和特征向量如何排序
- 如何获得 Python Scipy Eig 左特征向量
- 如何求 Python Scipy Eig 右特征向量
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Linalg Eigh
在本 Python Scipy 教程中，我们将学习“Python Scipy linang Eigh”，它用于计算埃尔米特矩阵或实对称矩阵的特征值或特征向量。
- Python Scipy Linalg Eigh
- Python Scipy Linalg 八边形三对角线
- 仅 Python Scipy Linalg Eigh Egvals
- Python Scipy Linalg Eigh Return
目录
- Python Scipy Linalg Eigh
- Python Scipy Linalg Eigh Tridiagonal
- Python Scipy Linalg Eigh Eigh Only
- Python Scipy Linalg Eigh Return
Python Scipy Linalg Eigh
Python Scipy 的方法*eigh()*存在于复埃尔米特矩阵或实对称矩阵的模块*scipy.linalg*中，用于解决常规或广义特征值问题。
下面给出了语法。
scipy.linalg.eigh(a, b=None, lower=True, eigvals_only=False, overwrite_a=False, overwrite_b=False, type=1, check_finite=True, subset_by_index=None, subset_by_value=None, driver=None)
其中参数为:
- a(array_data): 将计算一个复厄米矩阵或实对称矩阵的特征值和特征向量。
- b(array_data): 实对称复埃尔米特正矩阵。如果缺少单位矩阵，则认为是单位矩阵。
- lower(boolean): 如果相关数组数据是从 a 和 b(如果适用)的下三角形或上三角形中提取的。
- eigvals_only(boolean): 如果只计算特征值而不计算特征向量(默认两者都计算)。
- overwrite_a(boolean): 是否替换 a 中的数据
- overwrite_b(布尔):是否替换 b 中的数据。
- subset _ by _ index(iterable):所需特征值的起始和结束索引由这个二元可迭代定义(如果提供一个的话)(升序和 0 索引)。[1，4]用于仅返回第二到第五个最小的特征值。最大的三个由[n-3，n-1]返回。专用于“evr”、“evx”和“gvx”驱动程序。通过使用 int，条目被立即转换成整数()。
- subse _ by _ value(iterable):这个二元 iterable，如果给定，指定半开区间(a，b)，在这个区间内，如果有的话，只返回这些值之间的特征值。专用于“evr”、“evx”和“gvx”驱动程序。对于不受约束的端点，使用 np.inf。
- 驱动程序(字符串):指定要使用的适当的 LAPACK 驱动程序。对于普通问题，您可以从“ev”、“evd”、“evr”或“evx”中选择，而对于一般问题(其中 b 不是无)，您可以从“gv”、“gvd”或“gvx”中选择。。“evr”是常见问题的默认值。“gvd”用于一般问题的整个集合，而“gvx”用于子集要求的情况。
- check_finite(boolean): 如果需要验证输入矩阵只包含有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。
- type(int): 该参数为概括问题的 w 和 v 标识需要解决的具体种类的问题。
方法*eigh()*返回 ndarray 类型的两个值w(N(1 = N = M)个选定特征值中的每一个都重复一定次数) 和 v(如果 eigvals_only 为 False)。
让我们按照以下步骤计算复厄米矩阵或实对称矩阵的特征值或特征向量:
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import linalg
import numpy as np
创建一个矩阵，因此我们在这里将美国地区的第一个四位 pin 码作为矩阵的数据值，例如美国地区的 pin 码Aleutian East = 99553、Autauga = 36003、Clinton = 45390和Brooks = 31720。
usa_dist_pin = np.array([[9, 9, 5, 5], [3, 6, 0, 0], [4, 5, 3, 9], [3, 1, 7, 2]])
现在将上面的矩阵传递给方法*eigh()*,使用下面的代码计算特征值和特征向量。
w_, v_ = linalg.eigh(usa_dist_pin)
print("Eigenvalues",w_)
print("Eigenvectors",v_)
Python Scipy Linalg Eigh
根据上面的输出，这就是如何使用 Python Scipy 的方法*eigh()*计算特征值和特征向量。
Python Scipy Linalg Eigh Tridiagonal
模块*scipy.linalg*中 Python Scipy 的方法*eigh_tridiagonal()*用于实对称三对角矩阵，求特征值。
下面给出了语法。
scipy.linalg.eigh_tridiagonal(d, e, select='a', select_range=None, check_finite=True, tol=0.0, lapack_driver='auto')
其中参数为:
- d(ndarray): 数组的对角元素。
- e(ndarray): 数组的非对角元素。
- select_range(min，max): 选择一个特征值范围。
- select(v，I，a): 需要计算哪些特征值，
a计算所有特征值，i计算 min < = i < = max 指标的特征值，v计算[(min，max]范围内的特征值。 - check_finite(boolean): 是否确定输入矩阵只有有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。
- tol(float): 每个特征值必须满足的最严格的公差(仅在“stebz”是 lapack 驱动程序时使用)。如果一个特征值(或簇)落在这个范围内，就说它已经收敛。如果= 0。(默认值)，使用值 eps*|a|,其中|a|是矩阵 a 的 1 范数，eps 是机器精度。
- lapack_driver(string): 要使用 lapack 函数，请从“auto”、“stemr”、“stebz”、“sterf”或“stev”中选择当 select='a '时，它将使用' stemr '；如果选择='stebz '，它将使用' auto '(默认)。第二个 LAPACK 调用(到？STEIN)来获得匹配的特征向量。只有当 eigvals only=True 并且 select='a '时，才能使用关键字“sterf”。只有当 select='a '时，才可以使用' stev '。
方法eigh_tridiagonal()返回w(特征值按照它们的重数以递增的顺序重复)和v(列 v[:，i]包含对应于特征值 w[i]的归一化特征向量)。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import linalg
import numpy as np
使用下面的代码创建一个数组的对角线和非对角线元素。
diag_ele = 3*np.ones(6)
off_diag_ele = -1*np.ones(5)
使用下面的代码将上述数组传递给方法*eigh_tridiagonal()*。
w_, v_ = linalg.eigh_tridiagonal(diag_ele, off_diag_ele)
print("Eigenvalues",w_)
print("Eigenvectors",v_)
Python Scipy Linalg Eigh Tridiagonal
从输出中，我们可以看到这就是如何使用 Python Scipy 的方法*eigh_tridiagonal()*来寻找实对称三对角矩阵的特征值。
Python Scipy Linalg Eigh Eigh Only
参数*eigvals_only*被 Python Scipy 的方法*eigh()*接受来计算特征值，如果这个参数被设置为*True*。
让我们举一个同样的例子，我们在上面的小节中使用了"【Python Scipy Linalg Eigh "。
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import linalg
import numpy as np
创建一个矩阵，因此我们在这里将美国地区的第一个四位 pin 码作为矩阵的数据值，例如美国地区的 pin 码Aleutian East = 99553、Autauga = 36003、Clinton = 45390和Brooks = 31720。
usa_dist_pin = np.array([[9, 9, 5, 5], [3, 6, 0, 0], [4, 5, 3, 9], [3, 1, 7, 2]])
现在将上面的矩阵传递给参数 eigvals_only 等于True的方法*eigh()*，仅使用下面的代码计算特征值。
linalg.eigh(usa_dist_pin,eigvals_only=True)
Python Scipy Linalg Eigh Eigvals Only
从输出中，我们可以使用 Python Scipy 的参数*eigvals_only*等于*True*的方法*eigh()*看到矩阵*usa_dist_pin*的本征值
Python Scipy Linalg Eigh Return
我们在上面小节中学习的 Python Scipy 的方法eigh()返回 3 个值 aw(N(1 = N = M)个选择的特征值中的每一个都重复一定次数) ， v(如果 eigvals_only 为 False)类型 ndarray 并引发一个错误 LinAlgError(如果在特征值的计算过程中发生错误，b 矩阵不一定为正或者两者都为正。请记住，如果输入矩阵不是对称的或厄米的，即使没有错误通知，也会产生不正确的结果 。
这里我们将看到错误部分，因为我们已经在上面的*Python Scipy Linalg Eigh*小节中 *already*了解了*w*和*v*的值。
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import linalg
import numpy as np
使用下面的代码创建一个矩阵 a 和 b。
a = np.array([[9, 9, 5, 5], [3, 6, 0, 0], [4, 5, 3, 9], [3, 1, 7, 2]])
b =np.array([[-9, -9, -5, -5], [-3, -6, 0, 0], [4, -5, 3, -9], [3, -1, -7, 2]])
使用下面的代码将上述两个矩阵传递给方法eigh()。
w_, v_ = linalg.eigh(a,b)
print("Eigenvalues",w_)
print("Eigenvectors",v_)
Python Scipy Linalg Eigh Return
输出显示错误*LinAlgError*，表示矩阵b不是正矩阵。
所以在本教程中，我们学习了如何使用 Python Scipy 的 eigh()计算特征值或特征向量。还可以通过以下主题了解此方法返回的错误。
- Python Scipy Linalg Eigh
- Python Scipy Linalg 八边形三对角线
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- Python Scipy Linalg Eigh Return
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Python Scipy Linalg Norm
在本 Python Scipy 教程中，我们将学习“ Python Scipy Linalg ”，通过涵盖以下主题来计算具有不同阶数和数组轴的一维和二维数组的范数向量。
- Python Scipy Linalg Norm
- 如何利用参数顺序求范数向量
- Python Scipy 线性范数无穷大
- 如何求二维数组的范数
- 如何求指定轴上数组的范数
- Python Scipy Linalg Norm Keepdims
目录
- Python Scipy Linalg Norm
- Python Scipy Linalg 规范顺序
- Python Scipy Linalg 范数无穷大
- Python Scipy Linalg 范数 2d 数组
- Python Scipy linangl 规范轴
- Python Scipy Linalg Norm Keepdims
Python Scipy Linalg Norm
Python Scipy 的模块*scipy.linalg*中用于向量或矩阵范数的方法*norm()*。ord 参数的值决定了该函数可以返回八个可能的矩阵范数或无限个向量范数中的哪一个。对于秩不是 1 或 2 的张量，只支持 ord = None。
下面给出了语法。
scipy.linalg.norm(a, ord=None, axis=None, keepdims=False, check_finite=True)
其中参数为:
- a(array_data): 输入矩阵，如果轴是 None，a 必须是 1 维或 2 维，除非 ord 也是 None。如果 axis 和 ord 都是 None，将返回拉威尔的 2 范数。
- ord(-inf，inf，int，nuc，froc): 范数的通常顺序。inf 代表 NumPy 中的 inf 对象。
- axis(int): Axis 指定 an 的轴，如果它是一个整数，将沿着该轴计算向量范数。2-元组指示保存 2-D 矩阵的轴，并且如果轴是这样的 2-元组，则确定这些矩阵的矩阵范数。如果轴为 None，则返回向量范数(当 an 为 1 维时)或矩阵范数(当 an 为 2 维时)。
- keepdims(boolean): 如果设置为 True，则被赋范的轴作为尺寸为 1 的尺寸保留在结果中。通过这种选择，与初始 a 相比，结果将被正确广播。
- check_finite(boolean): 是否确定输入矩阵只有有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。
方法norm()返回 n(矩阵或向量的范数)。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import linalg
import numpy as np
使用下面的代码生成一个数据数组，以升序表示美国最冷的城市，如Firebanks``Grand Forks``Williston``Fargo``Duluth``Aberdeen``St.Cloud``Bismarck``Marquette和*Huron*。
array_data = np.arange(10) - 3.0
array_data
使用下面的代码计算上述数据的范数。
linalg.norm(array_data)
Python Scipy Linalg Norm
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*norm()*计算数组的范数。
Python Scipy Linalg 规范顺序
Python Scipy 的方法*norm()*接受一个参数*ord*，该参数用于范数向量的阶数。参数*ord*接受下表所示的值。
| Ord | 向量范数 | 矩阵的范数 |
| 向后 | – | 弗罗贝纽斯范数 |
| nuc | – | 核规范 |
| 没有人 | 2-范数 | 弗罗贝纽斯范数 |
| -inf | 最小(绝对值(a)) | min(sum(abs(a)，axis=1)) |
| 中程核力量 | 最大值(绝对值(a)) | max(sum(abs(a)，axis=1)) |
| Zero | sum(a！= 0) | – |
| -1 | 如下 | min(sum(abs(a)，axis=0)) |
| one | 如下 | max(sum(abs(a)，axis=0)) |
| -2 | 如下 | 最小奇异值 |
| Two | 如下 | 2-范数(最大 sing。值) |
Ord
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import linalg
import numpy as np
使用下面的代码生成一个数据数组，并将其整形为维数(3，3)。
array_data = np.arange(9) - 3.0
array_reshape = array_data.reshape((3,3))
array_reshape
使用下面的代码，用等于 fro 的阶数计算上述数据的范数。
linalg.norm(array_reshape,'fro')
使用下面的代码再次计算阶数等于 nuc 的范数。
linalg.norm(array_reshape,'nuc')
Python Scipy Linalg Norm Order
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*norm()*的参数ord计算范数。
Read Python Scipy Mann Whitneyu
Python Scipy Linalg 范数无穷大
参数ord也接受像*inf*、*-inf*这样的值来定义范数的阶，我们已经在上面的“Python Scipy Linalg 范数阶”小节中学习过。这里我们只举例，看看如果把阶值改成无穷大，范数值是怎么变化的。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import linalg
import numpy as np
使用下面的代码创建一个数据数组，并将其整形为维数(3，3)。
array_data = np.arange(9) - 3.0
array_reshape = array_data.reshape((3,3))
array_reshape
使用下面的代码，用等于 inf 的 ord 求上述数据的范数。
linalg.norm(array_reshape,np.inf)
使用下面的代码再次计算阶数等于 inf 的一维数组的范数。
linalg.norm(array_data,np.inf)
Python Scipy Linalg Norm Infinity
这就是如何使用带有参数*ord*的方法*norm()*计算阶数等于无穷大的范数。
Python Scipy Linalg 范数 2d 数组
我们已经计算了一维数组的范数，并且还将数组整形为不同的维度来计算范数，因此在这里我们将看到如何通过以下步骤来计算二维数组的范数:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import linalg
import numpy as np
使用下面的代码创建一个 2d 数据数组。
array_data = np.array([[2, 1, 3], [6, 4, 6]])
array_data
使用下面的代码计算上面创建的 2d 数据的范数。
linalg.norm(array_data)
Python Scipy Linalg Norm 2d array
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*norm()*计算 2d 数据的范数。
Python Scipy linangl 规范轴
Python Scipy 方法*norm()*有一个参数axis用来计算给定数组的指定轴上的向量范数。
如果轴是一个整数，它指定将沿其计算向量范数的轴。2-tuple 表示保存 2-D 矩阵的轴，当这发生时，计算这些矩阵的矩阵范数。当坐标轴为 None 时，将返回向量范数(对于一维数模)或矩阵范数(对于二维数模)。
让我们举一个例子，按照以下步骤计算沿阵列轴的向量范数:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import linalg
import numpy as np
使用下面的代码创建一个 2d 数据数组。
array_data = np.array([[2, 1, 3], [6, 4, 6]])
array_data
首先，使用下面的代码，在不指定轴或缺省轴的情况下，找到上面创建的 2d 数据的范数。
linalg.norm(array_data)
使用下面的代码，沿着轴找到等于零的范数。
linalg.norm(array_data,axis = 0)
使用下面的代码，再次沿着轴找到等于 1 的范数。
linalg.norm(array_data,axis = 1)
Python Scipy Linagl Norm Axis
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*norm()*的参数axis找到沿着给定数组的特定轴的范数向量。
Python Scipy Linalg Norm Keepdims
Python Scipy 方法*norm()*接受一个参数*keepdims*,如果该参数设置为 True，则赋范轴作为尺寸为 1 的尺寸保留在结果中。当使用此选项与原始 a 进行比较时，结果将被正确传达。
让我们举一个例子，通过下面的步骤来看看保持参数*keepdims*等于 true 的效果:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import linalg
import numpy as np
使用下面的代码创建一个 2d 数据数组。
array_data = np.array([[3, 1, 2], [4, 6, 5]])
array_data
首先，在没有指定keepdims参数的情况下，或者在使用下面代码的keepdims参数的默认值的情况下，找到上面创建的 2d 数据的范数。
linalg.norm(array_data)
现在使用下面的代码将keepdims的值改为 True。
linalg.norm(array_data,keepdims = True)
Python Scipy Linalg Norm Keepdims
这就是如何在 Python Scipy 的方法*norm()*中使用参数*keepdims*的方法。
我们已经学习了如何使用参数 ord、axis 和 keepdims 来查找给定数组的范数向量，还学习了如何使用以下主题来查找 2d 数组的范数。
- Python Scipy Linalg Norm
- 如何利用参数顺序求范数向量
- Python Scipy 线性范数无穷大
- 如何求二维数组的范数
- 如何求指定轴上数组的范数
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我叫 Kumar Saurabh，是一名 Python 开发人员，在 TSInfo Technologies 工作。此外，像 Python 编程，SciPy，机器学习，人工智能等技术的专业知识。是我喜欢做的事情。
使用 Python Scipy Linalg Svd
我们将学习“*Python Scipy Linalg Svd*”计算数据的奇异值分解以及如何实现。此外，我们将讨论以下主题。
- 什么是 SVD？
- 如何使用 Svd()方法计算奇异值分解
- Svd()方法返回的值是什么
- 如何求矩阵奇异值
- 如何使用 Diagsvd()创建 SVD sigma 矩阵
- Python Scipy Linalg Orth
- Python Scipy Linalg Svd Null_space
目录
- 什么是奇异值分解？
- Python Scipy Linalg Svd
- Python Scipy Linalg Svd 返回
- Python Scipy Linalg Svd 的虚数
- Python Scipy Linalg Diagsvd
- Python Scipy Linalg Orth
- Python Scipy Linalg Svd Null_space
什么是奇异值分解？
线性代数中的一个关键思想是奇异值分解。奇异值分解(SVD)需要几个相关概念的知识，包括矩阵、矩阵类型、矩阵变换等。，才能被理解。学习矩阵的奇异值分解变得越来越困难，因为这个概念与其他线性代数概念有联系。
在分解过程中，矩阵的唯一值分解为三个独立的矩阵。因此，A = UDV ^T 可用于根据矩阵 A 分解成三个矩阵的乘积来定义矩阵 A 的奇异值分解。
在这种情况下，矩阵 D 是对角的，具有实正项，列 U 和 V 是正交的。在本教程中，我们将学习使用 Python Scipy 的方法计算 SVD。
阅读: Python Scipy Ndimage Imread 教程
Python Scipy Linalg Svd
Python Scipy 在模块*scipy.linalg*中有一个方法*svd()*用于奇异值分解。矩阵 a 被分解成两个酉矩阵 U 和 Vh，以及奇异值(实数，非负)的一维数组 S，使得 a == U @ S @ Vh，其中 S 是具有主对角线 S 的适当形状的零矩阵
下面给出了语法。
scipy.linalg.svd(a, overwrite_a=False, check_finite=True, full_matrices=True, compute_uv=True, lapack_driver='gesdd')
其中参数为:
- a(array_data，M，N): 我们要分解的矩阵。
- full _ matrix(boolean):U 和 Vh 如果为真(默认)(N，N)则为(M，M)形。如果为 True，则形式为(M，K)和(K，N)，K 等于最小值(M，N)。
- comput_uv(): 是否计算 U 和 Vh 以及 s，默认值为 True。
- overwrite_a(boolean): 是否覆盖a；可能会提高性能。默认值为 False。
- check_finite(boolean): 是否确定输入矩阵只有有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。
- lapack_driver: 是使用通用矩形方法(' gesvd ')计算 SVD，哪个更有效，还是使用分治策略(' gesdd ')。MATLAB 和 Octave 使用“gesvd”技术。“gesdd”是默认值。
方法*svd()*返回 ndarray 类型的 U(酉矩阵的左奇异向量) ， s(奇异值) 和 vh(酉矩阵的右奇异向量) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from numpy.random import default_rng
from scipy.linalg import svd
使用下面的代码通过 default_rng 随机数生成器生成一个数据数组。
random_numgen = default_rng()
m, n = 10, 6
array_data = random_numgen.standard_normal((m, n)) + 1.j*random_numgen.standard_normal((m, n))
使用下面的代码对上述数据使用方法*svd()*。
U, s, Vh = svd(array_data)
print("left singular vectors of Unitary matrix",U.shape)
print("singular values",s)
print("right singular vectors of Unitary matrix",Vh.shape)
Python Scipy Linalg Svd
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*svd()*计算数组的奇异值分解。
Python Scipy Linalg Svd 返回
Python Scipy 的方法*svd()*返回三个值 U(左奇异向量的列酉矩阵。基于形状为(M，M)或(M，K))的全矩阵、、s(奇异值按形式(K，)的逆时间顺序排列，其中 K = min (M，N)) 、、Vh(具有右奇异向量行的酉矩阵)。基于全矩阵，形状为(N，N)或(K，N)) 。
而且，这种方法会产生错误: LinAlgError (如果 SVD 计算未能收敛)。我们已经通过方法*svd()*了解了上面返回的值。但在这里，我们也将按照以下步骤举一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from numpy.random import default_rng
from scipy.linalg import svd
使用下面的代码通过 default_rng 随机数生成器生成一个数据数组。
random_numgen = default_rng()
m, n = 5,5
array_data = random_numgen.standard_normal((m, n)) + 1.j*random_numgen.standard_normal((m, n))
使用下面的代码对上面创建的数组数据应用方法*svd()*。
U, s, Vh = svd(array_data)
print("left singular vectors of Unitary matrix",U.shape)
print("singular values",s)
print("right singular vectors of Unitary matrix",Vh.shape)
Python Scipy Linalg Svd Return
上面的输出显示了 Python Scipy 的方法*svd()*返回的值。
Python Scipy Linalg Svd 的虚数
Python Scipy 在模块*scipy.linalg*中包含一个方法*svdvals()*，用于计算矩阵的奇异值。
下面给出了语法。
scipy.linalg.svdvals(a, overwrite_a=False, check_finite=True)
其中参数为:
- a(array_data，M，N): 我们要分解的矩阵。
- overwrite_a(boolean): 是否覆盖a；可能会提高性能。默认值为 False。
- check_finite(boolean): 是否确定输入矩阵只有有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止)。
该方法返回 ndarray (min(M，M)) 类型的】T0(从最低到最高排序的奇异值)。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.linalg import svdvals
import numpy as np
创建一个数组，表示网站“Pythonguides.com”上来自美国城市的访问者的百分比，如来自New York = 1%、Los Angeles = 4%、Chicago = 2%等。
usa_citi_vistors = np.array([[1.0, 4.0],
[2.0, 1.0],
[3.0, 2.0],
[0.0, 3.0],
[2.0, 0.0]])
现在使用下面的代码找出上面创建的数组或矩阵的奇异值。
svdvals(usa_citi_vistors)
Python Scipy Linalg Svd Vals
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*svdvals()*计算矩阵的奇异值。
阅读: Python Scipy 稀疏 Csr_matrix
Python Scipy Linalg Diagsvd
Python Scipy 的方法*diagsvd()*存在于模块*scipy.linalg*中，该模块使用奇异值和大小 M，n 创建 SVD sigma 矩阵。
下面给出了语法。
scipy.linalg.diagsvd(s, M, N)
其中参数为:
- s(array_data，M，N): 它是一个奇异值。
- M(int): 以 s 为奇异值的矩阵的大小。
- N(int):s 值奇异矩阵的大小。
方法返回 s(奇异值分解的 S-矩阵) 。
让我们以下面的步骤为例:
from scipy.linalg import diagsvd
使用下面的代码为 M = 2 和 N= 4 的计算 svd 传递数组***[3,4]***。
from scipy.linalg import diagsvd
Python Scipy Linalg Diagsvd
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*diagsvd()*使用奇异值创建 SVD sigma 矩阵。
Python Scipy Linalg Orth
Python Scipy 中模块*scipy.linalg*的方法*orth()*,该方法应用 SVD 来为 a 的范围建立标准正交基。
下面给出了语法。
scipy.linalg.orth(A, rcond=None)
其中参数为:
- A(input_array): 是输入数组。
- recond(float): 条件数相对。如果奇异值 s 小于 rcond * max(s ),则视为零。浮点 eps * max 为默认值(M，N)。
方法*orth()*返回Q(K = A 的有效秩，由 rcond 定义。A)的一个正交基。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import linalg
import numpy as np
创建秩 2 矩阵，并使用下面的代码将矩阵传递给方法*orth()*。
array = np.array([[0, 2, 0], [0, 4, 0]])
linalg.orth(array)
Python Scipy Linalg Orth
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*orth()*为 A 的值域建立正交基。
阅读: Python Scipy Butterworth 滤镜
Python Scipy Linalg Svd Null_space
模块*scipy.linalg*中 Python Scipy 的方法*null_space()*使用 SVD 为 a 的零空间创建一个标准正交基。
下面给出了语法。
scipy.linalg.null_space(A, rcond=None)
其中参数为:
- A(input_array): 是一个输入数组。
- recond(float): 条件数相对。如果奇异值 s 小于 recond * max(s ),则视为零。浮点 eps * max 为默认值(M，N)。
方法*null_space()*返回z(K = A 的有效秩，由 rcond 定义。 范围的标准正交基。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import linalg
import numpy as np
使用下面的代码创建一个数组。
array = np.array([[2, 2], [1, 1]])
现在使用下面的代码将上面的数组传递给方法*null_space()*。
linalg.null_space(array)
Python Scipy Linalg Svd Null_space
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*null_space()*使用 SVD 为 A 的零空间创建正交基。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy 衍生的数组
- Python Scipy Linalg Eig
- python scipy fccluster的开发
- Python Scipy 空间距离 Cdist
- Python Scipy Mann Whitneyu
- Python Scipy 特征值
我们已经介绍了如何使用 Python Scipy 的方法*svd()*找到奇异值分解，还学习了如何通过应用不同的方法(如 diagsvd()、orth())来创建正交基。并涵盖了以下主题。
- 什么是 SVD？
- 如何使用 Svd()方法计算奇异值分解
- Svd()方法返回的值是什么
- 如何求矩阵奇异值
- 如何使用 Diagsvd()创建 SVD sigma 矩阵
- Python Scipy Linalg Orth
- Python Scipy Linalg Svd Null_space
我叫 Kumar Saurabh，是一名 Python 开发人员，在 TSInfo Technologies 工作。此外，像 Python 编程，SciPy，机器学习，人工智能等技术的专业知识。是我喜欢做的事情。
如何使用 Python Scipy Linprog
通过本教程，我们将了解“*Python Scipy Linprog*”以及如何将一个数值最大化或最小化作为目标，以及如何利用单纯形等各种技术。，以确定最佳值。我们还将讨论以下主题。
- 什么是线性规划？
- 如何使用 Scipy Linprog 计算不等式或等式的最优值？
- 如何将 Scipy Linprog 与 highs 方法一起使用？
- 如何借助 Linporg 方法中的 bounds 参数指定不等式或等式的界限
- 如何在单纯形法中使用 Scipy Linprog
- 我们能用 Linprog 方法使用稀疏矩阵吗？
- Scipy Linprog 如何处理不可行解？
目录
- 什么是线性规划？
- 蟒蛇 scipy linlanguage
- python scipy linlanguage 的简单性
- python scipy linlanguage 高等版
- Python Scipy Linprog 界限
- Python Scipy Linprog 稀疏矩阵
- Python Scipy Linprog 不可行
什么是线性规划？
线性规划是数学中用于在特定约束条件下优化操作的一种技术。在线性规划中，主要目标是最大化或最小化数值。它由线性函数组成，这些函数必须遵守不等式或线性方程形式的约束。
为了确定最佳的资源利用，线性规划被认为是一种关键技术。两个术语，线性和编程，组成了短语“ 线性编程 ”几个一次变量之间的联系用“线性”这个词来定义。从一系列选择中选择最佳解决方案的行为被称为“编程”
换句话说，线性规划被视为在满足由线性关系表示的一组条件的同时最大化或缩减给定数学模型的目标函数的方法。线性规划问题的主要目标是找出最佳答案。
在本教程中，我们将利用模块***[scipy.optimize](https://pythonguides.com/scipy-optimize/)***的 Python Scipy 方法*linprog*来解决线性编程问题。
蟒蛇 scipy linlanguage
Python Scipy 在模块*scipy.optimize*中有一个方法*linprog()*使用线性目标函数最小化，同时观察等式和不等式约束。
下面给出了语法。
scipy.optimize.linprog(c, b_eq=None, bounds=None, A_ub=None, method='highs', A_eq=None, b_ub=None, callback=None, options=None, x0=None, integrality=None)
其中参数为:
- c(1d_array): 线性目标函数的系数必须最小化。
- A_ub(2d_array): 不等式约束的矩阵。ub 的每一行包含基于线性不等式的 x 上的约束的系数。
- b_ub(1d_array): 不等式的约束向量。每个元素对应的 A_ub @ x 值的上限由该元素表示。
- A_eq(2d_array): 等式约束的矩阵。eq 的每一行包含基于线性等式的 x 上的约束的系数。
- b_eq(1d_array): 等式约束的向量。方程@ x 的每一个元素都必须与方程 b 的一个元素重合。
- bounds(sequence):x 的决策变量的每个分量的下限值和上限值由一系列(min，max)对表示。使用“无”来说明没有边界。默认情况下，边界设置为 0 和 0。如果只给出一个元组(min，max ),所有选择变量的边界将被设置为较低和较高的值。
- 方法(字符串):用于以标准形式解决问题的算法。支持以下内容:“highs”(默认)、“highs-ds”、“highs-ipm”、“内点”、“更新的单纯形”和“单纯形”
- callback(callable): 如果指定了回调函数，算法每次迭代至少调用一次。回调函数只能接受一个参数。
- options(dict): 一个可能的求解器的字典。
- x0(1d_array): 将通过优化技术改进的决策变量猜测。该选项目前仅由“修正单纯形”方法使用，并且仅当 x0 代表一个直截了当、似是而非的答案时才能使用。
- 完整性(1d_array): 指定每个决策变量受到的完整性限制的类型。
- 0:连续变量；对完整性没有要求。
- 1:必须在一定范围内的整数变量是决策变量。
- 2:决策变量必须在其范围内，或者值为 0。半连续变量
- 3:半整数变量；结果变量必须取值为 0，或者在限定范围内为整数。
- 默认情况下，所有变量都是连续的。目前只有“highs”方法将这一论点考虑在内。
“scipy . optimize . optimize result”由下面的字段组成，由方法linprog()返回。请注意，字段的返回类型可能会根据优化是否成功而改变，因此建议在依赖其他字段之前验证“OptimizeResult.status”。
- x:(1d_array): 满足要求同时最小化目标函数的决策变量的值。
- fun(float): 目标函数的最优值，c @ x
- slack(1d _ array):slack 变量(名义上为正)的值，“b ub–A ub @ x。”
- con(1d_array): 等式约束(名义上为零)残差，“b eq–A eq @ x。”
- 成功(布尔): 如果算法找到了最优解，那么语句为真。
- 状态(int): 表示算法退出状态的整数。 0: 优化成功完成。 1: 达到迭代上限。这个问题似乎无法解决。这个问题似乎没有边界。 4: 数字有问题。
- nit(int): 跨所有阶段进行的总重复次数。
让我们采用一个目标函数，通过以下步骤找到它的最佳值:
使用下面的代码导入所需的方法库。
from scipy import optimize
使用下面的代码定义不等式及其界限。
c_ = [-1, 3]
A_ = [[-2, 1], [1, 3]]
b_ = [5, 3]
x0_bounds_ = (None, None)
x1_bounds_ = (-2, None)
现在使用下面的代码将上面的定义不等式传递给方法*linprog()*来求解。
res_ = optimize.linprog(c_, A_ub=A_, b_ub=b_, bounds=[x0_bounds_, x1_bounds_])
print(res_.fun)
print(res_.x)
print(res_.message)
Python Scipy Linprog
这就是如何使用 Python Scipy 的*linprog()*方法。
python scipy linlanguage 的简单性
解决线性规划问题有一个*simplex*方法，一般来说，不等式是一个有许多约束的函数。多边形是不等式，顶点是不等式的解。
单纯形法是一种将顶点作为潜在解决方案进行评估的系统化过程。通过在图上勾勒出约束，一些简单的优化问题可以得到解决。然而，只有两个变量的不等式系统可以用这种方法解决。在现实世界中，问题经常涉及数百个方程和数千个变量，这可能导致天文数字的极值点。
Python Scipy 方法*linprog()*接受一个参数*method*来指定使用哪种方法来解决线性问题。所以这里我们将使用*simplex*方法来求解 LP。
下面给出了语法。
scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options={'maxiter': 5000, 'disp': False, 'presolve': True, 'tol': 1e-12, 'autoscale': False, 'rr': True, 'bland': False}, x0=None)
让我们举一个例子，通过以下步骤使用单纯形法找到目标函数的最优值:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import optimize
定义下面显示的不等式或等式问题。
Python Scipy Linprog Simplex Example
c_ = [-40, 30]
A_ = [[1, 1], [2, 1]]
b_ = [8, 12]
x0_bounds_ = (0, None)
x1_bounds_ = (0, None)
现在使用*linprog()*中的方法*simplex*找到解决方案。
res_ = optimize.linprog(c_, A_ub=A_, b_ub=b_, bounds=[x0_bounds_, x1_bounds_],method='simplex')
print(res_.fun)
print(res_.x)
print(res_.message)
Python Scipy Linprog Simplex
这就是如何使用方法*simplex*计算目标函数的最优值。
python scipy linlanguage 高等版
Method='simplex '从 1.9.0 版起已被弃用，并将在 SciPy 1.11.0 中被删除。Method='highs '被用来代替它，因为它更快更可靠。
让我们以在上述小节中使用的相同示例为例，通过以下步骤找到目标函数的最优解:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import optimize
定义下面显示的不等式或等式问题。
c_ = [-40, 30]
A_ = [[1, 1], [2, 1]]
b_ = [8, 12]
x0_bounds_ = (0, None)
x1_bounds_ = (0, None)
现在使用*linprog()*中的方法*simplex*找到解决方案。
res_ = optimize.linprog(c_, A_ub=A_, b_ub=b_, bounds=[x0_bounds_, x1_bounds_],method='highs')
print(res_.fun)
print(res_.x)
Python Scipy Linprog Highs
这就是如何使用方法*highs*计算目标函数的最优值。
Read: Python Scipy Freqz
Python Scipy Linprog 界限
方法*linprog()*接受一个参数*bounds*，该参数是 x 中每个元素的最小值和最大值，由一系列(min，max)对指定。如果没有界限，使用 None 来表示。界限通常设置为(0，None)(所有决策变量都是非负的)。
所有决策变量的界限将由提供的单个元组(min，max)设置。
让我们以一个目标函数为例，通过以下步骤调整该函数的边界，以查看该函数的最佳值:
一家美国公司生产了两种不同的电视，一种是彩色的，另一种是黑白的。该公司每周只能生产不超过 150 台。卢比构建黑白集需要 2500，而 Rs。建造一个彩色布景需要 3000 英镑。公司每周生产电视机的成本不应超过 64 万卢比。
如果要制作 Rs，需要生产多少台黑白和彩色电视机。每套 500 卢比。每套颜色 600 元，赚最多的钱？利用 LPP 创造这个。
from scipy.optimize import linprog
使用下面的代码定义问题。
- 受限制:
- x，y ≥ 0(非负约束)
- x + y ≤ 150(数量限制)
- 2500x+3000y ≤ 640000(成本限制)
- 目标函数:Z = 500x + 600y
c_ = [500, 600]
A_ = [[1, 1], [2500, 3000]]
b_ = [150, 640000]
x0_bounds_ = (0, None)
x1_bounds_ = (0, None)
现在使用下面的代码为上面定义的目标函数找到最佳值。
res_ = optimize.linprog(c_, A_ub=A_, b_ub=b_, bounds=[x0_bounds_, x1_bounds_])
print(res_.x)
print(res_.slack)
print(res_.fun)
print(res_.message)
Python Scipy Linprog Bounds
再次将 x0_bounds_ = (0，无)和 x1_bounds_ = (0，无)更改为 x0_bounds_ = (3，无)，x1_bounds_ = (3，无)。
c_ = [500, 600]
A_ = [[1, 1], [2500, 3000]]
b_ = [150, 640000]
x0_bounds_ = (3, None)
x1_bounds_ = (3, None)
Python Scipy Linprog Bounds-Example
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*linprog()*的参数bounds来指定目标函数的期望边界。
阅读: Python Scipy 最小化
Python Scipy Linprog 稀疏矩阵
我们认为创建一个(或两个)密集矩阵来求解一个重要的稀疏线性规划可能不是一个好主意。在求解大型稀疏线性规划时，采用配备有处理大型稀疏线性规划的求解器是至关重要的，同时在不故意创建任何零元素的情况下生成模型也是至关重要的。
在 Python 中创建一个健壮、快速、稀疏的单纯形 LP 解算器来取代 SciPy dense 解算器并不是一件容易的事情。此外，一个纯粹的基于 Python 的求解器可能无法正常工作。虽然不是非常非常大(可能是大的，中等大小的模型是合理的描述)，但是我们希望采用的模型的大小可能保证使用商业解算器，如 Cplex、Gurobi 或 Mosek。
这些问题解决者工作迅速且始终如一(他们解决你抛给他们的任何 LP 问题)。它们都有 Python APIs。学术解决方案是免费的或者相当便宜。
所以最后我们想说稀疏矩阵与 linprog 是不相容的。
阅读: Python Scipy 指数
Python Scipy Linprog 不可行
如果没有可能的解决方案满足所有的限制，或者如果没有可行的解决方案可以创建，那么线性规划是不可行的。不可行性通常表示某种错误，因为无论我们正在建模的实际操作是什么，都必须遵守现实的限制。
这可能是由于不正确的数据值或某些约束规范中的错误造成的。
如果任何标准形式的线性规划都没有最优解，那么这个问题要么是无解的，要么是无界的。如果可行的解决方案存在，简单可行的解决方案也存在。当存在最优解时，存在基本上可行的解也是最优解。
让我们以我们在“Python Scipy Linprog Highs”小节中使用的相同示例为例，按照以下步骤更改绑定值:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import optimize
定义不等式或等式问题，其错误界限如下所示。
c_ = [-40, 30]
A_ = [[1, 1], [2, 1]]
b_ = [8, 12]
x0_bounds_ = (0, -1)
x1_bounds_ = (0, None)
现在使用*linprog()*中的方法*simplex*找到解决方案。
res_ = optimize.linprog(c_, A_ub=A_, b_ub=b_, bounds=[x0_bounds_, x1_bounds_],method='highs')
print(res_.fun)
print(res_.x)
Python Scipy Linprog Infeasible
上述解决方案的状态为 2，表示该问题似乎不可行。
您可能也喜欢阅读下面的 Python Scipy 教程。
- Python Scipy 矩阵
- Python Scipy 卷积 2d
- Python Scipy 插值
- Scipy Ndimage Imread
- Python Scipy Softmax
- Scipy 正态分布
- Scipy Ndimage Rotate
- Scipy Misc +示例
我们在以下主题中介绍了如何计算目标函数的最优值，以及 linprog 如何处理目标函数中的错误或无效值。
- 什么是线性规划？
- 如何使用 Scipy Linprog 计算不等式或等式的最优值
- 如何将 Scipy Linprog 与 highs 方法一起使用？
- 如何借助 Linporg 方法中的 bounds 参数指定不等式或等式的界限
- 如何在单纯形法中使用 Scipy Linprog
- 我们能用 Linprog 方法使用稀疏矩阵吗？
- Scipy Linprog 如何处理不可行解？
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Load Mat File
在本 Python 教程中，我们将学习“ Python Scipy 加载 mat 文件 ”，我们将使用 Python Scipy 的方法加载或读取 Mat 文件，此外还包括以下主题。
- Python Scipy Load Mat File
- Python Scipy 加载 Mat 结构
- Python Scipy 将 Mat 文件加载到数据帧
- Python Scipy 加载 Mat 文件 Hdf5
- Python Scipy 保存并加载 Mat 文件
- Python Scipy Whosmat 文件
还有，查一下相关的 Scipy 教程: Python Scipy 差分进化
目录
- Python Scipy Load Mat File
- Python Scipy 加载 Mat 结构
- Python Scipy 加载 Mat 文件到数据帧
- Python Scipy 加载 Mat 文件 Hdf5
- Python Scipy 保存并加载 Mat 文件
- Python Scipy Whosmat 文件
Python Scipy Load Mat File
在我们开始之前， 什么是 mat 文件？ “，MATLAB 应用程序所使用的二进制数据容器格式由带有“.”的文件表示。mat”分机。该扩展由 Mathworks 创建，MAT 文件被归类为数据文件，因为它们包含变量、数组、函数和其他类型的信息。
Python Scipy 在模块*scipy.io*中包含了一个方法 loadmat() 来加载 Matlab 文件。
下面给出了语法。
scipy.io.loadmat(file_name, mdict=None, appendmat=True)
其中参数为:
- 文件名(str): 文件名(如果 appendmat==True，则不带. mat 扩展名)。也可以传递类似打开文件的对象。
- mdict(dict): 输入 matfile 变量的字典。
- appendmat(boolean):If the’。' mat extension '不存在，请将其添加到指定文件名的末尾。默认情况下为 True。
方法*loadmat()*返回*m_dict*,它是包含作为值的加载矩阵和作为键的变量名的字典。
让我们按照以下步骤来看一个例子:
去网站***https://matlab.mathworks.com/***写下面的代码，将变量p的值保存到 Matlab 工作区的文件pqfile.mat中。
p = rand(1,10);
save('pqfile.mat','p')
运行上述代码后，它生成一个包含变量p的文件名*pqfile.mat*。然后点击下载按钮，将文件下载到您的计算机上。
Python Scipy Load Mat File Example
现在，我们将使用下面的代码通过方法loadmat()加载文件。
from scipy.io import loadmat
loadmat('pqfile.mat')
Python Scipy Load Mat File
看上面的输出，加载文件pqfile.mat后，显示了header、version、globals等信息以及变量p的值。
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*loadmat()*加载 mat 文件。
Python Scipy 加载 Mat 结构
我们知道如何使用 Python Scipy 的方法loadmat()来加载 mat 文件，现在我们将了解方法*loadmat()*接受的参数*struct_as_record*。
struct _ as _ record(bool):用 dtype=object 确定是将 MATLAB 结构加载为 NumPy 记录数组还是传统的 NumPy 数组将此值设置为 False 复制了 scipy 0.7 . x 版的行为(返回 NumPy 对象数组)(返回 NumPy 对象数组)。因为它使 MATLAB 文件的往返加载和保存更容易，所以 True 是默认设置。
Python Scipy 加载 Mat 文件到数据帧
在本节中，我们将加载 mat 文件，并使用 Pandas 的方法*Dataframe()*将其转换为数据帧。例如，我们将使用我们在上面的“Python Scipy Load mat File”小节中创建的同一个 Mat 文件pqfile.mat。
让我们使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.io import loadmat
import pandas as pd
现在使用如下所示的方法loadmat()加载文件。
mat = loadmat('pqfile.mat')
该方法返回包含信息的字典，该信息以键值对的形式包含变量的名称和它们的值。
访问字典中的变量值。这里我们将使用字典的方法*get()*,它接受一个键，这个键是一个变量名，返回与给定键相关的值，假设这个键存在于字典中。
并将返回值传递给 Pandas 的方法*Dataframe()*以将值转换为 dataframe，如下所示。
dataframe = pd.DataFrame(mat.get('p'))
使用以下代码查看转换为数据框的 mat 文件。
dataframe
Python Scipy Load Mat File To Dataframe
这就是如何在 Python SciPy 中将 mat 文件加载到 dataframe 中。
Read: Python Scipy Mann Whitneyu
Python Scipy 加载 Mat 文件 Hdf5
在本节中，我们将使用包 h5py 来加载 mat 文件，因为方法*loadmat()*不能加载*h5*类型文件的*HDF5*。HDF5 二进制数据格式有一个 Pythonic 接口，称为 h5py 包。
它使您能够使用 NumPy 快速简单地处理大量数字数据。例如，保存在磁盘上的多 TB 数据集可以像实际的 NumPy 数组一样进行划分。一个文件可以容纳数千个数据集，每个数据集都根据需要进行分类和标记。
因此，这里我们将加载我们在 Matlab 中使用下面的代码创建的文件myrndarray.h5。
>> h5create('myrndarray.h5','/DS1',[5 10])
>> myrnddata = rand(5,10);
h5write('myrndarray.h5', '/DS1', myrnddata)
>> h5disp('myrndarray.h5')
现在选择文件并将其下载到您的计算机上。
打开 Jupyter Notebook，使用下面的 python 代码安装软件包*h5py*。
pip install h5py
Python Scipy Load Mat File Hdf5 Example
使用下面的代码导入模块h5py。
import h5py
读取 Matlab 使用模块h5py的方法*File()*创建的文件*myrndarray.h5*。
f_data = h5py.File('myrndarray.h5','r')
现在使用字典的方法*get()*通过下面的代码了解文件信息。
f_data.get('DS1')
Python Scipy Load Mat File Hdf5
输出显示文件格式 HDF5，键等于 DS1，形状等于***(10,5)***。这就是如何读取格式为*hdf5*或*h5*的文件。
阅读: Python Scipy 特征值
Python Scipy 保存并加载 Mat 文件
到目前为止，我们已经学习了如何加载 mat 文件，现在在本节中，我们将知道如何保存和加载 mat 文件。为了保存扩展名为*.mat*的文件，我们将使用模块*scipy.io*的方法*savemat()*。
下面给出了语法。
scipy.io.savemat(file_name, mdict, appendmat=True, format='5', long_field_names=False, do_compression=False, oned_as='row')
其中参数为:
- 文件名(str): 文件名(如果 appendmat==True，则不带. mat 扩展名)。也可以传递类似打开文件的对象。
- mdict(dict): 输入 matfile 变量的字典。
- appendmat(boolean):If the’。' mat extension '不存在，请将其添加到指定文件名的末尾。默认情况下为 True。
- format { 4:5 }:“5”(默认值)用于 MATLAB 版本 5 及更高版本(最高 7.2)，而“4”用于 MATLAB 版本 4.mat 文件。
- long _ field _ names(boolean):False(缺省值)–一个结构的最大字段名长度是 31 个字符，这是已记录的最大长度。诚然，一个结构的最大字段名长度是 63 个字符，这与 MATLAB 7.6+兼容。
- do_compression(boolean): 矩阵压缩应启用或禁用；默认值为 False。
- oned_as(row，column): 如果值为“column”，则将一维 NumPy 数组作为列向量写入如果是“row”，从一维 NumPy 数组创建行向量。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import io
import numpy as np
创建一个数组并将该数组传递给一个字典，使用下面的代码创建一个字典。
array = [2,3,5,2,7]
array_dict = {"array": array, "label": "example"}
array_dict
现在使用文件名为matlab_array.mat的方法io.savemat()以 Matlab 风格保存文件。
io.savemat("matlab_array.mat", array_dict)
从上面的代码中，我们使用*savemat()*方法成功地将 mat 文件保存在 Jupyter 笔记本的当前目录中
Python Scipy Save And Load Mat File
要加载保存的 mat 文件*matlab_array.mat*，请参考“Python Scipy 加载 Mat 文件”小节。
Python Scipy Whosmat 文件
要查看 mat 文件中的变量，使用模块*scipy.io*的方法*whosmat()*。
下面给出了语法。
scipy.io.whosmat(file_name, appendmat=True)
其中参数为:
文件名(str): 文件名(如果 appendmat==True，则不带. mat 扩展名)。也可以传递类似打开文件的对象。
appendmat(布尔):If the’。' mat extension '不存在，请将其添加到指定文件名的末尾。默认情况下为 True。
让我们举一个例子，使用下面的 python 代码导入所需的模块。
from scipy import io
现在使用方法*whosmat()*来检查 mat 文件*pqfile.mat*中的变量，我们已经在本教程的上述小节“Python Scipy Load Mat File”中创建了这个 Mat 文件。
io.whosmat('pqfile.mat')
Python Scipy Whosmat File
从输出中，我们可以看到文件*pqfile.mat*包含一个*double*类型的变量*p*。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy 统计模式
- Scipy Butterworth 滤波器
- Python Scipy Stats Fit
- Python Scipy 最小化
- Python Scipy 指数
- Scipy 正态分布
- Python Scipy 曲线拟合
因此，在本教程中，我们已经了解了“*Python Scipy Load Mat File*”并涵盖了以下主题。
- Python Scipy Load Mat File
- Python Scipy 加载 Mat 结构
- Python Scipy 将 Mat 文件加载到数据帧
- Python Scipy 加载 Mat 文件 Hdf5
- Python Scipy 保存并加载 Mat 文件
- Python Scipy Whosmat 文件
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Lognormal + 10 个示例
本 Python 教程将教我们如何使用*Python Scipy log normal*生成对数正态分布，以及如何使用参数均值和标准差定制分布。并浏览以下主题。
- 什么是对数正态分布？
- Python Scipy Lognormal
- Python Scipy 对数正态*均值
- Python Scipy 对数正态随机
- Python Scipy 对数正态样本
- Python Scipy 对数正态形状
- Python Scipy 对数正态标准差
- Python Scipy Lognormal Cdf
- Python Scipy Lognormal Fit
- Python Scipy Lognormal Pdf
- Python Scipy Lognormal Log Pdf
目录
- 什么是对数正态分布？
- Python Scipy Lognormal
- Python Scipy 对数正态*均值
- Python Scipy 对数正态随机
- Python Scipy 对数正态样本
- Python Scipy 对数正态形状
- Python Scipy 对数正态标准差
- Python Scipy Lognormal Cdf
- Python Scipy 对数正态拟合
- Python Scipy Lognormal Pdf
- Python Scipy log normal log pdf
- Python Scipy Log normal Log Cdf
什么是对数正态分布？
相关正态分布的对数值以对数正态分布的形式进行统计分布。通过使用相关的对数计算，对数正态分布可以转换成正态分布，反之亦然。
结果的对称或钟形概率分布被称为正态分布。在正态分布中，95%的数据在两个标准偏差内，68%的结果在一个标准偏差内。
- 大多数人都熟悉正态分布，但对数正态分布可能不熟悉。对数数学可用于将正态分布转换为对数正态分布。这是主要的基础，因为对数正态分布只能由一组正态分布的随机变量产生。
- 一般来说，正态分布曲线用于绘制使用对数正态分布的随机变量的对数。对数通常被认为是指数，它必须从一个基数开始计算，以获得沿正态分布曲线观察到的随机变量(x)。
- 对数正态分布可以解决正态分布的一些问题。一般来说，虽然对数正态分布只包含正变量，但正态分布也可以包含负随机变量。
对股票价格的研究是对数正态分布最流行的金融应用之一。
正态分布可以用来描绘股票的预期收益。但是对数正态分布可以用来描绘股票的价格变动。
因此，可以利用对数正态分布曲线来更好地确定股票在一段时间内可能经历的复合回报。
在本教程中，我们将使用 Python Scipy 的 lognormal 方法来探索 lognormal 的工作原理并实现它。
阅读: PyTorch Conv1d
Python Scipy Lognormal
Python Scipy 在模块*scipy.stats*中有一个方法*lognorm()*，它是一个对数正态的连续随机变量。
下面给出了语法。
scipy.stats.lognorm.method_name(data,loc,size,moments,scale)
其中参数为:
- 数据:是将均匀采样的数据反映为数值数组的数值或点的集合。
- loc: 用于提供*均值，默认值为 0。
- 矩:它用于计算*均值、峰度和标准差等统计数据。
- 刻度:用于表示标准差，默认设置为 1。
上面列出的参数作为*scipy.stats.lognorm()*对象中所有方法的公共参数。下面列出了这些方法。
- scipy . stats . log norm . CDF():用于累计分布函数。
- scipy . stats . log norm . pdf():用于概率密度函数。
- scipy . stats . log norm . RVs():获取随机变量。
- scipy . stats . log norm . stats():用于获取标准差、均值、峰度和偏斜度。
- scipy . stats . log norm . log pdf():用于获取概率密度函数相关的对数。
- scipy . stats . log norm . log CDF():用于查找与累积分布函数相关的日志。
- scipy . stats . log norm . SF():用于获取生存函数值。
- scipy . stats . log norm . ISF():用于获取逆生存函数值。
- scipy . stats . log norm . logsf():用于查找生存函数相关的日志。
- scipy . stats . log norm . mean():用于求分布的*均值。
- scipy . stats . log norm . median():用于求分布的中位数。
- scipy . stats . log norm . var():用于求分布相关的方差。
- scipy . stats . log norm . STD():用于查找与分布相关的标准差
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
使用以下代码创建对数正态分布的形状参数。
s_parameter = 0.999
使用下面的代码创建一个数据数组。
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
array_data = np.linspace(stats.lognorm.ppf(0.02,s_parameter),
stats.lognorm.ppf(0.98,s_parameter), 99)
通过使用下面的代码将带有形状参数的数据数组传递给方法*lognorm()*来生成对数正态分布
ax.plot(array_data, stats.lognorm.pdf(array_data,s_parameter),
'r-', lw=5, alpha=0.6, label='truncnorm pdf')
Python Scipy Lognormal
这就是如何使用 Python Scipy 的方法lognorm()创建对数正态分布。
阅读: PyTorch 整形张量
Python Scipy 对数正态*均值
Python Scipy 方法*lognormal()*接受一个参数*loc*，它是对数正态分布的*均值。使用该参数，我们可以将分布移动到不同的位置。
让我们举个例子，把对数正态分布移到不同的位置。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy.stats import lognorm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
使用下面的代码创建一个数据数组。
x_array = np.arange(-5, 5, 0.3)
x_array
现在使用下面的代码计算对数正态分布。
y_pdf = lognorm.pdf(x_array,0.1,1)
plt.plot(x_array, y_pdf)
plt.show()
在上面的代码中，我们提供了一个等于 1 的loc值。下面是上面代码的输出，注意分布的位置。
Python Scipy Lognormal Mean Example
现在再次使用相同的代码loc等于 0.9，使用下面的代码。
y_pdf = lognorm.pdf(x_array,0.1,0.9)
plt.plot(x_array, y_pdf)
plt.show()
Python Scipy Lognormal Mean
输出显示了分布的不同位置，因此使用参数loc或mean我们可以控制对数正态分布的位置。
阅读: PyTorch 线性回归
Python Scipy 对数正态随机
Python 中的 SciPy 库的*lognorm()*函数可以用来创建一个具有对数正态分布的随机变量。
要创建均值= 1 且标准差= 1 的随机变量对数正态分布，请使用以下 python 代码:
使用下面的代码导入所需的库或方法
import numpy as np
from math import exp
from scipy.stats import lognorm
制作一个 2000 值的对数正态分布随机变量。
np.random.seed(1)
lognorm_val = lognorm.rvs(s=1.0, scale=exp(1), size=2000)
使用下面的代码检查前十个值。
lognorm_val[:10]
Python Scipy Lognormal Random
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*lognorm.rvs()*生成具有对数正态分布的随机变量值。
Python Scipy 对数正态样本
为了生成随机数作为对数正态分布的样本，在本节中，我们将使用模块*scipy.stats*中的 Python Scipy 的方法lognormal.rvs()。
下面给出了语法。
lognorm.rvs(s, loc=0, scale=1, size=1)
其中参数为:
- s: 这是对数正态分布的形状参数。
- loc: 用于提供*均值，默认值为 0。
- 刻度:用来表示标准差。
- 大小:是样本的大小。
让我们通过下面的步骤，在示例的帮助下生成一个示例:
使用下面的 python 代码导入必要的库或方法。
from scipy.stats import lognorm
现在使用下面的代码生成样本数据。
s=0.5
lognorm.rvs(s,size=2000)
在上面的代码中，s是样本数据的形状参数，等于 0.5，其中size是样本大小。
Python Scipy Lognormal Sample
输出显示了包含对数正态分布样本数据的数组，这就是如何使用 Python Scipy 的方法*lognorm.rvs()*为样本数据生成随机数。
阅读: PyTorch 激活功能
Python Scipy 对数正态形状
对数呈正态分布的概率分布称为对数正态(Galton 或对数正态)分布。如果随机变量的对数呈正态分布，则该变量具有对数正态分布。
具有全正值、低*均值和高变化的偏斜分布通常适合这种分布。值必须是正数，因为 log(x)只能存在于正的 x 值。
形状参数(σ):分布的基本形式也受到对数正态分布的标准差的影响。通常，历史数据用于确定这些因素。
有时，我们也许能够使用最新的数据来预测它。图形的位置或高度不受形状参数的影响；只是改变了整体形状。
在本教程的上述小节中，我们已经了解了如何调整该参数以获得所需的对数正态分布。
Python Scipy 对数正态标准差
Python Scipy 方法*lognormal()*接受参数*scale*，该参数是对数正态分布的标准偏差。使用这个参数，我们可以改变分布的形状。
让我们举个例子，改变对数正态分布的形状。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy.stats import lognorm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
使用下面的代码创建一个数据数组。
x_array = np.arange(-5, 5, 0.3)
x_array
现在使用下面的代码计算对数正态分布。
y_pdf = lognorm.pdf(x_array,0.5,1)
plt.plot(x_array, y_pdf)
plt.show()
在上面的代码中，我们提供了一个等于 0.5 的scale值。下面是上面代码的输出，注意分布的形状。
Python Scipy Lognormal Standard Deviation Example
现在使用下面的代码再次使用等于 1 的相同代码scale。
y_pdf = lognorm.pdf(x_array,1,1)
plt.plot(x_array, y_pdf)
plt.show()
Python Scipy Lognormal Standard Deviation
输出显示了分布的不同形状，因此使用参数*scale*或*standard deviation*我们可以控制对数正态分布的形状。
阅读: PyTorch MNIST 教程
Python Scipy Lognormal Cdf
Python Scipy 有一个计算对数正态分布的方法lognorm.cdf()。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
使用下面的代码创建一个数据数组。
x_array = np.arange(-10, 10, 0.3)
x_array
通过使用下面的代码将数据数组传递给方法*lognorm()*来生成对数正态累积分布
y_pdf = lognorm.cdf(x_array,1,1)
plt.plot(x_array, y_pdf)
plt.show()
Python Scipy Lognormal Cdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*lognorm.cdf()*计算 lognormal 的 CDF。
Raed: PyTorch 二元交叉熵
Python Scipy 对数正态拟合
Python Scipy 包含一个方法*lognormal.fit()*来使数据符合对数正态分布。
在本节中，我们将按照以下步骤使数据符合对数正态分布:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import stats
使用对数正态分布生成一些数据，并创建随机变量。
s=0.5
x_data = stats.lognorm.rvs(s size=700, random_state=120)
现在使用下面的代码来拟合这三个参数。
shape_loc, loc_param, scale_param = stats.lognorm.fit(x_data)
print(shape_loc)
print(loc_param)
print(scale_param)
Python Scipy Lognormal Fit
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*lognorm.fit()*使数据符合对数正态分布。
阅读: PyTorch 数据加载器+示例
Python Scipy Lognormal Pdf
Python Scipy 有一个方法 lognorm.pdf() 来计算对数正态的概率分布。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
使用下面的代码创建一个数据数组。
x_array = np.arange(-5, 5, 0.5)
x_array
通过使用下面的代码将数据数组传递给方法*lognorm.pdf()*来生成对数正态 pdf。
y_pdf = stats.lognorm.pdf(x_array,0.8,0.8)
plt.plot(x_array, y_pdf)
plt.show()
Python Scipy Lognormal Pdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*lognorm.pdf()*计算 lognormal 的 PDF。
阅读: PyTorch 提前停止+示例
Python Scipy log normal log pdf
Python Scipy 有一个方法 lognorm.logpdf() 计算对数正态的对数概率分布。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
使用下面的代码创建一个数据数组。
x_array = np.arange(-2, 2, 0.2)
x_array
通过使用下面的代码将数据数组传递给方法*lognorm.logpdf()*来生成 lognormal log pdf
y_pdf = stats.lognorm.logpdf(x_array,0.8,0.8)
plt.plot(x_array, y_pdf)
plt.show()
Python Scipy Lognormal log pdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*lognorm.logpdf()*计算 lognormal 的 log PDF。
阅读: PyTorch 预训练模型
Python Scipy Log normal Log Cdf
Python Scipy 有一个方法 lognorm.logcdf() 计算对数正态的对数累积分布。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
使用下面的代码创建一个数据数组。
x_array = np.arange(-3, 3, 0.2)
通过使用下面的代码将数据数组传递给方法*lognorm.logcdf()*来生成 lognormal log cdf
s=1.5
y_pdf = stats.lognorm.logcdf(s,x_array,0.8,0.8)
plt.plot(x_array, y_pdf)
plt.show()
Python Scipy Lognormal Log Cdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*lognorm.logcdf()*计算 lognormal 的 log CDF。
您可能也喜欢阅读下面的 Python Scipy 教程。
- PyTorch 负载模型+示例
- 使用 Python Scipy Linalg Svd
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix
- PyTorch nn 线性+示例
- 交叉熵损失 PyTorch
因此，在本教程中，我们已经生成了对数正态分布，还使用参数形状和位置(标准差和*均值)控制了分布，并涵盖了以下主题。
- 什么是对数正态分布？
- Python Scipy Lognormal
- Python Scipy 对数正态*均值
- Python Scipy 对数正态随机
- Python Scipy 对数正态样本
- Python Scipy 对数正态形状
- Python Scipy 对数正态标准差
- Python Scipy Lognormal Cdf
- Python Scipy Lognormal Fit
- Python Scipy Lognormal Pdf
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
python scipy Mann Whitney u–有用的教程
在本 Python 教程中，我们将学习“*Python Scipy Mann Whitneyu*”，其中我们将比较样本总体的独立样本，并涵盖以下主题。
- 什么是曼·惠特尼
- Python Scipy Mann Whitneyu
- Python Scipy Mann Whitneyu Nan Policy
- python scipy mann whitney u 示例
- Python Scipy Mann Whitneyu Axis
另外，查看最新相关教程: Python Scipy Stats Norm
目录
- 什么是曼·惠特尼
- Scipy Mann Whitneyu
- Python Scipy Mann Whitneyu Nan Policy
- Python Scipy Mann Whitneyu 示例
- Python Scipy Mann Whitneyu Axis
什么是曼·惠特尼
Mann-Whitney U 检验，也称为 Wilcoxon 秩和检验，是一种非参数统计假设检验，用于比较有序数据的两个独立样本。该测试随机选取两个样本，用于确定它们是否来自同一人群。
Mann-Whitney U 检验是一种非参数检验，因此它不假设分数将如何分布。但是有一些假设。
- 人口样本是随机选择的。
- 相互独立和样本内的独立都是假设。因此，一个特定的观察属于一个组或另一个组(它不能同时属于两个组)。
- 据信，测量是使用顺序规模。
Scipy Mann Whitneyu
Python Scipy 在模块*scipy.stats*中包含一个用于这种测试的方法*mannwhitneyu()*。
下面给出了语法。
scipy.stats.mannwhitneyu(x, y, alternative='two-sided', use_continuity=False, axis=0, nan_policy='propagate', method='auto')
其中参数为:
- x，y(array_data): N-d 样本数组。除了沿轴指定的维度，数组必须是可广播的。
- 另类:解释另类假设。“双面”是默认设置。设 F(u)和 G(u)分别代表 x 和 y 的基本分布的累积分布函数。因此，下面的替代假设是可能的
greater、two-sided和less。 - use_continuity(boolean): 是否应用连续性校正(1/2)。如果过程是“渐进的”，则缺省值为真；否则，没有影响。
- axis(int): 要计算统计值的输入轴，如果是 int。输出的等效元素将包含输入的每个轴切片(例如，行)的统计数据。如果没有，在计算统计数据之前，输入将被分解。
- nan_policy: 指定如何处理输入中的 nan。
- propagate:如果 NaN 出现在沿其计算统计数据的轴切片(例如，行)中，则输出中对应的元素将是 NaN。
- NaN 值将不包括在计算中。
如果沿其计算统计数据的轴切片仍然没有足够的数据，输出中的相关条目将是 NaN。 - raise:如果存在 NaN，将引发 ValueError。
- 方法:决定如何计算 p 值。“自动”是默认设置。有以下几种选择。
- “渐*”:将标准化测试统计值与正态分布进行比较，校正关联性。
- ' exact ':通过将观察到的统计量 u 与零假设下 u 统计量的精确分布进行比较，计算精确的 p 值。不对*局进行修正。
- ' auto ':当其中一个样本的大小小于 8 并且没有*局时，选择' exact '；否则选择“渐进”。
方法*mannwhitneyu()*返回 float 类型的 res(包含统计和 p 值) 。
让我们以下面的步骤为例:
假设在 9 名随机选择的年轻人中发现了 II 型糖尿病，他们的年龄如下所示。
men = [24,19,16,22,29]
women = [12,20,17,11]
为了确定男性和女性的诊断年龄之间是否存在统计学上的显著差异，我们采用了 Mann-Whitney U 检验。男性诊断年龄的分布必须与女性诊断年龄的分布相匹配，以使零假设成立。
为了拒绝零假设，支持替代方案，即分布是不同的，我们确定 95%的置信水*是必要的。我们可以将观察到的检验统计量与零假设下检验统计量的精确分布进行比较，因为样本很少，数据中也没有联系。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import stats
stat, p_value = stats.mannwhitneyu(men,women)
print(stat)
Scipy Mann Whitney
Mann-Whitney 报告了与第一个样本(在本例中为男性样本)相关的统计数据。这与 U [m] = 3 报道的一致。
Python Scipy Mann Whitneyu Nan Policy
Python Scipy 的方法*mannwhitneyu()*接受参数*nan_policy*来处理样本或数据数组中存在的 nan 值。nan_policy有三种处理 nan 值的选择或方法，如下所示。
- 省略:NaN 值将不包括在计算中。如果用来计算统计数据的轴切片仍然没有足够的数据，输出中的相关条目将是 NaN。
- raise:如果存在 NaN，将生成 ValueError。
- propagate:如果在计算统计数据的轴切片(例如，行)中有 NaN，则输出的对应元素将是 NaN。
让我们通过一个示例来了解在执行 Mann Whitneyu 测试时如何通过以下步骤处理 nan 值:
这里我们将使用我们在上面的“Python Scipy Mann Whitneyu”小节中使用的同一个例子。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
import numpy as np
假设在 9 名随机选择的年轻人中发现了 II 型糖尿病，他们的年龄如下所示。
men = [24,19,np.nan,22,29]
women = [12,20,np.nan,11]
看看上面两个包含 nan 值的数组。
现在使用下面的代码在方法mannwhitneyu中使用值等于*omit*的参数*nan_policy*。
stat, p_value = stats.mannwhitneyu(men,women,)
print(stat)
在上面的代码中，value *omit* ignores是样本或数组中的 nan 值。
Read: Python Scipy Freqz
Python Scipy Mann Whitneyu 示例
我们已经知道，曼-惠特尼检验用于样本数少于 30 且样本分布为非正态的情况，U 检验用于比较两个样本之间的差异。
双样本 t 检验被认为是一种非参数检验。
让我们举一个例子，研究人员想要发现汽油处理是否会影响车辆的*均 mpg。作为测试，测量了 15 辆经过燃料处理的车辆和 12 辆没有经过燃料处理的车辆的 mpg。
为了找出两组之间 mpg 是否有统计学上的显著差异，研究人员决定进行 Mann-Whitney U 检验，因为样本量很小，他们认为样本分布不是正态分布的。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import mannwhitneyu
首先，我们将使用下面的代码创建两个数组来存储每类车辆的 mpg 值。
vehicle_grp1 = [18, 17, 18, 24, 20, 23, 21, 25, 20, 24, 23, 19, 16, 14, 12]
vehicle_grp2 = [24,17, 28, 24, 25, 21, 22, 23, 18, 27, 21, 23, 29, 28, 18]
使用以下代码进行曼-惠特尼 U 检验。
mannwhitneyu(vehicle_grp1, vehicle_grp2, alternative='two-sided')
Python Scipy Mann Whitneyu Example
曼-惠特尼 U 检验中使用的无效假设和替代假设如下:
- H0:这两个组的*均每分钟得分相等。
- 哈:两组的 mpg 不等值。
我们无法接受零假设，因为 p 值(0.2114)远小于 0.05。
这表明没有足够的数据来得出两组之间真正的*均 mpg 不同的结论。
阅读: Python Scipy 最小化
Python Scipy Mann Whitneyu Axis
Python Scipy 的方法*mannwhitneyu()*有一个参数*axis*,如果输入是一个整数，它将沿着轴计算统计数据。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import mannwhitneyu
使用下面的代码创建一个二维数据 x 和 y。
x_data = [[3,4,5,3,4,8,1],[1,3,8,4,9,5,7]]
y_data =[[7,5,9,4,8,3,1],[1,8,4,3,5,4,3]]
使用以下代码对上述数据进行 Mann Whitneyu 测试，轴=0(默认值)。
mannwhitneyu(x_data, y_data)
现在，再次使用下面的代码在 axis = 1 的情况下执行测试。
mannwhitneyu(x_data, y_data,axis = 1)
Python Scipy Mann Whitneyu Axis
在上面的代码中，我们注意到 axis = 0 和 axis =1 的两个代码的输出有不同的结果。
这就是如何在 Python Scipy 中基于 axis 对给定数据执行 Mann Whiteneyu 测试。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy 距离矩阵
- Python Scipy Load Mat File
- Python Scipy 正常测试
- Python Scipy 指数
- Python Scipy 卡方检验
- Python Scipy 特殊模块
因此，在本教程中，我们已经了解了"*Python Scipy Mann Whitneyu*"并涵盖了以下主题。
- 什么是曼·惠特尼
- Python Scipy Mann Whitneyu
- Python Scipy Mann Whitneyu Nan Policy
- python scipy mann whitney u 示例
- Python Scipy Mann Whitneyu Axis
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 矩阵+示例
在这个 Python 教程中，我们将学习“ Scipy Matri x ”,在这里我们将讨论如何使用 Scipy 对矩阵执行各种不同的操作。我们还将讨论以下主题。
- Python Scipy 矩阵
- Python Scipy 矩阵求逆
- 指数矩阵
- Python Scipy Matrix Power
- 科学矩阵转置
- Python Scipy 矩阵范数
- Python Scipy 矩阵到数组
- 科学矩阵*方根
目录
- Python Scipy 矩阵
- Python Scipy 矩阵求逆
- Scipy 矩阵指数
- Python Scipy Matrix Power
- Python Scipy 矩阵转置
- Python Scipy 矩阵范数
- Python Scipy Matrix To Array
- Scipy 矩阵*方根
Python Scipy 矩阵
Python Scipy 有两个模块*scipy.linalg*和*scipy.sparse*来对矩阵执行不同类型的操作。但首先，我们需要了解“矩阵是什么？”如果你不知道。矩阵是一个二维数组，其中每个数据成员都具有相同的大小。
对于许多数学和科学任务，矩阵是必不可少的数据结构。这里我们将使用 Python 生成一个矩阵，然后对其执行操作。
Python 矩阵是一个二维矩形数组，其中包含记录在自定义二维矩形数组的行和列中的数据。数字、字符串、等式、符号和其他类型的数据都可以在矩阵中找到。
阅读: Scipy 寻找峰值–有用教程
Python Scipy 矩阵求逆
Python SciPy 模块*scipy.linalg*包含一个计算矩阵逆矩阵的方法*inv()* 。
下面给出了语法。
scipy.linalg.inv(a, check_finite=False, overwrite_a=True,)
其中参数为:
- a(array_data): 输入我们要求逆的矩阵。
- 覆盖 _a(布尔): 覆盖
a。 - check _ finite(boolean):检查提供的作为输入的矩阵是否有有限个数字。
方法*inv()*返回 ndarray 类型的 ainv(矩阵的逆矩阵) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy.linalg import inv
import numpy as np
创建一个矩阵，并用下面的代码求逆。
matrix = np.array([[8, 7], [4, 3]])
inv(matrix)
Scipy Matrix Inverse
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*scipy.linalg.inv()*对给定矩阵求逆。
阅读: Scipy 正态分布
Scipy 矩阵指数
Python SciPy 模块*scipy.linalg*包含一个方法*expm()* ，该方法使用 Pade *似来计算矩阵指数。
下面给出了语法。
scipy.linalg.expm(A)
其中参数 A 接受数组类型的矩阵。
方法*expm()*返回 ndarray 类型的矩阵 A 的指数。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import linalg
import numpy as np
创建一个矩阵，并使用下面的代码计算该矩阵的指数。
mat = np.array([[2.0, 1.0], [3.0, -1.0]])
linalg.expm(1j*mat)
Scipy Matrix Exponential
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*expm()*计算给定矩阵的指数。
Python Scipy Matrix Power
Python SciPy 在模块*scipy.linalg*中有一个方法*fractional_matrix_power()*来计算矩阵的分数幂。
下面给出了语法。
scipy.linalg.fractional_matrix_power(A, t)
其中参数为:
- A(array_data like N，N): 输入矩阵求分数幂。
- t(浮点): 指定矩阵的分数幂。
方法*fractional_matrix_power()*返回 ndarray 类型的 x(矩阵的分数幂) 。
让我们举个例子，按照以下步骤计算矩阵的分数幂:
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy import linalg
import numpy as np
创建一个矩阵，并使用下面的代码计算该矩阵的分数幂。
matrix = np.array([[3.0, 1.0], [4.0, 1.0]])
linalg.fractional_matrix_power(matrix,1.5)
Scipy Matrix Power
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*fractional_matrix_power()*计算矩阵的分数幂。
阅读: Scipy 信号-有用教程
Python Scipy 矩阵转置
可以使用 Python SciPy 的模块*scipy.sparse.csr_matrix*中的方法transpose()对矩阵进行转置或反转。
下面给出了语法，
csr_matrix.transpose(axes=None, copy=True)
其中参数为:
- 轴(可选，无): 该参数仅包含在签名中，用于 NumPy 兼容性。应该只传入默认值。
- 复制(布尔): 可能的话，是否要复制自我方面。取决于所采用的稀疏矩阵的类型，特征被传递的程度是不同的。
方法*transpose()*返回p(转置矩阵)。
阅读: Scipy 卷积器
Python Scipy 矩阵范数
Python SciPy 模块scipy.linalg包含一个返回矩阵范数的方法norm()。
下面给出了语法。
scipy.linalg.norm(a, axis=None, ord=None, check_finite=True, keepdims=True)
其中参数为:
- a(array_data): 输入数组如果 ord 不为 None，则轴必须为 None，a 必须为一维或二维，如果轴和 ord 都为 None，则返回 a.ravel 2-norm。
- 轴(2 元组的 int，int): 如果轴是整数，则表示向量范数应该沿其计算的轴。如果轴是二元组，则二维矩阵保存在指定的轴上，并计算这些矩阵的矩阵范数。
- ord(int，inf): 用于提供定额订单。
- check _ finite(boolean):检查提供的作为输入的矩阵是否有有限个数字。
- keep dims(boolean):如果设置为真，则被赋范的轴作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。
方法*norm()*返回给定矩阵的范数。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.linalg import norm
import numpy as np
创建一个矩阵形式的数据数组，将使用下面的代码计算其范数。
array_data = np.arange(12) - 4.0
array_data
使用下面的代码计算上面创建的矩阵或数据数组的范数。
norm(array_data)
Scipy Matrix Norm
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*norm()*计算给定矩阵的归一化。
Python Scipy Matrix To Array
Python Scipy 模块*scipy.sparse.csr_matrix*包含一个将给定矩阵转换成数组的方法*toarray()*。
下面给出了语法。
csr_matrix.toarray(order=None, out=None)
其中参数为:
- order: 用于指定使用哪些 order，如 row-major(C)和 column-major(F)来存储多维数据。默认情况下，它被指定为
None表示无订单。 - out: 用于指定如何像输出缓冲区一样以数组(NumPy.matrix)的形式返回结果，而不是在返回结果的同时创建一个新的数组。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入必要的库。
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
使用下面的代码创建数组。
array_data = np.array([0, 0, 2, 2, 1, 1, 4, 4, 5, 5, 1, 1, 2])
使用下面的代码创建csr matrix。
csr_mat = csr_matrix(array_data)
通过使用下面的代码对矩阵csr_mat应用方法toarray()将csr matrix转换为 NumPy 数组矩阵。
csr_mat.toarray()
Scipy Matrix To Array
这是如何使用 Python SciPy 的方法*toarray()*转换给定的矩阵。
Scipy 矩阵*方根
Python SciPy 模块*scipy.linalg*包含一个计算给定矩阵*方根的方法*sqrtm()*。
下面给出了语法。
scipy.linalg.sqrtm(A, disp=False, blocksize=64)
其中参数为:
- A(array_data): 输入矩阵求*方根。
- dist(boolean): 如果预测结果中的误差很大，则打印警告，而不是返回估计误差。
- bolcksize(整数): 如果块大小相对于输入数组大小没有退化，则使用分块算法。
方法sqrtm返回 ndarray 类型的 sqrtm(矩阵的*方根) 。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import linalg
import numpy as np
创建一个矩阵，用下面的代码计算这个矩阵的*方根。
mat = np.array([[2.0, 1.0], [3.0, -1.0]])
linalg.sqrtm(mat)
Scipy Matrix Square root
这是如何使用 Python SciPy 的方法*sqrtm()*计算给定矩阵的*方根。
另外，看看更多的 Scipy 教程。
- Python Scipy 特辑
- Python Scipy FFT
- Scipy Stats–完整指南
- Scipy Sparse–有用的教程
- Scipy 优化–实用指南
- Scipy Linalg–实用指南
因此，在本教程中，我们借助各种示例学习了“ Scipy Matrix ”。此外，我们还讨论了以下主题。
- Python Scipy Matrix
- Python Scipy 矩阵求逆
- 指数矩阵
- Python Scipy Matrix Power
- 科学矩阵转置
- Python Scipy 矩阵范数
- Python Scipy 矩阵到数组
- 科学矩阵*方根
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 最小化[有 8 个例子]
在本 Python 教程中，我们将学习“ Python Scipy Minimize ”，在这里我们将知道如何找到给定函数的最小值，并涵盖以下主题。
- Python Scipy 最小化
- Python Scipy 最小化多个变量
- Python Scipy 最小化边界
- Python Scipy 最小化约束
- Python Scipy 最小化标量
- Python Scipy 最小化 Powell
- Python Scipy 最小化不起作用
- Python Scipy 最小化信任-构造
目录
- Python Scipy 最小化
- Python Scipy 最小化多个变量
- Python Scipy 最小化界限
- Python Scipy 最小化约束
- Python Scipy 最小化标量
- Python Scipy 最小化鲍威尔
- Python Scipy 最小化不起作用
- Python Scipy 最小化信任约束
Python Scipy 最小化
Python Scipy 模块*scipy.optimize*有一个方法*minimize()*，它采用一个或多个被最小化的变量的标量函数。
下面给出了语法。
scipy.optimize.minimize(fun, x0, method=None, args=(), jac=None, hessp=None, hess=None, constraints=(), tol=None, bounds=None, callback=None, options=None)
其中参数为:
- fun(可调用):最小化是目标函数。
- x0(shape(n)，ndarray): 第一直觉。真实对象的数组，其中 n 是独立变量的总数，数组的大小是(n，)。
- 方法(str 或 callable): 求解器类型应该是 trust-Krylov、Nelder-Mead、CG、Powell、BFGS、L-BFGS-B、TNC、COBYLA、trust-exact、Newton-CG、SLSQP、dogleg、trust-ncg、trust-const。
- args(tuple): 提供给目标函数的导数的附加参数。
- jac(bool，cs，2 或 3 point): 一种计算梯度向量的方法。只针对 BFGS，CG，L-BFGS-B，牛顿-CG，TNC，dogleg，SLSQP，trust-ncg，trust-exact，trust-krylov，trust-constr 如果是可调用的，应该是一个返回梯度向量的函数:“jac(x，*args) - > array_like，shape (n)，”。其中 x 是形状为(n)的数组，args 是固定参数的元组。如果 jac 是布尔值并且为真，则目标函数和梯度被认为是由 fun 返回的。
- hessp(可调用):目标函数的 Hessian 乘以随机向量 p。具体为牛顿-CG，信任-ncg，信任-克雷洛夫，信任-constr。hessp 或 Hess 只能给一次。如果提供 hess，hesp 将被忽略。Hessian 必须乘以任何使用 hessp 的向量:“hessp(x，p，* args)-> n array shape(n，)”。其中 args 是包含固定参数的元组，p 是维数为(n)的任意向量，x 是(n，)n 数组。
- 赫斯:赫斯矩阵计算方法。仅适用于折线算法、牛顿-CG 算法、信任-NCG 算法、信任-精确算法、信任-克雷洛夫算法和信任-构造算法。如果 Hessian 矩阵是可调用的，它应该会输出这个矩阵:“ess(x，*args) -> {LinearOperator，spmatrix，array}，(n，n)”。其中 args 是固定参数的元组，x 是大小为(n，n)的数组。要为 hessian 的数值估计选择有限差分方案，也可以使用关键字“2 点”、“3 点”和“cs”。
- constraints(dict，constraint):限制定义。仅与 SLSQP、COBYLA 和 trust-constr 相关。为优化问题指定约束的单个对象或一组对象被称为“信任-约束”约束。可用的约束有:非线性或线性约束。
- tol(float): 结束的容差。提供 tol 时，所选的最小化算法将所有相关的求解器特定容差与 tol 相等。使用特定于规划求解的设置进行精细控制。
- 界限(界限或序列):对于 L-BFGS-B、内尔德-米德、TNC、鲍威尔、SLSQP 和 trust-const 技术，变量的界限。边界可以用两种方法之一来指定:类边界的实例，对于 x 中的每个元素，给出一个(min，max)对列表。要指定无边界，请使用单词 none。
- callback(): 每次迭代后，调用。它可以用“信任构造”的签名来调用。
- 选项(dict): 可能的解算器列表。
方法*minimize()*返回res(optimizer result 对象用于表示优化结果。解数组 x，success，一个指示优化器是否成功终止的布尔指示，以及解释终止原因的消息，都是 的重要特性。
让我们以下面的步骤为例:
让我们考虑一下 Rosenbrock 函数最小化问题。Rosen 使用这个函数及其相应的导数。
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import optimize
使用 Nelder-Mead 方法的一个简单方法是使用下面的代码。
data_x0 = [2.1, 0.5, 0.9, 1.7, 1.1]
result = optimize.minimize(optimize.rosen, data_x0, method='Nelder-Mead', tol=1e-5)
result.x
Python Scipy Minimize
这就是如何使用方法*minimize()* Python Scipy 用不同的方法最小化函数。
Python Scipy 最小化多个变量
在本节中，我们将手动创建一个方法，该方法将接受几个参数或变量，使用模块*scipy.optimize*的方法*minimize()*来查找函数的最小值。按照以下步骤创建方法。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import optimize
使用下面的代码定义方法。
def fun(paramt):
# print(paramt) # <-- As you can see, params is an array in NumPy.
x, y, z = paramt # <-- You might want to give the component variables names to make them easier to read.
return x`2 + y**3 + z`3
定义初始猜测，并使用下面的代码将猜测或函数传递给方法*minimize()*。
first_guess = [0.5, 0.5, 0.5]
res = optimize.minimize(fun, first_guess)
使用下面的代码检查我们在函数中定义的几个变量的结果或值。
res.x
Python Scipy Minimize Multiple Variables
这就是如何通过在 Python Scipy 中创建一个方法来找到多个变量的最小值。
Python Scipy 最小化界限
Python Scipy 模块*scipy.optimize*包含一个方法 Bounds()，它定义了变量的边界约束。
约束采用一般不等式的形式:lb <= x <= ub
下面给出了语法。
scipy.optimize.Bounds(lb, ub, keep_feasible=False)
其中参数为:
- ub，lb(array_data): 自变量上下界。每个数组的大小必须与 x 相同，否则它必须是一个标量，在这种情况下，一个界限将*等地应用于所有变量。要修正一个变量，就要使 lb 和 ub 的部分相等。要删除所有或某些变量的边界，请使用 np.inf 和适当的符号。请记住，通过根据需要调整各种 lb 和 ub 组件，可以混合不同类型的约束，如区间、单侧或相等。
- keep _ available(boolean):迭代后是否继续使约束元素可用。该属性是为所有具有单一值的组件设置的。默认值为 False。对*等限制没有影响。
让我们以下面的步骤为例:
导入所需的方法，并使用下面的 python 代码定义界限。
from scipy.optimize import Bounds
使用下面的代码定义边界。
Bounds(2,7)
Python Scipy Minimize Bounds
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*Bounds()*定义边界。
Python Scipy 最小化约束
在本节中，我们将创建约束并将约束传递给 Python Scipy 的方法*scipy.optimize.minimize()*。
使用下面的 python 代码定义约束。
s[0] + s[1] = 1
使用下面的代码创建一个必须等于零的函数将是一个等式(type='eq ')约束。
def cont(s):
return s[0] + s[1] - 1
然后，我们使用下面的代码创建一个约束的字典(或者，如果有多个字典，创建一个字典列表)。
constarnt = {'type':'eq', 'fun': cont}
const_real(t):
return np.sum(np.iscomplex(s))
并且确保使用下面的代码提到这两个约束。
constarnt = [{'type':'eq', 'fun': const},
{'type':'eq', 'fun': const_real}]
接下来，我们将约束输入到最小化方法中，如下面的代码所示。
scipy.optimize.minimize(function, data_x0, constraints=constarnt)
这就是如何将约束输入到方法*minimize()*中。
阅读:Scipy Stats Zscore+Examples
Python Scipy 最小化标量
Python Scipy 模块*scipy.optimize.minimize*包含一个方法*minimize_scalar()*，该方法采用一个需要最小化的变量的标量函数。如果您的函数是一个单变量标量函数，您可以使用 minimize_scalar()函数来获取函数的最小值和使其最小的值。
下面给出了语法。
scipy.optimize.minimize_scalar(fun, bounds=None, args=(), bracket=None, method='brent', options=None, tol=None)
其中参数为:
- fun(可调用):目标函数。标量必须由标量函数返回。
- bounds(sequence): Bounds 是方法“bounded”的必需参数，必须包含构成优化边界的两项。
- args(tuple): 给予目标函数的附加输入。
- 括号(序列):对于方法“golden”和“brent”，括号区间由括号定义，括号可具有三个项目(a、b 和 c)，使得 a b c，和 fun(b) fun(a)，fun(c)，或两个项目(a 和 c)，它们被视为下坡括号搜索的开始区间。并不总是假定解会满足条件 a == x = c。
- 方法:求解器类型。应该是金色的，有界的，和布伦特。
- 选项(dict): 可能的解算器列表。
- tol(float): 终止的容差。使用特定于规划求解的设置进行精细控制。
方法*minimize()*返回 res(一个 OptimizeResult 对象用于表示优化结果) 。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy import optimize
使用下面的代码创建一个我们要最小化的函数。
def fun(s):
return (s - 3) * s * (s + 3)**3
将上面的函数传递给方法*minimize_scalar()*，使用下面的代码找到最小值。
result = optimize.minimize_scalar(fun)
result.x
Python Scipy Minimize Scalar
这就是如何在函数上应用方法*minimize_scalar()*来寻找最小值。
阅读: Scipy 信号-有用教程
Python Scipy 最小化鲍威尔
我们在上一小节中学习的 Python Scipy 方法*minimize()*接受了方法*Powell*，该方法使用 Powell 技术的修改版本来最小化一个或多个变量的标量函数。
下面给出了语法。
scipy.optimize.minimize(fun, x0,method='Powell', bounds=None, 'xtol': 0.0002, 'ftol': 0.0002, 'maxiter': None, 'maxfev': None, 'disp': False, 'direc': None, 'return_all': False})
其中参数为:
- disp(boolean): 打印汇聚信息，设置为 True。
- xtol(float): 收敛的 xopt 解中可接受的相对误差。
- ftol(浮点):相对误差为
fun(xopt)收敛可接受。 - maxiter，maxfev(int): 允许的函数求值和迭代的最大次数。如果既不设置 maxiter 也不设置 maxfev，则默认值为 N*1000，其中 N 是变量的数量。如果 maxiter 和 maxfev 都被设置，当达到第一个值时，最小化过程将结束。
- direc(ndarray): 鲍威尔技术方向向量的初始集合。
- return_all(boolean): 如果选择 True，将列表返回每次迭代的最佳解。
对于其余的参数，请访问本教程的第一部分。
阅读: Scipy 旋转图像+示例
Python Scipy 最小化不起作用
如果我们发现方法*minimize()*不起作用，这意味着任何提供的输入或参数等都没有以它们应该的方式提供。有时我们提供向量来代替方法的标量，或者无效的参数和函数。
这种错误会产生一个错误或告诉最小化不起作用。为了避免错误，请遵循关于方法*minimize()*的正确文档，如何使用该方法，以及它接受哪种有效值或参数。出于演示目的，在 StackOverflow 上有一个错误。
Python Scipy 最小化信任约束
trust-exact 方法与 Python Scipy 函数 *minimize ()* 兼容，我们在上一节中已经了解过。使用具有几乎精确的函数*minimize()*的精确信任方法来最小化一个或多个变量的标量函数。
下面给出了语法。
scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method='trust-exact', jac=None, hess=None, tol=None, callback=None, options={})
其中参数为:
- intial_tr_radius(float): 信赖域的初始半径。
- max_tr_radius(float): 最大值时信赖域的半径。超过该值，将不会建议额外的步骤。
- eta(float): 依赖于信任区域的建议步骤的接受标准。
- gtol(float): 在终止成功之前，梯度范数必须低于 gtol。
关于其他参数，请参考本教程的第一部分。
你可能也喜欢阅读下面的 Python SciPy 教程。
- Scipy 优化–实用指南
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- Scipy Sparse–有用的教程
- Scipy 旋转图像+示例
因此，在本教程中，我们学习了“ Python Scipy 最小化”并涵盖了以下主题。
- Python Scipy 最小化
- Python Scipy 最小化多个变量
- Python Scipy 最小化边界
- Python Scipy 最小化约束
- Python Scipy 最小化标量
- Python Scipy 最小化 Powell
- Python Scipy 最小化不起作用
- Python Scipy 最小化信任-构造
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Ndimage Imread 教程
我们将通过以下主题了解“”Python Scipy Ndimage Imread”以数组形式读取图像并展*和更改图像的模式。
- Python Scipy Ndimage Imread
- Python Scipy Ndimage Imread 已弃用
- 如何使用 Scipy Ndimage Imread 来展*图像
- 如何更改图像的模式
目录
- Python Scipy Ndimage Imread
- Python Scipy Ndimage Imread 已弃用
- python scipy ndimage imread flatten
- Python Scipy Ndimage Imread 模式
Python Scipy Ndimage Imread
为了读取图像，Python Scipy 在模块*scipy.ndimage*中有一个方法*imread()*。换句话说，Python Scipy 的方法*imread()*将图像作为数组从文件中读取。
下面给出了语法。
scipy.ndimage.imread(fname, flatten=False, mode=None)
其中参数为:
- fname(string，file object): 要读取的文件名或文件对象。
- flatten(boolean): 如果为 True，则将颜色层展*为单一灰度层。
- 模式(字符串):图像转换模式，如“RGB”
该方法返回 ndarray 类型的 imread(从图像读取中检索的数组)。
我们将拍摄一张图像，并按照以下步骤使用方法*imread()*进行读取:
使用 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.ndimage import imread
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
使用下面的代码以数组形式读取图像。
read_img = imread('https://i0.wp.com/pythonguides.com/content/assortment.jpg')
使用下面的代码检查方法*imread()*的返回值。
read_img[0]
现在使用下面的代码，使用方法*imshow()* matplotlib 将读取的图像作为数组查看。
plt.imshow(read_img)
Python Scipy Ndimage Imread
这就是如何使用 Python Scipy 的方法imread()读取数组形式的图像。
Read: Python Scipy Softmax
Python Scipy Ndimage Imread 已弃用
方法*imread()*在 Scipy version = 1.0.0 中被弃用，或者在 Scipy == 1.9.0 的最新稳定版本中不存在。Scipy 社区建议使用*matplotlib.pyplot.imread*而不是*scipy.ndimage.imread*。出于演示目的，在上述小节中使用了 Scipy = 1.2.0 的旧版本。
在本节中，我们将使用模块*matplotlib.pyplot*中的方法*imread()*来读取图像。
使用 python 代码导入所需的库或方法。
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
使用下面的代码以数组形式读取图像。
read_img = plt.imread('https://i0.wp.com/pythonguides.com/content/wide-angle-.jpg')
使用下面的代码检查从方法*plt.imread()*返回的数组值。
read_img[1]
现在使用下面的代码，使用方法*imshow()* matplotlib 将读取的图像作为数组查看。
plt.imshow(read_img)
Python Scipy Ndimage Imread Deprecated
这是如何使用 Python Matplotlib 的方法*imread()*将图像作为数组读取的。
python scipy ndimage imread flatten
Python Scipy 的方法*imread()*接受一个参数*flatten*，如果为 True，该参数将颜色层展*为一个单一的灰度层。为了将一维数组中的信息输入到分类模型中，使用了一种称为展*的技术来将多维数组转换为一维数组。
在向我们的模型提供数据之前展*图像数组的主要原因是因为多维数组使用更多的内存，而一维数组使用更少的内存。
让我们以下面的步骤为例:
使用 python 代码导入所需的库或方法。
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
以数组形式读取美国白宫的图像，并使用下面的代码检查返回的数组值。
read_img = imread('https://i0.wp.com/pythonguides.com/content/WhiteHouse.jpg')
read_img[0]
使用下面的代码，使用方法*imshow()* matplotlib 将读取的图像作为数组查看。
plt.imshow(read_img)
Python Scipy Ndimage Imread Flatten Example
使用下面的代码拼合美国白宫的图像。
read_img_flatten = imread('https://i0.wp.com/pythonguides.com/content/WhiteHouse.jpg',flatten = True)
read_img_flatten[0]
现在使用下面的代码查看展*的图像。
plt.imshow(read_img_flatten)
Python Scipy Ndimage Imread Flatten
这就是如何通过 Python Scipy 的方法*imread()*使用参数*flatten*展*图像。
阅读:如何使用 Python Scipy Gaussian_Kde
Python Scipy Ndimage Imread 模式
Python Scipy 的方法*imread()*接受一个参数*mode*，该参数将图像转换成不同的模式，如*RGB*。图像的模式是指定每个像素的类型和深度的字符串。每个像素都利用了整个位深度。因此，1 位像素的范围是 0–1，8 位像素的范围是 0–255，依此类推。
imread 使用 Python 图像库(PIL)来读取图像。模式可以是下列字符串之一:
- ‘L’(8 位像素，黑白)
- 【P】(8 位像素，使用调色板映射到任何其他模式)
- 【RGB】(3×8 位像素，真彩色)
- 【RGBA】(4×8 位像素，带透明遮罩的真彩色)
- 【CMYK】(4×8 位像素，分色)
- 【YCbCr】(3×8 位像素，彩色视频格式)
- ‘I’(32 位有符号整数像素)
- ‘F’(32 位浮点像素)
让我们以下面的步骤为例:
使用 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.ndimage import imread
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inline
使用下面的代码，使用方法*imshow()* matplotlib 以数组形式读取美国白宫的图像，并以数组形式查看读取的图像。
read_img = imread('https://i0.wp.com/pythonguides.com/content/WhiteHouse.jpg')
plt.imshow(read_img
现在使用下面的代码，使用 PIL 库的方法***Image.open('path_of_image').mode***检查图像的模式。
Image.open('https://i0.wp.com/pythonguides.com/content/WhiteHouse.jpg').mode
上面的代码显示了*RGB*的图像模式。
Python Scipy Ndimage Imread Mode Example
使用下面的代码将图像模式更改为*P*。
read_img_mode = imread('https://i0.wp.com/pythonguides.com/content/WhiteHouse.jpg',mode = 'P')
plt.imshow(read_img_mode)
上面的代码根据模式*P*改变图像的颜色。
Python Scipy Ndimage Imread Mode
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*imread()*的参数*mode*来改变图像的模式。
另外，看看更多的 Python Scipy 教程。
- Python Scipy *滑
- Python Scipy Linalg Svd
- Python Scipy IIR 滤波器+示例
- Python Scipy Butterworth 滤镜
- Python Scipy 衍生的数组
- Python Scipy Mann Whitneyu
我们已经讲述了如何读取图像，还学习了如何使用 Python Scipy 方法改变模式或展*图像，主题如下。
- Python Scipy Ndimage Imread
- Python Scipy Ndimage Imread 已弃用
- 如何使用 Scipy Ndimage Imread 来展*图像
- 如何更改图像的模式
我叫 Kumar Saurabh，是一名 Python 开发人员，在 TSInfo Technologies 工作。此外，像 Python 编程，SciPy，机器学习，人工智能等技术的专业知识。是我喜欢做的事情。
Python Scipy Ndimage Zoom 示例
在本 Python Scipy 教程中，我们将了解" Python Scipy Ndimage Zoom "并涵盖以下主题。
- Python Scipy Ndimage Zoom
- Python Scipy Ndimage 慢
- Python Scipy 图像顺序
- Python Scipy Ndimage 模式
- Python Scipy Ndimage 插值
- Python Scipy Ndimage 示例
- Python Scipy Ndimage 插值缩放最*
目录
- Python Scipy Ndimage 缩放
- Python Scipy n image 插值
- Python Scipy Ndimage 示例
- Python Scipy Ndimage mode
- Python Scipy Ndimage 顺序
- Python Scipy Ndimage 插值缩放最*的
Python Scipy Ndimage 缩放
Python SciPy 在模块*scipy.ndimage*中有一个方法*zoom()*,它使用所请求顺序的样条插值来缩放数组。
下面给出了语法。
scipy.ndimage.zoom(input, zoom, order=2, output=None, mode='wrap', prefilter=False, cval=0.1, grid_mode=True)
其中参数为:
- 输入(array_data): 输入的数组。
- 缩放(序列或浮动): 沿坐标轴，缩放因子。使用浮动时，每个轴的缩放是相同的。如果您使用的是序列，缩放应该每个轴只有一个值。
- output(dtype 或 array): 返回数组的 dtype，或者要插入输出的数组。默认情况下，使用与输入相同的 dtype 构建数组。
- 顺序(int): 样条插值顺序，默认设置为 3。顺序必须介于 0 和 5 之间。
- 模式: 模式参数控制输入数组如何扩展到其界限之外。默认值为“常量”。它支持以下模式。
- 栅格镜
- 显示
- 网格常数
- 常数
- 包
- 最*的
- 网格环绕
- 镜子
- cval(标量): 如果模式为“常量”，该值用于填充输入边之间的间隙。0 是默认值。
- 预过滤(布尔): 如果在插值前使用样条过滤器对输入数组进行预过滤，则该值为真。如果顺序大于 1，则默认值为 True，这将创建一个临时 float64 筛选值数组。如果 order > 1，如果设置为 False，输出将明显模糊，除非输入经过预滤波，在这种情况下，它是对原始输入运行样条滤波器的结果。
- grid-mode(boolean):为 False 时，像素中心之间的空间被放大。否则，使用全像素范围距离。当网格模式为假时，5d 信号被认为是 4d，但当网格模式为真时，5d 信号被认为是 4d。
方法*zoom()*返回 ndarray 类型的 zoom (缩放后的输入)。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from matplotlib import image, pyplot
from scipy.ndimage import zoom
使用模块*image*的方法*imread()*读取图像，并将图像的位置传递给方法。
img = image.imread('lubo-minar.jpg')
使用下面的代码查看图像。
pyplot.imshow(img)
Python Scipy Ndimage Zoom example
现在将图像传递给模块*ndimage*的方法*zoom()*，使用下面的代码缩放图像。
zoomed_img = zoom(img,1.5)
在上面的代码中，我们为方法zoom()提供了缩放因子等于 1.5 的图像。
使用下面的代码查看缩放的图像。
pyplot.imshow(zoomed_img)
同时使用下面的代码检查图像的大小，原始的和缩放的。
print("Size of the original image",img.shape)
print("Size of the original image",zoomed_img.shape)
Python Scipy Ndimage Zoom
这就是如何使用 Python SciPy 的方法zoom()。
Python Scipy n image 插值
Python SciPy 在模块*scipy.interpolatin*中有一个方法*zoom()*,它使用所请求顺序的样条插值来缩放数组。请注意，模块*scipy.interpolation.zoom*已折旧，请使用模块*scipy.ndimage.zoom*代替。
下面给出了语法。
scipy.interpolatin.zoom(input, zoom, order=2, output=None, mode='wrap', prefilter=False, cval=0.1, grid_mode=True)
其中参数为:
-
输入(array_data): 输入的数组。
-
缩放(序列或浮动): 沿坐标轴，缩放因子。使用浮动时，每个轴的缩放是相同的。如果您使用的是序列，缩放应该每个轴只有一个值。
-
output(dtype 或 array): 返回数组的 dtype，或者要插入输出的数组。默认情况下，使用与输入相同的 dtype 构建数组。
-
顺序(int): 样条插值顺序，默认设置为 3。顺序必须介于 0 和 5 之间。
-
模式: 模式参数控制输入数组如何扩展到其界限之外。默认值为“常量”。它支持以下模式:栅格镜像反射、栅格常数、常数、环绕、最*、栅格环绕和镜像。
-
cval(标量): 如果模式为“常量”，该值用于填充输入边之间的间隙。0 是默认值。
-
预过滤(布尔): 如果在插值前使用样条过滤器对输入数组进行预过滤，则该值为真。如果顺序大于 1，则默认值为 True，这将创建一个临时 float64 筛选值数组。如果 order > 1，如果设置为 False，输出将明显模糊，除非输入经过预滤波，在这种情况下，它是对原始输入运行样条滤波器的结果。
-
grid-mode(boolean):为 False 时，像素中心之间的空间被放大。否则，使用全像素范围距离。当网格模式为假时，5d 信号被认为是 4d，但当网格模式为真时，5d 信号被认为是 4d。
方法*zoom()*返回 ndarray 类型的 zoom (缩放后的输入)。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from matplotlib import image, pyplot
from scipy.ndimage.interpolation import zoom
使用模块*image*的方法*imread()*读取图像，并将图像的位置传递给方法。
img = image.imread('https://i0.wp.com/pythonguides.com/content/khanh-dang.jpg')
使用下面的代码查看图像。
pyplot.imshow(img)
Python Scipy Ndimage interpolation example
现在将图像传递给模块*ndimage*的方法*zoom()*，使用下面的代码缩放图像。
img_zoomed = zoom(img,1.5)
在上面的代码中，我们为方法zoom()提供了缩放因子等于 1.5 的图像。
使用下面的代码查看缩放的图像。
pyplot.imshow(img_zoomed)
同时使用下面的代码检查图像的大小，原始的和缩放的。
Python Scipy Ndimage interpolation example
Python Scipy Ndimage 示例
这里将使用 Python Scipy 的 zoom() 方法拍摄另一幅图像并缩放该图像。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from matplotlib import image, pyplot
from scipy.ndimage.interpolation import zoom
使用模块*image*的方法*imread()*读取图像，并将图像的位置传递给方法。
org_img = image.imread('3452442.jpg')
使用下面的代码查看图像。
pyplot.imshow(org_img)
Python Scipy Ndimage example
现在使用下面的代码将图像提供给模块*ndimage*的方法*zoom()*来缩放图像。
zoomed_pic = zoom(org_img,1.5)
在上面的代码中，我们为方法*zoom()*提供了缩放因子等于 1.5 的图像。
使用下面的代码查看缩放的图像。
pyplot.imshow(zoomed_pic)
使用下面的代码检查图像、原始图像和缩放图像的大小。
print("Size of the original image",org_img.shape)
print("Size of the original image",zoomed_pic.shape)
Python Scipy Ndimage
Python Scipy Ndimage mode
我们已经了解了方法zoom()的工作原理，也了解了该方法的参数。方法*zoom()*有一个参数，它是处理图像边界的mode。
- 网格-镜像: 这个词和“反射”这个词互换使用
- 反射:通过反射最后一个像素的边缘，输入被拉伸。半采样对称模式是这种模式的另一个名称。
- grid-constant: 使用 cval 参数扩展输入，用相同的常数值填充边缘以外的所有值。插值用于不在输入范围内的样本。
- 常量: 超出输入边缘的所有值都用相同的常量值填充，如 cval 自变量所定义。在输入边界之外，不执行插值。
- 环绕: 输入通过环绕到相对的边缘来扩展，但是以这样的方式，最后一个点和第一个点完全重叠。在这种情况下，将在重叠点选择的样本没有很好地定义。
- 最*: 通过复制最后一个像素，将输入放大。
- grid-wrap:Wrapping 绕到输入的对边延伸。
- 镜像: 通过在最后一个像素的中心周围反射，输入被拉伸。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from matplotlib import image, pyplot
from scipy.ndimage import zoom
阅读我们想要应用不同模式的图像。
org_img = image.imread('chocolate.jpg')
使用下面的代码显示加载的图像。
pyplot.imshow(org_img)
Scipy Ndimage mode example
现在提供图像作为模块*ndimage*的方法*zoom()*的输入，使用下面的代码缩放图像。
zoomed_pic = zoom(org_img,1.5,mode ='mirror')
在上面的代码中，我们向方法zoom()提供了图像，缩放因子等于 1.5，模式等于镜像。代替mirror，我们可以根据需要使用 different 来得到结果。
使用下面的代码显示缩放的图像。
pyplot.imshow(zoomed_pic)
使用下面的代码检查图像、原始图像和缩放图像的大小。
print("Size of the original image",org_img.shape)
print("Size of the original image",zoomed_pic.shape)
Scipy Ndimage mode
这是如何使用参数模式，以填补扩大部分的图像使用不同的模式值。
读〔t0〕python scipy ndimage imread〔t1〕
Python Scipy Ndimage 顺序
在学习方法*zoom()*的时候，我们遇到了参数order就是样条插值阶，默认设置为 3。顺序必须介于 0 和 5 之间。这里我们将调整这个参数，看看当我们改变参数*order*的值时，图像是如何缩放的。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
创建一个数组，并考虑这个数组包含图像的值。
arr = [0,1,4,2,3]
使用下面的代码将上面创建的数组传递给一个阶数等于 2 的 zoom 方法。
ndimage.zoom(arr,1.2,order = 2)
现在使用下面的代码将参数order的值改为 5。
ndimage.zoom(arr,1.2,order = 5)
Python Scipy Ndimage order
从上面的输出中，我们可以比较包含等于 2 和 5 的顺序值的两个代码的结果。注意区别或者顺序如何影响结果。
Read Python Scipy Softmax
Python Scipy Ndimage 插值缩放最*的
在本节中，我们将使用 Python Scipy 的方法*zoom()*中的模式值*nearest*。这种模式使用图像的最后一个像素来填充图像的扩展区域。此外，我们将使用 Python Scipy 的模块*interpolation*的方法*zoom()*。
要了解缩放方法，请参考本教程的第一小节。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
创建一个数组，并考虑这个数组包含图像的值。
arr = [0,1,8,2,6]
使用下面的代码将上面创建的数组传递给一个方法 zoom，默认模式等于 nearest。
ndimage.zoom(arr,1.2,mode ='nearest')
Python Scipy Ndimage Interpolation Zoom Nearest
这就是如何使用 Python Scipy 的 metod *zoom()*的“最*”模式来缩放图像像素。
我们已经讲述了" Python Scipy Ndimage Zoom "并通过讲述以下主题学习了如何使用不同的模式值缩放图像。
- Python Scipy Ndimage Zoom
- Python Scipy Ndimage 慢
- Python Scipy 图像顺序
- Python Scipy Ndimage 模式
- Python Scipy Ndimage 插值
- Python Scipy Ndimage 示例
- Python Scipy Ndimage 插值缩放最*
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 正常测试[带示例]
在本 Python 教程中，我们将学习“*Python Scipy Normal Test*”来检查样本的正态性。此外，我们还将使用一些示例来涵盖以下主题。
- 什么是正常测试
- Python Scipy 正常测试
- Python Scipy 正常测试解释
- Python Scipy 正常测试 Nan 策略
- Python Scipy 正常测试轴
另外，查看相关教程: Python Scipy Stats Norm
目录
什么是正常测试
数据的正态性正在接受检验。但这实际上意味着什么呢？术语“正态性”描述了一种特殊类型的统计分布，称为“正态分布”，也称为“高斯分布”或“钟形曲线”
数据的*均值和标准偏差用于定义正态分布，即连续的对称分布。无论均值或标准差如何，正态分布的形式永远不会改变。曲线下的数据分布是关键属性。
- 理想化的分布是正态分布。使用正态性检验，您实际上是在确定您的数据是否足够接*正态，以使您能够放心地使用您的统计工具，而不是确定它是否绝对符合正态分布。
- 在某些情况下，您可能能够利用统计工具，而不必担心您的数据是否正态，因为它对正态假设是稳健的。换句话说，当正态性假设在某种程度上被违反时，正态性检验不会做出不必要的反应。
Python Scipy 正常测试
Python Scipy 在模块*scipy.stats*中有一个方法*normaltest()*来检查样本是否偏离正态分布。
下面给出了语法。
scipy.stats.normaltest(a, axis=1, nan_policy='omit')
其中参数为:
- a(array_data): 它是我们要测试的作为样本的数据的数组。
- 轴(int): 用于指定在哪个轴上计算测试。默认情况下，它是 0。
- nan_ploicy: 用于处理数组内存在的 nan 值。它有一些以不同方式处理 nan 值的参数，这些参数是
*omit*、*propagate*和*raise*。
方法*normaltest()*返回两个值作为统计数据和数组或浮点类型的 p 值。
让我们以一个示例为例，按照以下步骤测试该示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import normaltest
import numpy as np
使用下面的代码创建一个随机数生成器，并在生成器的帮助下生成正常的数组数据。
rand_numgen = np.random.default_rng()
points = 1000
a_data = rand_numgen.normal(1, 2, size=points)
b_data = rand_numgen.normal(3, 2, size=points)
使用下面的代码将这两个数据组合成一个数据数组。
norm_array_data = np.concatenate((a_data,b_data))
norm_array_data
使用下面的代码对作为样本的数据数组执行常规测试。
z_score_stat, p_value = normaltest(norm_array_data)
print("Z-score statistic",z_score_stat)
print("p-value",p_value)
Scipy Normal test
从输出中，我们可以看到 p 值大于 0.5，这意味着样本不符合正态分布。
这就是如何使用 Python Scipy 库检查样本的正态性。
Python Scipy 正常测试解释
为了解释普通测试，我们需要知道返回方法*normaltest()*的一个值，即 p 值。
每个正态性检验提供一个 P 值。为了理解任何 P 值，我们必须知道零假设。所考虑的假设是，所有的值都来自具有高斯分布的总体。
P 值提供了答案，如果零假设为真，数据的随机样本偏离高斯理想的可能性有多大？。如果 P 值大于 0.05，答案是肯定的。如果 P 值小于或等于 0.05，答案是否定的。
如果正态性检验的 P 值很高，应该得出什么结论？ 我们只能说明数据是符合高斯分布的。正态性检验不能确定数据取自高斯分布的样本。
正态性检验唯一能做的就是表明，与高斯理想的偏离，并不比你纯粹随机观察到的要大。在处理庞大的数据集时，这是令人欣慰的。较小的数据集降低了正态性检验检测甚至轻微偏离高斯理想的能力。
如果正态性检验的 P 值低，我该从中得出什么？ 数据是从高斯分布中抽样出来的，按照零假设。如果 P 值足够低，则零假设被拒绝，因此，另一个假设(数据不是从高斯总体中采样的)被接受。
对于大数据集，分布可能非常接*高斯分布，也可能非常接*高斯分布。你无法从正态性检验中了解到任何关于替代分布的信息。
如果您的 P 值低到足以认为偏离高斯分布具有“统计显著性”，我们有四种选择:
- 该信息可以来源于不同的识别分布。在这种情况下，我们也许可以改变我们的值，使它们呈现高斯分布。例如，如果数据来自对数正态分布，则将所有值转换为它们的对数。
- 正态性检验的失败可能是由于一个或多个异常值的存在。执行异常值测试，考虑消除异常值。
- 如果偏离常态很小，人们可以决定不采取行动。统计测试通常只轻微违反高斯假设。
- 使用不做高斯分布假设的非参数检验。然而，使用非参数检验是一个重大决定，不使用它们也是如此。它不应该是自动化的，也不应该依赖于单一的正态性测试。
Python Scipy 正常测试 Nan
为了处理样本或数据数组中可能出现的 nan 值，Python Scipy 方法*normaltest()*支持参数*nan_policy*。下面列出了 nan 策略处理 nan 值的三种备选方案或方法。
- 省略:NaN 值将不包括在计算中。如果用来计算统计数据的轴切片仍然没有足够的数据，输出中的相关条目将是 NaN。
- raise:如果存在 NaN，将生成 ValueError。
- propagate:如果在计算统计数据的轴切片(例如，行)中有 NaN，则输出的对应元素将是 NaN。
让我们使用下面的步骤，通过一个例子来理解在执行正常测试时如何处理 nan 值:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import normaltest
import numpy as np
使用下面的代码创建一个包含 nan 值的数组。
data = [2,4,6,np.nan,9,30,14,16,18,np.nan]
使用下面的代码对上述包含 nan 值的数据进行正常测试。
normaltest(data)
默认情况下，上面的代码将输出显示为 nan。
Python Scipy Normal Test Nan
同样，在*nan_policy*等于*omit*的情况下执行测试，该选项将忽略数据中的 nan 值并执行测试。
normaltest(data,nan_policy ='omit')
Python Scipy Normal Test Nan Example
现在，再次在*nan_policy*等于*raise*的情况下执行测试，该选项将抛出数据内 nan 值的错误。
normaltest(data,nan_policy ='raise')
Python Scipy Normal Test Nan Example Raise
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*normaltest()*的参数*nan_policy*处理给定数据中的 nan 值。
raed:Python Scipy Stats multivarial _ Normal
Python Scipy 正常测试轴
Python Scipy *normaltest()*函数接受*axis*作为参数来测试数据沿特定轴的正态性，我们在前面的小节“Python Scipy Stats Normal Test”中了解到了这一点
二维数组有两个对应的轴，一个水*穿过列(轴 1)，另一个垂直穿过行(轴 0)。
让我们按照以下步骤检查特定轴上数据的正态性:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import normaltest
import numpy as np
使用下面的代码创建数据。
data = [[2,4,6,7,3,8,10,13],[7,3,15,9,1,6,5,12],
[2,8,10,4,6,7,3,13],[7,5,3,15,9,1,6,12],
[2,4,6,7,3,8,10,13],[6,5,12],
[2,4,6,7,3,8,10,13],[7,3,15,9,1,6,5,12]]
使用下面的代码对数据进行常规测试。
normaltest(data)
再次使用下面的代码在轴= 1 的情况下执行测试。
normaltest(data,axis=1)
Python Scipy Normal Test Axis
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因此，在本教程中，我们学习了“ Python Scipy 正常测试 ”并涵盖了以下主题。
- 什么是正常测试
- Python Scipy 正常测试
- Python Scipy 正常测试解释
- Python Scipy 正常测试 Nan 策略
- Python Scipy 正常测试轴
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Odeint
在本 Python Scipy 教程中，我们将通过以下主题了解“ Python Scipy Odeint 解决微分方程相关问题以及如何在 Python Scipy 中实现。
- 微分方程的阶是什么？
- Python Scipy Odeint
- Odeint 与 Solve_ivp 方法有什么不同
- 如何积分二阶方程
- Python Scipy Odeint 复杂
- Python Scipy Odeint Rk45
目录
- 微分方程的阶是什么？
- Python Scipy Odeint
- Python Scipy Odeint Vs Solve _ IVP
- Python Scipy Odeint 二阶
- Python Scipy Odeint Complex
- Python Scipy Odeint Rk45
微分方程的阶是什么？
一个或多个变量(未知数)和它们的一些导数组成一个微分方程。换句话说，变量的导数由微分方程定义。
微分方程是根据它们的顺序分类的。微分方程中的最高导数有时也称为微分系数，它决定了微分方程的阶。
在本教程中，我们将使用 Python Scipy 方法求解常微分方程组。
Python Scipy Odeint
Python Scipy 在模块*scipy.integrate*中有一个方法*odeint()*,通过积分来求解一组常微分方程。
下面给出了语法。
scipy.integrate.odeint(func full_output=0, ml=None, mu=None, , y0, t, args=(), Dfun=None, col_deriv=0, rtol=None, atol=None, tcrit=None, h0=0.0, mxhnil=0, mxordn=12, mxords=5, hmax=0.0, hmin=0.0, ixpr=0, mxstep=0, printmessg=0, tfirst=False)
其中参数为:
- func(callable): 计算 y 在时间 t 的导数。如果签名是可调用的(t，y，…)，则必须将 tfirst 参数设置为 True
- y0(数组):y 的初始状态(可以是向量)。
- t(数组):需要求解 y 的时间间隔列表。这个序列的第一个组成部分应该是开始值点。允许重复值；这个序列必须是单调递增或递减的。
- args(tuple): 传递给函数的附加参数。
- dfun: 函数的梯度(雅可比)。如果签名是可调用的(t，y，…)，参数 tfirst 必须设置为 True
- col_deriv(boolean): 如果 Dfun 跨行定义导数而不是沿列定义导数(这需要更长时间)，则为 True。
- full_output(boolean): 如果第二个输出应该是可选输出的字典，则为 True。
- printmessg(boolean): 是否应打印收敛消息。
- tfirst(boolean): 如果是这种情况，func 的前两个参数(和 Dfun，如果提供的话)必须是 t，y 而不是普通的 y，t。
方法*odeint()*返回类型为 array 的y(第一行的初始值为 y0，t 中每个选定时间的值为 y 的数组)。
让我们以下面的步骤为例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import integrate
向量[theta，omega]应为 y，我们用 Python 来实现这个系统。
def pend_fun(y_, t_, b_, c_):
theta_, omega_ = y_
dydt_ = [omega_, -b_*omega_ - c_*np.sin(theta_)]
return dydt_
我们假设 b = 0.20 和 c = 4.5 是常数。
b_ = 0.20
c_ = 4.5
摆最初是静止的，ω(0)= 0，初始情况是它*似垂直，θ(0)= pi–0.1。那么初始条件向量就是。
y0_ = [np.pi - 0.1, 0.0]
在 0 = t = 10 的范围内，我们将在 101 个均匀间隔的样本上产生一个解。这是我们的时间范围。
t_ = np.linspace(0, 10, 101)
要生成解决方案，请调用 odeint。我们使用 args 参数向 odeint 提供参数 b 和 c，以便它们可以被传递给 pend。
sol_ =integrate.odeint(pend_fun, y0_, t_, args=(b_, c_))
答案是保形数组(101，2)。θ(t)是第一列，ω是第二列(t)。下面的代码绘制了这两个元素。
plt.plot(t_, sol_[:, 0], 'b', label='theta(t)')
plt.plot(t_, sol_[:, 1], 'g', label='omega(t)')
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('t')
plt.grid()
plt.show()
Python Scipy Odeint
这就是如何利用 Python Scipy 的方法*odeint()*对微分方程进行积分。
Read Python Scipy Freqz
Python Scipy Odeint Vs Solve _ IVP
*scipy.integrate.ode*类和函数*scipy.integrate.solve_ivp*使用系统定义函数，默认情况下，它要求 func 的前两个参数与那些参数的顺序相反。为了使用带有签名 func(t，y，…)的函数，有必要将参数 tfirst 设置为 True。
我们已经学习了“Python Scipy Odeint”，在这一节我们将学习 Python Scipy 的方法*solve_ivp()*。
方法*solve_ivp()*修复了 ODE 系统的初始值问题。给定一个初始值，这个函数数值积分一组常微分方程。
dy / dt = f(t, y)
y(t0) = y0
这里，y(t)是 N 维向量值函数(状态)，t 是 1 维独立变量(时间)，f(t，y)是建立微分方程的 N 维向量值函数。给定 y(t0)=y0 的初始值，目标是找到大致满足微分方程的 y(t)。
刚性常微分方程解算器的右侧必须是复可微的，然而，一些解算器在复域中提供积分(满足柯西-黎曼方程[11])。
为 y0 传递复杂的数据类型，以解决复杂的问题。为真实和想象的部分分别重写你的问题是另一个总是可用的选择。
下面给出了语法。
scipy.integrate.solve_ivp(fun, dense_output=False, events=None, t_span, y0, method='RK45', t_eval=None,vectorized=False, args=None, **options)
其中参数为:
- fun(可调用):系统在右侧。有趣的呼叫签名(t，y)。这里 t 是一个标量，ndarray 有两种可能:或者，如果它有 shape (n，)，fun 必须返回一个 shape (n，)的类数组对象。它也可以具有(n，k)形式，在这种情况下，fun 必须返回一个数组，该数组的形状(n，k)使得每一列都相当于 y 中的一列。矢量化参数控制两个选项中的哪一个被选中。矢量化实现通过有限差分*似实现更快的雅可比矩阵(刚性解算器需要)。
- _ span(二元组浮点):表示从 T0 到 T1 积分的区间。
- y0(array _ data like shape(n)):用于指定初始状态。
- 方法(字符串或 odsolver): 用于指定使用哪种集成方法，如 RK45、Radau、RK23、DOP853、BDF 和 LSODA。
- t_eval(array_data): 用于指定存储计算出的解的时间。
- dense_output(boolean): 用于指定我们是否要计算连续解。
- 事件(可调用):用于跟踪事件。
- 矢量化(布尔):用于指定我们是否要以矢量化的方式实现函数。
- args(tuple): 传递额外的参数。
- *** *选项:**给所选解算器的选项下面是先前已实现的解算器可用的每个选项的列表。
- first_step(None，float): 第一次步长因为 None 是默认值，所以应该由算法做出决定。
- max_step(float): 允许的最大步长。当使用 np.inf 作为缺省值时，步长大小不受限制，完全由求解器决定。
- rtol，atol( array_data，float): 相对和绝对公差。该解决方案保持小于 atol 加 rtol 乘以 abs (y)的局部误差估计。这里，绝对精度由 atol 控制，而相对精度(精确位数)由 rtol(正确小数位数)控制。将 atol 设置为小于可通过 rtol * abs(y)预测的最小值，以便 rtol 主导容许误差，从而获得所需的 rtol。如果 atol 大于 rtol * abs(y ),则不能保证会有同样多的准确数字。另一方面，为了获得所需的 atol，调整 rtol，使其永远不会超过 atol 和 rtol * abs(y)。如果 y 的分量的比例彼此不同，则对于 atol，传递具有形状(n，1)的阵列状可能是有利的。
- jac(array_data，sparse matrix): 系统雅可比矩阵相对于 y 的右侧是拉道、BDF 和 LSODA 方法所需要的。(n，n)维雅可比矩阵有一个等于 d f_i / d y_j 的元素，雅可比矩阵可以用三种不同的方式描述。
- 如果矩阵或数组类型是类数组的，则雅可比矩阵被认为是常数。没有" LSODA "的支持。
- 如有必要，雅可比矩阵将被称为 jac(t，y ),如果它是可调用的，在这种情况下，它假定依赖于 t 和 Radau 和 BDF 算法的返回值可能是一个稀疏矩阵。
- 如果没有(默认值)，将使用有限差分来逼*雅可比矩阵。
- jac_sparsity(array_data，sparse matrix): 概述了有限差分*似的雅可比矩阵的稀疏结构。它的形式必须是(n，n)。如果 jac 不是 None，就不考虑这个论点。如果提供稀疏结构，并且雅可比矩阵每行只有几个非零元素，计算速度会大大加快[10]。零条目表示雅可比的关联元素始终为零。如果没有(默认值)，则假定雅可比矩阵是稠密的。“LSODA”不支持，请使用 lband 和 uband。
- lband，uband(int):‘lso da’技术参数，即 jac[i，j]！= 0 仅适用于 I–lband<= j<= I+uband，定义雅可比的带宽。不使用默认值。为了设置这些，您的 jac 方法必须以打包格式返回 Jacobian，这要求返回的数组有 n 列和 uband + lband + 1 行，其中写有 Jacobian 对角线。Jac packed[uband+I–j，j]具体等于 Jac[i，j]。Scipy.linalg.solve banded 采用相同的格式(查看示例)。为了降低通过有限差分估计的雅可比元素的数量，这些参数可以替代地利用 jac=None。
- min _ step(float):“lso da”算法允许的最小步长。最小步长的默认值为 0
方法*solve_ivp()*返回一堆对象。
让我们举个例子，通过以下步骤来理解*solve_ivp()*是如何工作的:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import integrate
随机选择时间点的简单指数衰减。
def exponential_decay_fun(t_, y_): return -0.4 * y_
sol = integrate.solve_ivp(exponential_decay_fun, [0, 10], [1, 3, 7])
print(sol.t)
Python Scipy Odeint Vs Solve_ivp
从上面的输出，我们可以得出 Python Scipy 的*odeint*和*solve_ivp*的区别。
Python Scipy Odeint 二阶
感兴趣的变量的微分方程经常不仅依赖于一阶导数，而且依赖于高阶导数。
我们将使用上面小节中提到的 Python Scipy 的方法*odeint()*。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import integrate
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
使用下面的代码定义二阶函数并找到它的导数。
def fun(u_,x_):
return (u_[1],-2*u_[1]-2*u_[0]+np.cos(2*x_))
y0_ =[0,0]
xs_ = np.linspace(1,10,300)
us_ = integrate.odeint(fun,y0_,xs_)
ys_ = us_[:,0]
用下面的代码画出上面的导数。
plt.plot(xs_,ys_,'-')
plt.plot(xs_,ys_,'r*')
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('y-values')
plt.show()
Python Scipy Odeint 2nd order
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*odeint()*对二阶方程进行积分。
Python Scipy Odeint Complex
Python Scipy 在模块*scipy.integrate*中有一个方法*complex_ode()*，它是封装在复杂系统中的 Ode。类似于 ode，但在使用积分器之前，它将复值方程系统重新映射为实值方程系统。
下面给出了语法。
scipy.integrate.complex_ode(f, jac=None)
其中参数为:
- f(可调用):方程的 Rhs。Y.shape ==(n，)，t 是标量。使用 set f params(*args)设置 f_args。
- jac(可调用):RHS ' Jacobian " d f[I]/d y[j]等于 jac[i，j]。调用“set f params(*args)”设置变量“jac args”。" ".
Python Scipy Odeint Rk45
龙格-库塔-费尔伯格方法，有时也称为费尔伯格方法，是一种用于求解常微分方程的数值分析方法。它是由德国数学家欧文·费尔伯格在龙格-库塔程序的基础上创建的。
Fehlberg 的技术是独特的，因为它是一种龙格-库塔族嵌入式方法，这意味着它结合了同一函数的许多评估，以产生具有不同阶数和相似误差常数的方法。
Fehlberg 在 1969 年的出版物中介绍的方法，称为 RKF45 方法，是一种具有 5 阶误差估计量的 4 阶方法。高阶嵌入技术能够自动确定自适应步长，可用于通过进行附加计算来估计和调节解误差。
在本节中，我们将使用上述方法*Rk45*和方法*solve_ivp()*来求解微分方程，因为方法*odeint()*不支持*Rk45*的任何一种参数方法。
我们将按照以下步骤使用在上述小节中使用的相同示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import integrate
随机选择时间点的简单指数衰减，使用以下代码的方法*RK45*。
def exponential_decay_fun(t_, y_): return -0.4 * y_
sol = integrate.solve_ivp(exponential_decay_fun, [0, 10], [1, 3, 7], method = 'RK45')
print(sol.t)
Python Scipy Odeint Rk45
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*Rk45*和方法*solve_ivp()*来集成函数。
我们已经讲述了如何找到方程的高阶积分，还学习了“什么是 Solve_ivp 方法”等，主题如下。
- 微分方程的阶是什么？
- Python Scipy Odeint
- Odeint 与 Solve_ivp 方法有什么不同
- 如何积分二阶方程
- Python Scipy Odeint 复杂
- Python Scipy Odeint Rk45
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我叫 Kumar Saurabh，是一名 Python 开发人员，在 TSInfo Technologies 工作。此外，像 Python 编程，SciPy，机器学习，人工智能等技术的专业知识。是我喜欢做的事情。
Python Scipy 优化根
我们将学习“ Python Scipy Optimize Root ”来使用 Brenth、Ridder 等不同方法查找给定函数的根，还将涵盖以下主题。
- Python Scipy 优化根
- 如何求标量函数的根
- 如何用 Lm 方法求函数的根
- Python Scipy 优化根 Jacobian
- 如何用 Brentq 方法求根
- 如何用布伦斯方法求根
- Python Scipy 优化根 Ridder
目录
- Python Scipy 优化根
- Python Scipy 优化根标量
- Python Scipy 优化根 Lm
- Python Scipy 优化根雅可比矩阵
- Python Scipy 优化根 Brentq
- Python Scipy 优化根 Brenth
- Python Scipy 优化根 rider
Python Scipy 优化根
SciPy 优化包提供了最小化(或最大化)目标函数的例程，有时会受到限制。约束和非线性最小二乘法，线性规划，非线性最小二乘法，曲线拟合，求根是一些非线性问题的解决方案包括在内。
在本节中，我们将使用 Python Scipy 的方法*root()*,该方法存在于模块scipy.optimize中，用于查找矢量函数的根。
下面给出了语法。
scipy.optimize.root(fun, x0, args=(), method='hybr', jac=None, tol=None, callback=None, options=None)
其中参数为:
- fun: 一个求根的向量函数。
- x0: (ndarray):初步猜测。
- args(tuple): 将附加输入传递给目标函数的雅可比。
- 方法(str): 求解器类型，应该是 lm、hybr、broyden1、broyden2 等中的一个。
- jac(boolean): 如果 jac 是 boolean 且为真，Fun 应该返回 Jacobian 的值以及目标函数。如果为假，将对雅可比矩阵进行数值估计。Jac 也可以在被调用时返回有趣的雅可比。在这种情况下，它必须接受同样的理由作为乐趣。
- tol(folat): 对停止的耐受性。使用特定于规划求解的设置进行精细控制。
- 回调:可选的回调函数。Callback(x，f)，其中 x 是当前解，f 是相关的残差，在每次迭代中进行。除了“hybr”和“lm”之外的所有技术
- 选项(字典):可能的求解器列表。比如 xtol 或者 maxiter。
这个函数返回的*OptimizeResult*对象表示解决方案。有三个主要组件作为对象的一部分返回:
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy.optimize import root
非线性方程组及其雅可比矩阵由下列函数定义。
def func(x):
return [x[0] + 0.4 * (x[0] - x[1])**2 - 1.0,
0.4 * (x[1] - x[0])**2 + x[1]]
def jacb(x):
return np.array([[1 + 1.4 * (x[0] - x[1])**2,
-1.4 * (x[0] - x[1])**2],
[-1.4 * (x[1] - x[0])**2,
1 + 1.4 * (x[1] - x[0])**2]])
使用下面的代码找到解决方案。
solution = root(func, [0, 0], jac=jacb, method='hybr')
solution.x
Python Scipy Optimize Root
这是如何使用 Python Scipy 的方法*root()*和方法*hybr*找到函数的根。
Python Scipy 优化根标量
Python Scipy 在模块*scipy.optimize*中包含了一个方法*root_scalar()*,用于识别标量函数的根。
下面给出了语法。
scipy.optimize.root_scalar(f, args=(), method=None, bracket=None, fprime=None, fprime2=None, x0=None, x1=None, xtol=None, rtol=None, maxiter=None, options=None)
其中参数为:
- fun: 一个求根的向量函数。
- x0: (ndarray):初步猜测。
- x1(浮点):第二种猜测。
- args(tuple): 将附加输入传递给目标函数的雅可比。
- method(str): 求解器类型，应该是等分、牛顿、rider 等中的一个。
- backet(2 个浮点数的序列):f(x，*args)两端的符号必须不同，以便区间有根。
- fprime(boolean，callable): 目标函数和导数值被认为是 f 返回的，如果 fprime 是 boolean 且为真。可调用的 fprime 也可以返回 f 的导数。在这种情况下，它必须接受与 f 相同的理由。
- fprime2(boolean，callable): 如果 fprime2 是 boolean 且为 True，则认为 f 返回目标函数值，以及一阶和二阶导数。可调用的 fprime2 也可以返回 f 的二阶导数。在这种情况下，它必须接受与 f 相同的理由。
- xtol(float): 终止的绝对公差。
- rtol(浮点):对终止的相对容差。
- maxiter: 最大迭代次数。
- 选项(字典):可能的求解器列表。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.optimize import root_scalar
使用下面的代码定义三次函数。
def fun(x):
return (x**3 - 1)
使用下面的代码找到立方的根。
solution = root_scalar(fun, bracket=[0, 3], method='brentq')
solution.root, solution.iterations, solution.function_calls
Python Scipy Optimize Root Scalar
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*root_scalar()*找到标量函数的根。
Python Scipy 优化根 Lm
方法*scipy.optimize.root()*接受一个参数method，该参数可以采用不同的方法来寻找根。这个参数有一个值*lm*，它使用 Levenberg-Marquardt 来寻找最小二乘解。
下面给出了语法。
scipy.optimize.root(fun, tol=None, callback=None, options={'col_deriv': 0,, x0, args=(), method='lm', jac=None, 'xtol': 1.49012e-08, 'ftol': 1.49012e-08, 'gtol': 0.0, 'maxiter': 0, 'eps': 0.0, 'factor': 100, 'diag': None})
其中参数为:
col_deriv(boolean):雅可比函数要计算各列的导数，其值必须非零。
- ftol(浮点):*方和的期望相对误差。
- xtol(float): *似解的期望相对误差。
- gtol(floa): 雅可比列和函数向量之间的期望正交性。
- maxiter(int): 可以对函数进行的最多调用。如果该值为零，则最大值为 100*(N+1)，其中 N 是 x0 中的分量数。
- epsfcn(float): 前向差分雅可比*似的良好步长(对于 Dfun=None)。据信，如果 epsfcn 小于机器精度，则函数中的相对误差在机器精度的数量级。
- factor(float): 控制第一步界限的变量(factor * || diag * x||)。应隔开(0.1，100)。
- diag(sequence): 变量的比例因子是 N 个正数。
其余参数请参考第一小节“Python Scipy 优化根”。
Python Scipy 优化根雅可比矩阵
我们已经从本教程的上述小节中了解了方法root()的工作原理，现在我们将创建一个函数来计算雅可比矩阵。
让我们以下面的步骤为例:
import numpy as np
from scipy.optimize import root
使用下面的代码建立一个向量和雅可比函数。
def basefunc(x):
return [
x[1] + 1.4 * (x[1] + x[0])**2 - 3.0,
0.4 * (x[0] - x[1])**3 + x[0]]
def jacob_func(a):
return np.array([[1 + 1.4 * (a[0])**2,
-2.4 * (a[0] - a[1])**2],
[-1.4 * (a[1] - a[0])**3,
1 + 1.4 * (a[0] + a[1])**2]]
)
要使用 Anderson 辅助技术来确定向量函数的根，请使用*optimize.root*函数。
result = root(basefunc, [0, 0], jac=jacob_func, method='anderson')
使用下面的代码检查结果。
print(result.x)
Python Scipy Optimize Root Jacobian
这是如何用 Python Scipy 的方法root()用雅可比函数求函数的根。
阅读 Python Scipy Ndimage Imread 教程
Python Scipy 优化根 Brentq
Python Scipy 在模块*scipy.optimize*中有一个方法*brentq()*,它使用 Brent 的方法在括号区间中定位函数的根。
使用传统的布伦特方法来确定函数 f 在变号区间[a，b]上的零点。这里使用的求根程序一般被认为是最好的。利用逆二次外推是割线方法的一种安全变体。
在 Brent 的方法中，结合了逆二次插值、区间二等分和根括号。van Wijngaarden-Dekker-Brent 方法是它的另一个名称。根据 Brent (1973)，对于可以在[a，b]内计算的函数，收敛是有保证的。
下面给出了语法。
scipy.optimize.brentq(f, a, b, maxiter=100, args=(), xtol=2e-12, rtol=8.881784197001252e-16, full_output=False, disp=True)
其中参数为:
- f(): 返回一个数字是 Python 函数。要求 f(a)和 f(b)符号相反，且 f 是连续函数。
- a(标量):一端括号范围[a，b]。
- b(标量):另一端括号范围[a，b]。
- xtol(number):NP . all close(x，x0，atol=xtol，rtol=rtol)，其中 x 表示精确根，将由计算的根 x0 来满足。变量不能为负。对于 xtol/2 和 rtol/2，Brent 的技术经常满足前面提到的令人愉快的函数的标准。
- rtol(number):NP . all close(x，x0，atol=xtol，rtol=rtol)，其中 x 表示精确根，将由计算的根 x0 来满足。参数默认值 4*np.finfo 不能更小(float)。eps。对于 xtol/2 和 rtol/2，Brent 的技术经常满足前面提到的令人愉快的函数的标准。
- maxiter(int): 如果在最大重复次数内无法达到收敛，则会出现错误。必须大于或等于 0。
- args(tuple): 应用(f，(x)+args)调用带有附加参数的函数 f。
- full_output(boolean): 如果 full_output 为 False，则返回根。如果 Full-output 为 True，则 full-output 返回值(x，r)，其中 x 是根，r 是 RootResults 对象。
- disp(boolean): 如果为真，如果算法没有收敛，则报告 RuntimeError。否则，任何 RootResults 返回对象都包含收敛状态的记录。
方法*brentq()*返回*x0*(a 和 b 之间，f 为零)。
让我们举一个例子，按照以下步骤使用方法*brenqt()*找到函数的根:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.optimize import brentq
使用下面的代码定义我们想要找到其根的函数。
def fun(x):
return (x**3 - 1)
现在用下面的代码找到这个函数的根。
brentq(fun, 1,0)
Python Scipy Optimize Root Brentq
这是如何使用 Python Scipy 的方法*brentq()*在括号区间内找到函数的根。
Read Python Scipy Softmax
Python Scipy 优化根 Brenth
Python Scipy 模块*scipy.optimize*的方法*brenth()*使用 Brent 的方法和双曲线外推法，可以在括号区间内找到函数的根。
传统 Brent 方法的一种替代方法，使用反二次外推而不是双曲线外推来定位参数 a 和 b 之间的函数 f 的零点
根据 Bus & Dekker (1975)，使用这种方法的函数求值的上界比二分法低 4 或 5 倍，保证了这种方法的收敛性。
f(a)和 f(b)的符号不能相同。一般与布伦特原油相当，但测试不严格。这种基于双曲线外推法的割线方法是原始方法的一种安全变体。
下面给出了语法。
scipy.optimize.brenth(f, a, b, args=(), xtol=2e-12, rtol=8.881784197001252e-16, maxiter=100, full_output=False, disp=True)
其中参数为:
- f(): 返回一个数字是 Python 函数。要求 f(a)和 f(b)符号相反，且 f 是连续函数。
- a(标量):一端括号范围[a，b]。
- b(标量):另一端括号范围[a，b]。
- xtol(number):NP . all close(x，x0，atol=xtol，rtol=rtol)，其中 x 表示精确根，将由计算的根 x0 来满足。变量不能为负。对于 xtol/2 和 rtol/2，Brent 的技术经常满足前面提到的令人愉快的函数的标准。
- rtol(number):NP . all close(x，x0，atol=xtol，rtol=rtol)，其中 x 表示精确根，将由计算的根 x0 来满足。参数默认值 4*np.finfo 不能更小(float)。eps。对于 xtol/2 和 rtol/2，Brent 的技术经常满足前面提到的令人愉快的函数的标准。
- maxiter(int): 如果在最大重复次数内无法达到收敛，则会出现错误。必须大于或等于 0。
- args(tuple): 应用(f，(x)+args)调用带有附加参数的函数 f。
- full_output(boolean): 如果 full_output 为 False，则返回根。如果 Full-output 为 True，则 full-output 返回值(x，r)，其中 x 是根，r 是 RootResults 对象。
- disp(boolean): 如果为真，如果算法没有收敛，则报告 RuntimeError。否则，任何 RootResults 返回对象都包含收敛状态的记录。
方法*brenth()*返回*x0*(a 和 b 之间，f 为零)。
让我们举一个例子，按照以下步骤使用方法*brenth()*找到函数的根:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.optimize import brenth
使用下面的代码定义我们想要找到其根的函数。
def fun(x):
return (x**3 - 1)
现在用下面的代码找到这个函数的根。
brentq(fun, 1,0)
Python Scipy Optimize Root Brenth
这就是如何利用 Python Scipy 的方法*brentq()*用双曲线外推法求括号区间内函数的根。
Python Scipy 优化根 rider
Python Scipy 模块 scipy.optimize 的方法*ridder()*使用 Ridder 的方法并定位函数的区间根。
下面给出了语法。
scipy.optimize.ridder(f, a, b, args=(), xtol=2e-12, rtol=8.881784197001252e-16, maxiter=100, full_output=False, disp=True)
- f(): 返回一个数字是 Python 函数。要求 f(a)和 f(b)符号相反，且 f 是连续函数。
- a(标量):一端括号范围[a，b]。
- b(标量):另一端括号范围[a，b]。
- xtol(number):NP . all close(x，x0，atol=xtol，rtol=rtol)，其中 x 表示精确根，将由计算的根 x0 来满足。变量不能为负。对于 xtol/2 和 rtol/2，Brent 的技术经常满足前面提到的令人愉快的函数的标准。
- rtol(number):NP . all close(x，x0，atol=xtol，rtol=rtol)，其中 x 表示精确根，将由计算的根 x0 来满足。参数默认值 4*np.finfo 不能更小(float)。eps。对于 xtol/2 和 rtol/2，Brent 的技术经常满足前面提到的令人愉快的函数的标准。
- maxiter(int): 如果在最大重复次数内无法达到收敛，则会出现错误。必须大于或等于 0。
- args(tuple): 应用(f，(x)+args)调用带有附加参数的函数 f。
- full_output(boolean): 如果 full_output 为 False，则返回根。如果 Full-output 为 True，则 full-output 返回值(x，r)，其中 x 是根，r 是 RootResults 对象。
- disp(boolean): 如果为真，如果算法没有收敛，则报告 RuntimeError。否则，任何 RootResults 返回对象都包含收敛状态的记录。
方法*ridder()*返回*x0*(a 和 b 之间，f 为零)。
让我们举一个例子，按照以下步骤使用方法*brenth()*找到函数的根:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.optimize import ridder
使用下面的代码定义我们想要找到其根的函数。
def fun(x):
return (x**4 - 2)
现在用下面的代码找到这个函数的根。
ridder(fun, 0,3)
Python Scipy Optimize Root Ridder
我们已经学习了如何使用 Ridder、Brentq、Brenth 和 ect 等方法计算给定函数或标量函数的根，主题如下。
- Python Scipy 优化根
- 如何求标量函数的根
- 如何用 Lm 方法求函数的根
- Python Scipy 优化根 Jacobian
- 如何用 Brentq 方法求根
- 如何用布伦斯方法求根
- Python Scipy 优化根 Ridder
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 两两距离[有 9 个例子]
在本 Python Scipy 教程中，我们将学习“ Python Scipy 两两距离”。使用各种距离矩阵，如堪培拉、雅克卡、欧几里德等，我们将计算点或阵列之间的成对距离。
- 什么是成对距离？
- Python Scipy 成对距离矩阵
- Python Scipy 成对距离 Jaccard
- Python Scipy 成对距离欧几里得
- Python Scipy 成对距离 Hamming
- Python Scipy 两两距离曼哈顿
- Python Scipy 成对距离 Minkowski
- Python Scipy 成对距离堪培拉
- Python Scipy 成对距离切比雪夫
- Python Scipy 成对距离 Jensenshannon
目录
- 什么是成对距离？
- Python Scipy 成对距离矩阵
- Python Scipy 两两距离 Jaccard
- Python Scipy 成对距离欧几里德
- Python Scipy 两两距离曼哈顿
- Python Scipy 两两距离闵可夫斯基
- Python Scipy 两两距离海明
- Python Scipy 两两距离堪培拉
- Python Scipy 两两距离切比雪夫
- Python Scipy 成对距离 Jensenshannon
- 结论
什么是成对距离？
给定每对物种之间的距离度量，找到一棵能最好地预测观察到的距离集合的树，将是解决系统发育问题的一个直接的方法。
通过省略一些数据，这将数据矩阵 M 简化为成对距离的简单表格。然而，似乎许多进化信息经常通过这些距离传递。
在本教程中，我们将学习如何在 Python Scipy 方法的帮助下计算成对距离。
Python Scipy 成对距离矩阵
Python 库 Scipy 的模块*scipy.spatial.distance* 提供了一个名为*pdist()*的函数，用于计算 n 维空间中观测值之间的成对距离。
下面给出了语法。
scipy.spatial.distance.pdist(X, metric='minkowski')
其中参数为:
- X(array _ data):m 个不同观测值的集合，每个观测值在 n 维中，按 m 乘 n 排序。
- metric(callabel，str): 要应用的距离单位。距离函数可以是"堪培拉"、"布雷柯蒂斯"、"切比雪夫"、"相关"、"城市街区"、"余弦"、"欧几里得"、"骰子"、"汉明"、"库尔辛斯基"、"简森山农"、"库尔辛斯基"、"匹配"、"马哈拉诺比斯"、"明科夫斯基"、"罗素劳"、"罗格斯坦本"、"修克列迪安"。
方法*pdist()*返回*Y*压缩距离矩阵。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial.distance import pdist
使用下面的代码创建数据。
data = [(25.056, -75.7226),
(25.7411, -79.1197),
(25.2897, -79.2294),
(25.6716, -79.3378)]
使用相关性作为点之间的距离度量来计算 m 和点之间的距离。
pdist(data,'correlation')
Python Scipy Pairwise Distance Matrix
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdist()*计算成对距离矩阵。
Python Scipy 两两距离 Jaccard
对于 n 个样本集的聚类和多维标度，Jaccard 距离经常用于计算 n*n 矩阵。这个距离是所有有限集集合的度量。
因此，在本节中，我们将使用度量标准*jaccard*来计算距离。让我们按照下面的步骤来看一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial.distance import pdist
使用下面的代码创建数据。
samp_data = [(27.056, -65.3226),
(27.6411, -65.2197),
(27.6897, -65.6294),
(27.5716, -65.1378)]
使用 Jaccard 作为点之间的距离度量来计算 m 和点之间的距离。
pdist(samp_data,'jaccard')
Python Scipy Pairwise Distance Jaccard
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdist()*和度量*jaccard*计算成对 Jaccard 距离矩阵。
Python Scipy 成对距离欧几里德
两点之间的最短距离被称为“欧几里德距离”大多数机器学习算法，如 K-Means，都使用这种距离度量来衡量两个观察值的相似程度。
Python Scipy 方法*pdist()*接受度量*euclidean*来计算这种距离。因此，在这里，我们将按照以下步骤使用欧几里德度量来计算成对距离:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial.distance import pdist
使用下面的代码创建示例数据。
samp_data = [(5, 8),
(10, 12),
(11, 15),
(19, 16)]
使用欧几里得作为点之间的距离度量来计算 m 和 n 点之间的距离。
pdist(samp_data,'euclidean')
Python Scipy Pairwise Distance Euclidean
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdist()*和度量*euclidean*计算成对欧几里德距离矩阵。
阅读 Python Scipy Ndimage Imread 教程
Python Scipy 两两距离曼哈顿
所有维度上两点之间的总绝对差构成了曼哈顿距离。Python Scipy 方法*pdist()*接受度量*cityblock*来计算这种距离。
让我们按照以下步骤，使用曼哈顿(在 Python Scipy 中也称为城市街区)度量来计算成对距离:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial.distance import pdist
使用下面的代码创建示例数据。
samp_data = [(5, 8),
(10, 12),
(11, 15),
(19, 16)]
使用城市街区作为点之间的距离度量来计算 m 点和 n 点之间的距离。
pdist(samp_data,'cityblock')
Python Scipy Pairwise Distance Manhattan
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdist()*和度量*cityblock*计算成对曼哈顿距离矩阵。
Python Scipy 两两距离闵可夫斯基
N 维空间中称为闵可夫斯基距离的距离是两点之间的距离。本质上，它是曼哈顿距离和欧几里德距离的推广。
它经常在机器学习中使用，特别是在确定数据的最佳相关性或分类的想法中。
Python Scipy 方法*pdist()*接受度量*minkowski*来计算这种距离。让我们按照以下步骤使用闵可夫斯基度量来计算成对距离:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial.distance import pdist
使用下面的代码创建示例数据。
samp_data = [(10, 8),
(10, 12),
(10, 15),
(19, 16)]
要确定点 m 和 n 之间的距离，请使用闵可夫斯基距离作为距离度量。
pdist(samp_data,'minkowski')
Python Scipy Pairwise Distance Minkowski
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdist()*和度量*minkowski*计算成对 Minkowski 距离矩阵。
Read Python Scipy Softmax
Python Scipy 两两距离海明
在同一点上两个数不同的位数称为两个整数之间的汉明距离。Python Scipy 方法*pdist()*接受度量*hamming*来计算这种距离。
让我们举一个例子，按照以下步骤使用汉明度量计算成对距离:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial.distance import pdist
使用下面的代码创建示例数据。
samp_data = [(10, 8),
(10, 12),
(10, 15),
(19, 16)]
要确定点 m 和 n 之间的距离，请使用汉明作为距离度量。
pdist(samp_data,'hamming')
Python Scipy Pairwise Distance Hamming
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdist()*和度量*hamming*计算成对汉明距离矩阵。
Python Scipy 两两距离堪培拉
戈弗雷·兰斯和威廉·t·威廉姆斯在 1966 年首次提出了堪培拉距离，后来又进行了改进。堪培拉距离是向量空间中两点之间差异的数字表示。这是加上重量后的 L1(曼哈顿)距离。
让我们举一个例子，按照以下步骤使用堪培拉度量计算成对距离:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial.distance import pdist
使用下面的代码创建示例数据。
samp_data = [(9, 8),
(7, 12),
(3, 15),
(12, 16)]
要确定向量空间中两点之间差异的数值表示，请使用堪培拉作为距离度量。
pdist(samp_data,'canberra')
Python Scipy Pairwise Distance Canberra
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdist()*和度量*canberra*计算成对堪培拉距离矩阵。
Python Scipy 两两距离切比雪夫
切比雪夫距离公式在数学中也称为“最大度量”，它将两点之间的距离计算为所有轴值的最大差值。
Python Scipy 方法*pdist()*接受度量*chebyshev*来计算这种成对距离。
让我们举一个例子，按照以下步骤使用切比雪夫度量计算成对距离:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial.distance import pdist
使用下面的代码创建示例数据。
samp_data = [(5, 9),
(12, 7),
(15, 3),
(16, 12)]
要确定两点之间的最大差异，请使用切比雪夫作为距离度量。
pdist(samp_data,'chebyshev')
Python Scipy Pairwise Distance Chebyshev
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdist()*和度量*chebyshev*计算成对切比雪夫距离矩阵。
Python Scipy 成对距离 Jensenshannon
两个概率之间的差异由詹森-香农距离来衡量。Python Scipy 方法*pdist()*接受度量*jensenshannon*来计算这种成对距离。
让我们举一个例子，按照以下步骤使用 Jensenshannon 度量计算成对距离:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.spatial.distance import pdist
使用下面的代码创建示例数据。
samp_data = [(5, 9),
(12, 7),
(15, 3),
(16, 12)]
要确定两个概率之间的差异，请使用 Jensenshannon 作为距离度量。
pdist(samp_data,'jensenshannon')
Python Scipy Pairwise Distance Jensenshannon
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*pdist()*和度量*jensenshannon*计算成对 Jensenshannon 距离矩阵。
结论
因此，我们在本教程中学习了如何在 Scipy 中使用几种距离度量来构建成对距离矩阵，包括 Hamming、Euclidean、Jensen Shannon 等。包括以下主题。
- 什么是成对距离？
- Python Scipy 成对距离矩阵
- Python Scipy 成对距离 Jaccard
- Python Scipy 成对距离欧几里得
- Python Scipy 成对距离 Hamming
- Python Scipy 两两距离曼哈顿
- Python Scipy 成对距离 Minkowski
- Python Scipy 成对距离堪培拉
- Python Scipy 成对距离切比雪夫
- Python Scipy 成对距离 Jensenshannon
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- Python Lil _ MatrixScipy
- 如何使用 Python Scipy Gaussian_Kde
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix
- Python Scipy Lognormal
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 科学*滑
你有没有想过什么是*Python Scipy smooth*？在这里，我们将学习“*Python Scipy Smoothing*”使用不同的过滤器或方法*滑曲线，我们还将通过以下主题从噪声数据中去除噪声。
- 什么是数据*滑？
- Python Scipy *滑样条
- 如何使用过滤器进行*滑
- 如何*滑一维数据
- 如何去除数据中的噪声并使其*滑
- 如何用*滑因子法控制*滑度
- Python Scipy *滑 2d 数据
目录
- 什么是数据*滑？
- Python Scipy *滑样条
- Python Scipy *滑滤镜
- Python Scipy *滑 1d
- Python Scipy *滑噪声数据
- Python Scipy *滑因子
- Python Scipy *滑 2d 数据
什么是数据*滑？
数据*滑是使用算法从数据集中去除噪声的过程。因此，重要的模式可以更容易地区分。数据*滑可用于经济分析以及帮助预测趋势，如在证券价格中看到的趋势。数据*滑的目的是消除异常值并考虑季节性。
在汇编数据的过程中，可以消除或减少任何波动或其他类型的噪声。数据*滑就是这个术语。
数据*滑基于这样一个概念，即它可以识别更简单的变化，以帮助预测各种趋势和模式。它有助于必须检查大量数据的统计学家和交易员——这些数据通常很难理解，以发现他们否则可能不会注意到的趋势。
数据*滑的过程可以以多种方式进行。一些选项是随机化方法、进行指数*滑过程、计算移动*均值或采用随机行走。
另外，检查: Python Scipy Butterworth 过滤器
Python Scipy *滑样条
样条是描述在特定位置连接的多项式集合的数学函数，这些位置称为样条纽结。
这也表明样条将产生*滑函数，避免斜率的突然变化。它们用于插值一组数据点，插值函数在调查范围内表现出连续性。
Python Scipy 有一个类*scipy.interpolate.UnivariateSpline()*,它将一维*滑样条拟合到一组现有的数据点。
下面给出了语法。
class scipy.interpolate.UnivariateSpline(x, y, w=None, bbox=[None, None], k=3, s=None, ext=0, check_finite=False)
其中参数为:
- x(array_data，N): 输入数据分开的一维数组。必须是上升的；如果 s 是 0，它一定是严格递增的。
- y(array_data，N): 一维数组中的相关输入数据，该数组的确切长度为 x。
- w(N，array_data): 拟合样条的权重。它必须是积极的。如果 w 不为 0，则所有重量都相等。不使用默认值。
- bbox(array_data，2):2-定义*似区间周长的序列。如果 Bbox 为 None，则 bbox 等于[x[0]，x[-1]]。不使用默认值。
- k(int): *滑样条的次数。K = 3 是三次样条，因此它必须是 1 = k = 5。有一个 3。
- s(float): 结的数量由正*滑因子决定。在满足*滑条件之前，结的数量将会增加。
- ext(string，int): 确定如何对结序列指定范围之外的元素进行外推。
- 如果 ext=0 或“extrapolate ”,则返回外推值。
- 如果 ext=1 或“零”，则返回 0
- 如果 ext=2 或' raise ',则抛出一个值 Error
- 如果 ext=3 of 'const ',则返回边界值。
- check_finite(boolean): 如果需要验证输入数组只包含有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止或不合逻辑的结果)。默认值为 False。
让我们举一个例子，按照以下步骤*滑噪声数据:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
生成 x 和 y，并使用下面的代码绘制它们。
rng_ = np.random.default_rng()
x_ = np.linspace(-4, 4, 50)
y_ = np.exp(-x_**2) + 0.1 * rng_.standard_normal(50)
plt.plot(x_, y_, 'ro', ms=5)
Python Scipy Smoothing Spline Example
使用下面的代码，使用方法*UnivariateSpline()*和默认参数值*滑数据。
spline = interpolate.UnivariateSpline(x_, y_)
xs_ = np.linspace(-4, 4, 1000)
plt.plot(xs_, spline(xs_), 'g', lw=2)
现在再次使用下面的代码手动调整*滑的程度。
spline.set_smoothing_factor(0.5)
plt.plot(xs_, spline(xs_), 'b', lw=3)
plt.show()
方法*set_smoothing_factor()*使用指定的*滑因子*s*和之前调用中发现的节点继续计算样条。
Python Scipy Smoothing Spline
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*UnivariateSpline()**滑数据。
阅读: Python Scipy Stats Fit +示例
Python Scipy *滑滤镜
一种称为 Savitzky-Golay 滤波器的数字滤波器使用数据点来*滑图形。使用最小二乘法时，会创建一个小窗口，该窗口中的数据将接受多项式处理，然后该多项式用于确定窗口的中心点。
一旦所有的邻居已经彼此粗略地调整，该窗口然后再一次移动一个数据点。
Python Scipy 在模块*scipy.signal*中有一个方法*savgol_filter()*，它在数组上使用 Savitzky-Golay 过滤器。
下面给出了语法。
scipy.signal.savgol_filter(x, window_length, polyorder, deriv=0, delta=1.0, axis=- 1, mode='interp', cval=0.0)
其中参数为:
- x(array_data): 将要过滤的数据。在过滤之前，如果 x 不是单精度或双精度浮点数组，它将被转换为类型
numpy.float64。 - 【window _ length(int):过滤窗口的大小。如果模式是“interp”，窗口长度必须小于或等于 x 的大小
- poly order(int):多项式的阶，用于拟合数据。窗口长度必须小于 polyorder。
- deriv(int): 导数的计算顺序。它必须是一个非负的整数。当默认值为 0 时，数据被过滤但不区分。
- 【delta】(float):将受到过滤的样本间距。仅在 deriv > 0 时使用。默认值为 1.0。
- axis(int): 沿数组的 x 轴应用滤镜的方向。默认值为-1。
- 模式(字符串): 必须是“interp”、“wrap”、“nearest”、“constant”或“mirror”基于此，决定在应用滤波器之前应用于填充信号的扩展类型。当模式设定为“常量”时，cval 提供填充值。有关“镜像”、“常数”、“换行”和“最*”的更多信息，请参考注释。当选择默认的“interp”模式时，不使用扩展。取而代之的是，将一个多阶多项式拟合到边的最后一个窗口长度值，然后使用该多项式计算最后一个窗口长度/ 2 的输出值。
- 【cval】(标量): 如果模式为"常量"，则值填充输入边缘以外的部分。默认值为 0。
方法*savgol_filter()*返回过滤后的数据。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
生成噪声数据，并使用以下代码绘制数据。
x_ = np.linspace(0,2*np.pi,200)
y_ = np.sin(x_) + np.random.random(200) * 0.2
plt.plot(x_, y_)
现在将 Savitzky-Golay 滤波器应用于噪声数据以使其*滑。
yhat_ = signal.savgol_filter(y_, 49, 3)
plt.plot(x_, y_)
plt.plot(x_,yhat_, color='green')
plt.show()
Python Scipy Smoothing Filter
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*savgol_filter()*将 Savitzky-Golay 滤波器应用于噪声数据以*滑数据。
Python Scipy *滑 1d
用于一维函数插值的模块*scipy.interpolate*中 Python Scipy 的方法*interp1d()*。称为 x 和 y 的值数组用于逼*一个称为 f 的函数:y = f。
此类返回的函数在其调用方法中使用插值来确定新点的值。
下面给出了语法。
class scipy.interpolate.interp1d(x, y, bounds_error=None,kind='linear', axis=- 1, copy=True)
其中参数为:
- x(array_data): 一个实值一维数组。
- y(array_data): 一个实值 N-D 数组。在插值轴中，y 的长度必须与 x 的长度相匹配。
- kind(str): 指定字符串或整数形式的插值类型，以及要使用的样条插值器的顺序。字符串必须属于以下类别之一:线性、最*、最*向上、零、线性、二次、三次、上一个或下一个。术语“零”、“线性”、“二次”和“三次”表示零阶、一阶、二阶或三阶的样条插值；“前一个”、“下一个”和“最*的”只是返回该点的前一个或下一个值；插值半整数(如 0.5，1.5)时使用“最接*上”和“最接*下”，前者向上舍入，后者向下舍入。默认为线性。
- axis(int): 指定将用于插值的 y 轴。y 的最终轴是插值的默认值。
- copy(boolean): 如果为 True，则 x 和 y 由类内部复制。如果为 False，则使用 x 和 y 参考。复制是默认操作。
- bounds_error(boolean): 如果为 True，任何试图在 x 范围之外插值的操作都会导致 ValueError(需要外插的地方)。如果为 False，填充值将分配给越界值。除非指定了 fill value="extrapolate ",否则默认情况下会引发错误。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
使用下面的代码创建 x 和 y 数据并进行插值。
x_ = np.arange(0, 15)
y_ = np.exp(-x_/4.0)
f_ = interp1d(x_, y_)
使用以下代码绘制计算值。
xnew_ = np.arange(0, 10, 0.1)
ynew_ = f_(xnew_)
plt.plot(x_, y_, 'o', xnew_, ynew_, '-')
plt.show()
Python Scipy Smoothing 1d
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*interp1d()*来计算 1d 函数的*滑值。
Python Scipy *滑噪声数据
在 Python Scipy 中，*LSQUnivariateSpline()*是一个额外的样条创建函数。正如我们将看到的，它实际上以类似于*UnivariateSpline()*的方式工作。
该功能与前一个功能的主要区别在于，在的帮助下，可以在创建样条曲线时直接调节结的数量和位置。
下面给出了语法。
class scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline(x, y, t, w=None, bbox=[None, None], k=3, ext=0, check_finite=False)
其中参数为:
- x(array_data): 数据点的输入维数必须增加。
- y(array_data): 输入数据点的维度。
- t(array_data): 样条内节点，顺序必须是升序。
- w(array_data): 拟合样条的权重。它一定是令人振奋的。如果没有，则所有权重相等(默认)。
- bbox(array _ data):2-定义*似区间周长的序列。如果没有，bbox 等于[x[0]，x[-1]]。
- k(int): *滑样条的次数。肯定是 1 k 5。默认情况下，K = 3 是三次样条曲线。
- ext(string，int): 确定如何对结序列指定范围之外的元素进行外推。
- 如果 ext=0 或“extrapolate ”,则返回外推值。
- 如果 ext=1 或“零”，则返回 0
- 如果 ext=2 或' raise ',则抛出一个值 Error
- 如果 ext=3 of 'const ',则返回边界值。
- check_finite(boolean): 如果需要验证输入数组只包含有限个数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 nan，可能会导致问题(崩溃、非终止或不合逻辑的结果)。默认值为 False。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
创建 x 和 y，然后使用下面的代码绘制它们。
rng_ = np.random.default_rng()
x_ = np.linspace(-4, 4, 50)
y_ = np.exp(-x_**2) + 0.1 * rng_.standard_normal(50)
plt.plot(x_, y_, 'ro', ms=5)
使用下面的代码，用预先确定的内部节点拟合*滑样条。
t_ = [-1, 0, 1]
spline = interpolate.LSQUnivariateSpline(x_, y_, t_)
xs_ = np.linspace(-4, 4, 1000)
plt.plot(x_, y_, 'ro', ms=5)
plt.plot(xs_, spline(xs_), 'g-', lw=3)
plt.show()
Python Scipy Smoothing Noisy Data
这就是如何通过使用 Python Scipy 的方法*LSQUnivariateSpline()*从噪声数据中去除噪声来创建*滑曲线。
Python Scipy *滑因子
类*scipy.interpolate.UnivariateSpline()*有一个方法*set_smoothing_factor(s)*,该方法使用之前调用中发现的节点和提供的*滑因子s不断计算样条。
让我们举个例子，按照以下步骤使用方法*set_smoothing_factor()*:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
生成 x 和 y，并使用下面的代码绘制它们。
x_ = np.linspace(-4, 4, 50)
y_ = np.sin(x_) + np.random.random(50) * 0.8
plt.plot(x_, y_, 'ro', ms=5)
Python Scipy Smoothing Factor Example
使用下面的代码，通过使用默认参数值的*UnivariateSpline()*函数*滑数据。
spline = interpolate.UnivariateSpline(x_, y_)
xs_ = np.linspace(-4, 4, 500)
plt.plot(xs_, spline(xs_), 'g', lw=2)
现在使用下面的代码，使用方法set_smoothing_factor(0.7)调整数据的*滑度。
spline.set_smoothing_factor(0.7)
plt.plot(xs_, spline(xs_), 'b', lw=3)
plt.show()
Python Scipy Smoothing Factor
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*set_smoothing_factor*调整数据的*滑度。
阅读:Python Scipy Stats multivarial _ Normal
Python Scipy *滑 2d 数据
Python Scipy 在模块scipy.interpolate中有一个方法*interp2d()*，该方法使用二维网格进行插值。值 x，y 和 z 的数组用于逼*函数 f: z = f(x，y)产生标量值 z。
这个类给出了一个函数，该函数在其调用方法中使用样条插值来确定新创建的点的值。
沿着插值轴所需的最少数据点是(k+1)**2，其中 k 对于线性插值等于 1，对于三次插值等于 3，对于五次插值等于 5。
Bisplrep 用于构建插值器，*滑因子为 0。如果需要额外的*滑控制，建议直接使用 bisplrep。
下面给出了语法。
class scipy.interpolate.interp2d(x, y, bounds_error=False,z, kind='linear', copy=True, fill_value=None)
其中参数为:
- xy(array_data): 使用数组定义数据点的坐标。如果点在规则的网格上，x 和 y 可以分别用于定义列和行坐标。
- z(array_data): 函数在数据点的插值。假设 Fortran 排序(order='F ')，如果 z 是多维数组，则在使用前将其展*。如果 x 和 y 给出列和行坐标，则展*的 z 数组的长度为 len(x)*len(y)，或 len(z) == len(x) == len(y)。
- 种类(五次、三次、线性):样条插值的适当种类。默认为“线性”
- copy(boolean): 如果为 True，x，y，z 由类内部复制。如果为假，则允许引用。默认为复制。
- bounds _ error(boolean):如果该值为 True，则每当内插值预计位于输入数据的(x，y)域之外时，将引发 ValueError。如果为 False，则使用填充值。
- fill_value(number): 用于插值域之外的点的值，如果给定。如果缺失(无)，则使用最*邻外推法对域外的值进行外推法。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
使用下面的代码创建一个二维网格。
x_ = np.arange(-4.01, 4.01, 0.20)
y_ = np.arange(-4.01, 4.01, 0.20)
xx_, yy_ = np.meshgrid(x_, y_)
z_ = np.sin(xx_`2+yy_`2)
使用下面的代码插入上面创建的数据。
f_ = interp2d(x_, y_, z_, kind='cubic')
使用我们刚刚使用以下代码获得的插值函数绘制结果:
xnew_ = np.arange(-4.01, 4.01, 1e-2)
ynew_ = np.arange(-4.01, 4.01, 1e-2)
znew_ = f_(xnew_, ynew_)
plt.plot(x_, z_[0, :], 'ro-', xnew_, znew_[0, :], 'b-')
plt.show()
Python Scipy Smoothing 2d Data
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*interp2d()*在 2d 数据中创建*滑度。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy Freqz
- Python Scipy 距离矩阵
- Python Scipy 指数
- Python Scipy 空间距离 Cdist
- Python Scipy Matrix +示例
- python scipy fccluster的开发
- Python Scipy 优化根
在本 python 教程中，我们学习了如何使用不同的过滤器和方法制作*滑曲线，以及如何通过以下主题去除数据中的噪声。
- 什么是数据*滑？
- Python Scipy *滑样条
- 如何使用过滤器进行*滑
- 如何*滑一维数据
- 如何去除数据中的噪声并使其*滑
- 如何用*滑因子法控制*滑度
- Python Scipy *滑 2d 数据
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
python Scipy soft max—[详细指南]
我们将学习“”Python Scipy Softmax，其中我们将在给定数组或数组的特定轴上使用 soft max 函数，还将涉及以下主题。
- 什么是 softmax 函数？
- Python Scipy Softmax
- 如何沿列应用 Scipy softmax 函数
- 如何沿行使用 Scipy softmax 函数
- 如何计算数据或数组的 log softmax
- 如何在阵列轴上执行 log softmax
目录
- 什么是 softmax 功能？
- Python Scipy Softmax
- Python Scipy Softmax Axis Columns
- Python Scipy Softmax Axis Rows
- Python Scipy Log Softmax
- Python Scipy Log Softmax Axis
什么是 softmax 功能？
使用 softmax 函数(也称为 softargmax 或归一化指数函数)将 K 个实数的向量转换为 K 个可能结果的概率分布。
多项式逻辑回归将它作为逻辑函数向几个维度的扩展。为了基于 Luce 的选择公理将神经网络的输出标准化为投影输出类上的概率分布，softmax 函数经常被用作最终激活函数。
softmax 函数提供 K 个实数的向量 z 作为输入，将其归一化为 K 个概率的概率分布，K 个概率与输入值的指数成比例。
换句话说，在应用 softmax 之前，一些向量分量可能是负的或大于 1，并且它们的总和可能不等于 1。但是，在应用 softmax 之后，每个分量都将在范围{(0，1)(0，1)}内，并且这些分量加起来将为 1，因此它们可以被解释为概率。此外，更高的概率将来自更大的输入组件。
在下一小节中，我们将学习如何使用 Python Scipy 方法来使用 softmax 函数。
Python Scipy Softmax
Python Scipy 模块*scipy.special*中名为*softmax()*的方法通过将每个元素的指数除以所有元素的指数之和来修改数组中的每个元素。
下面给出了语法。
scipy.special.softmax(x, axis=0)
其中参数为:
- x(array_data): 是作为输入的数据的数组。
- 轴(None，int): 沿指定轴计算值。
*softmax()* 方法的结果是*s*，它是一个与 x 大小相同的数组。结果将等于沿所选轴的 ndarray 类型的数组。
使用下面列出的 Python 代码，导入必要的库。
from scipy import special
import numpy as np
使用下一节中的代码创建一个数字数组。
array_num = np.array([[2, 0.2, 0.5, 1],
[2, 7, 1, -1],
[12, 3, 2, 10]])
使用下面的代码，对整个数组应用 softmax 函数来改变每个值。
special.softmax(array_num)
Python Scipy Softmax
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*softmax()*对给定的数据数组应用 softmax。
阅读:如何使用 Python Scipy Gaussian_Kde
Python Scipy Softmax Axis Columns
Python Scipy 方法*softmax()*接受一个参数给axis来修改数组中的每个元素，方法是沿着特定的轴(如行和列)将每个元素的指数除以所有元素的指数之和。
在本节中，我们将沿着表示列的轴=0 应用 softmax。
使用下面列出的 Python 代码，导入必要的库。
from scipy import special
import numpy as np
使用下一节中的代码创建一个数字数组。
array_num = np.array([[12, 0.5, 0.5, 1],
[2, 5, 1, -1],
[2, 8, 2, 10]])
使用下面的代码，对列(轴=0)应用 softmax 函数来改变每个值。
special.softmax(array_num,axis=0)
Python Scipy Softmax Axis Columns
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*softmax()*的参数*axis*沿着列或轴= 0 计算 softmax 变换。
阅读: Python Scipy 稀疏 Csr_matrix
Python Scipy Softmax Axis Rows
我们已经学习了如何使用方法*sofmax()*的参数*axis*沿着列应用 softmax 变换。
在本节中，我们将沿着代表行的轴=1 应用 softmax。
使用下面列出的 Python 代码，导入必要的库。
from scipy import special
import numpy as np
使用下一节中的代码创建一个数字数组。
array_num = np.array([[12, 0.5, 0.5, 1],
[2, 5, 1, -1],
[2, 8, 2, 10]])
使用下面的代码，对行(轴=1)应用 softmax 函数来改变每个值。
special.softmax(array_num,axis=1)
Python Scipy Softmax Axis Rows
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*softmax()*的参数*axis*沿着行或轴= 1 计算 softmax 变换。
阅读: Python Scipy Butterworth 滤镜
Python Scipy Log Softmax
在数学中，log softmax 是 softmax 函数的对数。对数概率对概率的使用——对数概率就是概率的对数——是使用 log-softmax 对 softmax 的核心。
使用 log softmax 代替 softmax 有许多好处，例如增强梯度优化和数值性能。Python Scipy 在模块*scipy.special*中有一个方法*log_softmax()*,用于计算 softmax 函数的对数。
下面给出了语法。
scipy.special.log_softmax(x, axis=None)
其中参数为:
- x(array_data): 是输入数组。
- 轴(int，整数元组):值-沿轴计算。默认情况下，将跨整个数组 x 计算 Softmax，即无。
方法*log_softmax()*返回 s(一个具有 x 的形状的数组。沿着指定的轴，结果的指数将加起来为 1。如果 x 是标量，则返回一个标量)scalar 或 ndrray 类型的 T5。
举个例子，按照以下步骤计算阵列的 log softmax:
使用下面列出的 Python 代码，导入必要的库。
from scipy import special
import numpy as np
使用下一节中的代码创建一个数字数组。
x_data = np.array([1500.0, 2.0])
使用下面的代码，应用 log softmax 函数。
log_softmax(x_data)
Python Scipy Log Softmax
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*log_softmax()*计算给定数组的 log softmax。
阅读: Python Scipy Stats Fit +示例
Python Scipy Log Softmax Axis
我们将使用 Python Scipy 的方法*log_softmax()*的参数*axis*沿着特定的轴(如行和列)应用 log softmax。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import special
import numpy as np
使用下面的代码创建一个数组，该数组是美国各州California = 7.8、Texas = 5.6、New York = 5.0和Florida = 6.9的实际 GDP 增长率。
usa_state = np.array([7.8,5.6,5.0,6.9])
现在使用下面的代码将 log softmax 函数沿着轴= 0 应用到创建的数组。
special.log_softmax(usa_state, axis = 0)
Python Scipy Log Softmax Axis
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*log_softmax()*将 log softmax 函数应用于数据。
- Python Scipy Load Mat File
- Python Scipy Gamma
- Python Scipy Linalg Eig
- Python Scipy Linalg Svd
- Python Scipy Stats Norm
- Scipy Ndimage Imread
- Python Scipy 正常测试
我们讲述了如何对给定的数组或数据执行 softmax 和 log softmax，还通过以下主题学习或应用了数组或数据的特定轴上的这些函数。
- 什么是 softmax 函数？
- Python Scipy Softmax
- 如何沿列应用 Scipy softmax 函数
- 如何沿行使用 Scipy softmax 函数
- 如何计算数据或数组的 log softmax
- 如何在阵列轴上执行 log softmax
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix
我们将在本教程中学习“”Python Scipy 稀疏 Csr_matrix ”，以便我们可以生成 Csr 矩阵并使用各种技术，包括乘法、点和转置。
将涵盖以下概念，以及定位 CSR 矩阵中最大和最小项目的索引。
- 什么是科学稀疏 Csr_matrix
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 乘法
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Indptr
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 点
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 形状
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 排序索引
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Nnz
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 转置
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Argmax
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Argmin
目录
- 什么是 Scipy 稀疏 Csr_matrix？
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 乘法
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Indptr
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Dot
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 形状
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 排序索引
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Nnz
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 转置
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Argmax
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Argmin
什么是 Scipy 稀疏 Csr_matrix？
有两种常见的矩阵类型:稀疏矩阵和稠密矩阵。与具有大多数非零元素的密集矩阵相比，稀疏矩阵具有大多数零。
当一个大矩阵可用时，大多数元素通常为零。因此，只使用非零数字进行运算是合理的，因为零乘以任何数的结果总是零。
- Scipy 中的众多稀疏矩阵函数只保存非零元素。通过这样做，可以减少数据存储所需的内存量。机器学习过程需要频繁地将数据帧存储在内存中。
- 数据帧被分割，以便它能适合 RAM。通过压缩，数据可以很容易地存储在 RAM 中。通过对稀疏矩阵的唯一非零值执行操作，可以显著提高算法的执行性能。
Scipy 提供的算法之一叫做压缩稀疏行(CSR)。下面是它的工作原理。
假设一个文本文档包含如下所示的单词或文本。
这是一瓶清酒
不是清华大学。这是清华技术，是吗？
第一步是索引:给单词编号。如果单词重复，分配相同的数字。从这一步我们可以确定文档中的总字数。
This is a Tsinfo
0 1 2 3
This is not Tsinfo. It is Tsinfotechnologies, Is it?
0 1 4 3 5 1 6 1 5
索引从零开始。第一个单词是“This”，其索引为“0”。每隔一个不同的单词也将有一个索引。因为单词“This”在文档中出现了两次，所以每次它都接收相同的索引值“0”。
第二步是文档向量表示:文档中的每一行都有一个向量表示。
有多少不同的指数？由于在这种情况下有 7 个索引，范围从 0 到 6，每个文档(或行)由 7 个值表示，其中每个值指示与每个索引相关联的特定术语出现的频率。
(word-index): (This-0), (is-1), (a-2), (Tsinfo-3), (not-4), (It-5), (Tsinfotechnologies-6)
[1111000],[1111000],[2210000]
第三步是为每个文档创建一个稀疏向量:每个文档的稀疏矩阵表示如下所示。它消除所有为 0 的值，只存储非零值。
Doc<01,11>
Doc<01,11,21,31>
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix
Scipy 子包*scipy.sparse*中的函数允许我们生成 CSR 矩阵，它代表压缩稀疏行矩阵。
如果我们需要的是一个可以执行加法、乘法、减法、矩阵幂和除法的矩阵，那么 CSR 矩阵是合适的。
如下所示，生成 CSR 矩阵有多种方法，但这里我们将使用其中一种方法来创建矩阵。要了解更多信息，请访问 Python Scipy 的官方文档。
我们将使用方法 csr_matrix(D) 或也称为 rank _ 2n array 或密集矩阵。
使用下面的代码导入必要的库。
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
使用下面的代码创建一个秩为 2 的矩阵。
D = np.array([[1, 0, 1, 0, 0, 0], [2, 0, 2, 0, 0, 1],\
[0, 0, 0, 2, 0, 1]])
使用以下代码检查装箱的矩阵。
print(D)
将创建的矩阵传递给函数 csr_matrix() ，使用下面的代码创建*csr matrix*并查看。
# Creating csr matrix
csr_m = csr_matrix(D)
csr_m.toarray()
Python Scipy Sparse Csr_matrix
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*csr_matrix()*创建 CSR 矩阵。
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 乘法
稀疏矩阵是指其大部分元素为零的矩阵。SciPy 用于数值数据的二维稀疏矩阵包称为“SciPy . sparse”。它提供给我们，各种各样的类，各种各样的类来构建稀疏矩阵。这两个类分别是 csc_matrix 和 csr_matrix 。
与用于构建压缩稀疏行矩阵的 csr_matrix() 不同， csc_matrix() 创建压缩稀疏列矩阵。
为了将两个稀疏矩阵相乘，我们使用 CSR 矩阵类提供的*multiply()*方法。让我们以下面的代码为例进行演示。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import sparse
import numpy as np
使用以下代码创建第一个 CSR 矩阵。
row_1 = np.array([0, 1, 2, 0 ])
col_1 = np.array([0, 3, 0, 1])
data_1 = np.array([3, 4, 9, 8])
csr_matrix_A = sparse.csr_matrix((data_1,
(row_1, col_1)),
shape = (3, 4))
print("first CSR matrix: \n",
csr_matrix_A.toarray())
使用以下代码创建第二个 CSR 矩阵。
row_2 = np.array([1, 2, 0, 0 ])
col_2 = np.array([3, 0, 0, 1])
data_2 = np.array([8, 3, 4, 9])
csr_matrix_B = sparse.csr_matrix((data_2,
(row_2, col_2)),
shape = (3, 4))
print("Second CSR matrix: \n",
csr_matrix_B.toarray())
Python Scipy Sparse Csr_matrix Multiply Example
使用方法*mulitply()*将两个矩阵相乘。
sparse_matrix_AB = csr_matrix_A.multiply(csr_matrix_B)
print("Multiplication of Sparse Matrix:\n",
sparse_matrix_AB.toarray())
Python Scipy Sparse Csr_matrix Multiply
输出矩阵包含*csr_matrix_A*和*csr_matrix_B*的乘积。
这就是如何将方法*multiply()*应用于 CSR 矩阵以获得两个 CSR 矩阵的乘积。
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Indptr
方法*csr_matrix()*的属性*Indptr*是 CSR 格式的矩阵的索引指针数组。
下面给出了语法。
csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)])
其中参数为:
- 数据:矩阵的 CSR 格式数据数组
- 索引:CSR 格式的矩阵的索引数组
- 矩阵的 CSR 格式索引指针数组
- 形状:用于指定矩阵的形状。
让我们按照以下步骤使用 Indptr 创建一个 CSR 矩阵:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy import sparse
使用指标、指标和数据值创建一个稀疏的 CSR 矩阵。
indptr_ = np.array([0, 6, 2, 3])
indices_ = np.array([0, 5, 4, 0, 4, 2])
data_ = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
matrix_csr = sparse.csr_matrix((data_, indices_, indptr_), shape=(3, 3))
matrix_csr.toarray()
Python Scipy Sparse Csr_matrix Indptr
要检查索引指针，在上面创建的矩阵上使用属性indptr。
matrix_csr.indptr
Python Scipy Sparse Csr_matrix Indptr Example
这就是如何使用 CSR 矩阵上的属性*indptr*获得 CSR 格式的矩阵索引指针数组。
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Dot
Python Scipy sparse 有一个方法 dot() 来寻找 CSR 矩阵的普通点积。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy import sparse
使用下面的代码为点积创建一个数组。
array_v = np.array([-1, 0, 1])
使用下面的代码创建一个 CSR 矩阵。
matrix_A = sparse.csr_matrix([[2, 1, 0], [0, 3, 0], [5, 0, 4]])
使用下面的代码，通过在矩阵上应用dot()方法，计算上面创建的矩阵的点。
matrix_A.dot(array_v)
Python Scipy Sparse Csr_matrix Dot
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*dot()*找到任何 CSR 矩阵的点积。
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 形状
方法*get_shape()*可应用于 CSR 矩阵以获得形状。下面给出了语法。
csr_matrix.get_shape()
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy import sparse
使用下面的代码创建一个稀疏的 CSR 矩阵。
matrx = sparse.csr_matrix((4, 4), dtype=np.int8)
现在对上面创建的 CSR 矩阵使用函数get_shape()。
matrx.get_shape()
Python Scipy Sparse Csr_matrix Shape
这就是如何使用 get_shape()方法获得任何 CSR 矩阵的形状，该方法返回元组中的结果。
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 排序索引
Python Scipy 的方法sort_indices()应用于 CSR 矩阵，对矩阵的索引进行排序。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy import sparse
使用 indptr、索引和数据值创建一个稀疏的 CSR 矩阵。
indptr_ = np.array([0, 3, 2, 6])
indices_ = np.array([0, 3, 2, 0, 2, 1])
data_ = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
matrix_csr = sparse.csr_matrix((data_, indices_, indptr_), shape=(3, 3))
matrix_csr.toarray()
现在使用下面的代码将方法*sort_indices()*应用于上面的矩阵。
matrix_csr.sort_indices
Python Scipy Sparse Csr_matrix Sort indices
这就是如何在 CSR 矩阵上应用属性*sort_indices*来对矩阵的索引进行排序。
阅读: Python Scipy 特征值
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Nnz
“非零”元素通过稀疏矩阵保存在几个数组中。基本上，nnz 报告这些数组的大小。
让我们通过一个例子来理解，并通过以下步骤找到 CSR 矩阵中非零元素的大小:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy import sparse
使用下面的代码创建一个稀疏的 CSR 矩阵。
matrix_A = sparse.csr_matrix([[2, 1, 0], [0, 3, 0], [5, 0, 4]])
matrix_A.toarray()
现在使用下面的代码在矩阵上应用方法nnz。
matrix_nnz = matrix_A.nnz
matrix_nnz
Python Scipy Sparse Csr_matrix Nnz
这就是如何使用 Python Scipy 的属性*nnz*知道 CSR 矩阵中非零元素的大小或数量。
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 转置
通过将行翻转为列或将列翻转为行，可以找到矩阵的转置。Python Scipy 有一个 transpose()方法，可以应用于 CSR 矩阵来反转稀疏矩阵的维数。
下面给出了语法。
csr_matrix.transpose(axes=None, copy=False)
其中参数为:
- axes: 这个参数出现在签名中的唯一原因是为了确保 NumPy 兼容性。除默认值外，不应输入任何其他内容。
- copy(boolean): 是否应该尽可能地模仿自我属性。根据所使用的稀疏矩阵的种类，不同的属性被复制到不同的程度。
让我们通过一个示例来理解，并按照以下步骤计算 CSR 矩阵的转置:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy import sparse
使用下面的代码创建一个稀疏的 CSR 矩阵。
matrix_A = sparse.csr_matrix([[2, 1, 0], [0, 3, 0], [5, 0, 4]])
matrix_A.toarray()
现在使用下面的代码将方法transpose()应用到矩阵matrix_A上。
matrix_trans = matrix_A.transpose()
matrix_trans.toarray()
Python Scipy Sparse Csr_matrix Transpose
这就是如何在 CSR 矩阵上使用 Python Scipy 的方法*transpose()* 将行翻转为列或者将列翻转为行。
Read: Python Scipy Freqz
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Argmax
*csr_matrix*的方法*argmax()* Python Scipy 是作为索引返回的沿轴的最大元素。
下面给出了语法。
csr_matrix.argmax(axis=None)
其中参数为:
轴(0，1，-1，-2): 沿此轴计算 argmax。如果没有(默认值)，则返回展*数据的最大元素的索引。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy import sparse
使用 indptr、索引和数据值创建一个稀疏的 CSR 矩阵。
indptr_ = np.array([0, 3, 2, 6])
indices_ = np.array([0, 2, 1, 0, 1, 1])
data_ = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
matrix_csr = sparse.csr_matrix((data_, indices_, indptr_), shape=(3, 3))
print(matrix_csr.toarray())
现在使用下面的代码将 CSR 矩阵传递给方法argmax()。
print("Index of the maximum (14) element is :",sparse.csr_matrix.argmax(matrix_csr))
Python Scipy Sparse Csr_matrix Argmax
这就是如何使用 Python Scipy 的方法argman()找到 CSR 矩阵中最大元素的索引。
Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Argmin
*csr_matrix*的方法*argmin()* Python Scipy 是沿轴的最小元素，作为索引返回。
下面给出了语法。
csr_matrix.argmin(axis=None)
其中参数为:
轴(0，1，-1，-2): 沿此轴计算 argmin。如果没有(默认值)，则返回展*数据的最大元素的索引。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy import sparse
使用 indptr、索引和数据值创建一个稀疏的 CSR 矩阵。
indptr_ = np.array([0, 3, 2, 6])
indices_ = np.array([0, 2, 1, 0, 1, 1])
data_ = np.array([11, 21, 6, 8, 15, 16])
matrix_csr = sparse.csr_matrix((data_, indices_, indptr_), shape=(3, 3))
print(matrix_csr.toarray())
print("Index of the minimum element is :",sparse.csr_matrix.argmin(matrix_csr))
现在使用下面的代码将 CSR 矩阵传递给方法argmin()。
print("Index of the minimum element is :",sparse.csr_matrix.argmin(matrix_csr))
Python Scipy Sparse Csr_matrix Argmin
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*argmin()*找到 CSR 矩阵中元素最小值的索引。
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在本教程中，我们已经学习了如何创建一个 CSR 矩阵，并探讨了排序，寻找矩阵形状的最大和最小元素的索引等。此外，还介绍了以下主题。
- 什么是科学稀疏 Csr_matrix
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 乘法
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Indptr
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 点
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 形状
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 排序索引
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Nnz
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix 转置
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Argmax
- Python Scipy 稀疏 Csr_matrix Argmin
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 空间距离 Cdist[有 8 个例子]
原文：https://pythonguides.com/python-scipy-spatial-distance-cdist/
在本 Python Scipy 教程中，我们将通过以下主题了解如何使用“ Python Scipy 空间距离 Cdist ”来计算两个输入集合之间的空间距离，其中使用了多种度量，如 Cityblock、Jaccard 等。
- Python Scipy 空间距离 Cdist
- Python Scipy 空间距离 Cdist 度量
- Python Scipy 空间距离 Cdist 输出
- Python Scipy 空间距离 Cdist 欧几里得
- Python Scipy 空间距离 cdist russellrao
- Python Scipy 空间距离 Cdist Chebyshev
- Python Scipy 空间距离 Cdist 城市街区
- Python Scipy 空间距离 Cdist Jaccard
目录
- Python Scipy 空间距离 Cdist
- Python Scipy 空间距离 Cdist 度量
- Python Scipy 空间距离 Cdist 输出
- Python Scipy 空间距离 Cdist 欧几里德
- Python Scipy 空间距离 Cdist Russellrao
- Python Scipy 空间距离 Cdist 切比雪夫
- Python Scipy 空间距离 Cdist Cityblock
- Python Scipy 空间距离 Cdist Jaccard
Python Scipy 空间距离 Cdist
Python Scipy 的模块*scipy.spatial.distance*包含一个名为*cdist()*的方法，用于确定两个输入集合之间的距离。
下面给出了语法。
scipy.spatial.distance.cdist(XA, XB, metric='correlation')
其中参数为:
- XA(array _ data):n 维原始 mB 观测值的数组，每个测量 mB 乘 n。
- XB(array _ data):n 维原始 mB 观测值的数组，每个测量 mB 乘 n
- metric(callabel，str): 要应用的距离单位。距离函数可以是"堪培拉"、"布雷柯蒂斯"、"切比雪夫"、"相关"、"城市街区"、"余弦"、"欧几里得"、"骰子"、"汉明"、"库尔辛斯基"、"简森山农"、"库尔辛斯基"、"匹配"、"马哈拉诺比斯"、"明科夫斯基"、"罗素劳"、"罗格斯坦本"、"修克列迪安"。
方法cdist()的结果是尺寸为 mA 乘 mB 的距离矩阵。
让我们用 4 个美国城市的二维坐标，按照以下步骤找出它们的余弦距离:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.spatial.distance import cdist
使用下面的代码定义美国任意四个城市的坐标。
coord_data = [5, -10),
(4, -9),
(6, -14),
(9, -11]
现在使用下面的代码将上面的坐标传递给度量等于*cosine*的方法*cdist()*。
cdist(coord_data,coord_data,'cosine')
Python Scipy Spatial Distance Cdist
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*cdist()*计算坐标之间的距离。
读取科学常数
Python Scipy 空间距离 Cdist 度量
我们有足够的关于 Python Scipy 的方法*cdist()*的信息来计算两个输入值集合之间的距离。让我们了解一下用于指定我们想要使用的距离度量类型的参数*metric*。
参数metric接受类似于 ***“canberra,” “braycurtis,” “chebyshev,” “correlation,” “cityblock,” “cosine,” “euclidean,” “dice,” “hamming,” “kulsinski,” “jensenshannon,” “kulczynski1,” “matching,” “mahalanobis,” “minkowski,” “russellrao,” “rogerstanimoto,” “seuclidean”***的一系列距离度量。
解释每个距离度量不是本教程的一部分，但可以在互联网上搜索。
根据我们想要计算的距离类型，每种度量以不同的方式计算距离。我们将在本教程的小节中了解一些指标。
Python Scipy 空间距离 Cdist 输出
Python Scipy 的方法cdist()返回两个值 y(其响应是 mA 乘 mB 距离矩阵。度量 dist(u=XA[i]，v=XB[j])是为每个 I 和 j 计算的，并保存在 ijth 元素中) 和 ValueError(也就是说，如果 XA 和 XB 没有相同的列长度，则会引发异常) 。
让我们来看一个例子，这里我们将看到关于第二个值*ValueError*。我们可以在本教程的小节中检查第一个值*y*。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.spatial.distance import cdist
使用下面的代码定义美国和英国任意四个城市的坐标。
usa_cordi_data = [5,6]
uk_cordi_data = [(6, -8),
(9, -4),
(12, -14),
(5, -10)]
从上面的代码中，我们可以看到第一个数组*usa_cordi_data*是一维类型的，第二个数组*uk_cordi_data*是二维类型的。
现在使用下面的代码将上面的坐标传递给度量等于*euclidean*的方法*cdist()*。
cdist(usa_cordi_data,uk_cordi_data,'euclidean')
Python Scipy Spatial Distance Cdist Output
从输出来看，上面的代码显示了由于两个数组之间的维度不匹配而导致的错误*ValueError*。
Python Scipy 空间距离 Cdist 欧几里德
两点之间的距离在数学上称为欧几里德距离。换句话说，两点之间线段的长度就是定义欧几里德空间中两个位置之间的欧几里德距离的含义。
它有时被称为毕达哥拉斯距离，因为欧几里得距离可以使用坐标点和毕达哥拉斯定理来计算。
正如我们在上述小节中讨论的度量，这里我们将使用欧几里得度量来计算美国城市坐标之间的距离。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.spatial.distance import cdist
使用下面的代码定义美国和英国任意四个城市的坐标。
usa_cordi_data = [(5, -10),
(4, -9),
(6, -14),
(9, -11)]
uk_cordi_data = [(6, -8),
(9, -4),
(12, -14),
(5, -10)]
现在使用下面的代码将上面的坐标传递给度量等于*euclidean*的方法*cdist()*。
cdist(usa_cordi_data,uk_cordi_data,'euclidean')
Python Scipy Spatial Distance Cdist Euclidean
这就是如何使用度量等于*euclidean*的方法*cdist()*计算空间距离。
读取图像旋转
Python Scipy 空间距离 Cdist Russellrao
Python Scipy 方法*cdist()*接受一个度量*russellrao*来计算两个输入集合之间的 Russell-Rao 差异。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.spatial.distance import cdist
使用下面的代码创建坐标点。
usa_cordi_data = [(1, 0),
(4, -9),
(6, -14),
(9, -11)]
uk_cordi_data = [(0, 1),
(9, -4),
(12, -14),
(5, -10)]
现在使用下面的代码将上面的坐标传递给度量等于*russellrao*的方法*cdist()*。
cdist(usa_cordi_data,uk_cordi_data,'russellrao')
Python Scipy Spatial Distance Cdist Russellrao
这就是如何使用度量等于*russellrao*的方法*cdist()*计算空间距离。
Python Scipy 空间距离 Cdist 切比雪夫
数学中的“最大度量”，通常称为切比雪夫距离公式，将两点之间的距离确定为它们沿所有轴的最大差异之和。
Python Scipy 方法*cdist()*接受一个度量*chebyshev*来计算每对两个输入集合之间的切比雪夫距离。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.spatial.distance import cdist
使用下面的代码创建两个坐标点。
cordi_data_1 = [(1, 0),
(4, -9),
(6, -14),
(9, -11)]
cordi_data_2 = [(0, 1),
(9, -4),
(12, -14),
(5, -10)]
使用下面的代码将上述坐标传递给度量等于*chebyshev*的方法*cdist()*。
cdist(cordi_data_1,cordi_data_2,'Chebyshev')
Python Scipy Spatial Distance Cdist Chebyshev
这就是如何使用度量等于*chebyshev*的方法*cdist()*计算空间距离。
阅读科学卷积
Python Scipy 空间距离 Cdist Cityblock
曼哈顿(城市街区)距离是所有维度上两点之间所有绝对距离的总和。Python Scipy 方法*cdist()*接受一个度量*cityblock*来计算每两个输入集合之间的曼哈顿距离。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.spatial.distance import cdist
使用下面的代码创建两个坐标点。
cordi_data_1 = [(5, 0),
(3, -7),
(2, -9),
(10, -11)]
cordi_data_2 = [(3, 1),
(7, -4),
(7, -14),
(9, -10)]
使用下面的代码将上述坐标传递给度量等于*cityblock*的方法*cdist()*。
cdist(cordi_data_1,cordi_data_2,'cityblock')
Python Scipy Spatial Distance Cdist Cityblock
这就是如何在 Python Scipy 中使用度量等于*cityblock*的方法*cdist()*计算空间距离。
读取信号
Python Scipy 空间距离 Cdist Jaccard
通常的做法是使用 Jaccard 距离来计算 n*n 矩阵，以便对 n 个样本集进行聚类和多维缩放。所有有限集的集合都用这个距离来度量。
Python Scipy 方法*cdist()*接受一个度量*jaccard*来计算每对两个输入集合之间的 Jaccard 距离。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.spatial.distance import cdist
使用下面的代码创建两个坐标点。
cordi_data_1 = [(5, 0),
(3, -7),
(2, -9),
(10, -11)]
cordi_data_2 = [(3, 1),
(7, -4),
(7, -14),
(9, -10)]
使用下面的代码将上述坐标传递给度量等于*jaccard*的方法*cdist()*。
cdist(cordi_data_1,cordi_data_2,'jaccard')
Python Scipy Spatial Distance Cdist Jaccard
这就是如何使用度量等于*jaccard*的方法*cdist()*计算空间距离。
本教程教我们如何在 Scipy 中使用欧几里得、Jaccard、Cityblock、Chebyshev 等指标计算每对两个输入集合之间的空间距离，主题如下。
- Python Scipy 空间距离 Cdist
- Python Scipy 空间距离 Cdist 度量
- Python Scipy 空间距离 Cdist 输出
- Python Scipy 空间距离 Cdist 欧几里得
- Python Scipy 空间距离 cdist russellrao
- Python Scipy 空间距离 Cdist Chebyshev
- Python Scipy 空间距离 Cdist 城市街区
- Python Scipy 空间距离 Cdist Jaccard
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我叫 Kumar Saurabh，是一名 Python 开发人员，在 TSInfo Technologies 工作。此外，像 Python 编程，SciPy，机器学习，人工智能等技术的专业知识。是我喜欢做的事情。
Python Scipy 特殊模块及示例
这个 Python 教程将学习“ Python Scipy Special ”，在这里我们将计算给定数字或整数数组的阶乘、组合和 softmax。此外，涵盖以下主题:
- Python Scipy 特殊版
- Python Scipy 特殊阶乘
- Python Scipy 特殊 Softmax
- Python Scipy 特殊传说
- 蟒蛇皮特殊梳子
- Python Scipy 特殊逻辑
- Python Scipy 特殊伽玛
- Python Scipy 特殊绑定
- Python Scipy 特殊 Erf
- Python Scipy 特别测试版
目录
- Python Scipy 特辑
- Python Scipy 特殊阶乘
- Python Scipy Special soft max
- Python Scipy 特殊传说
- Python Scipy 专用梳子
- Python Scipy 特殊逻辑
- Python Scipy 特殊伽玛
- Python Scipy 特殊绑定
- Python Scipy 特殊 Erf
- Python Scipy 特别测试版
Python Scipy 特辑
Python Scipy 模块*scipy.special*定义了几个独特的数学物理函数，是*scipy.special module*的主要部分。椭圆波、艾里波、船波、贝塔波、超几何波、马蒂厄波、抛物柱面波、开尔文波、斯特鲁维波、伽马波和椭球波是一些可用的函数。
还有一些特定的低级 stats 函数不打算供公共使用，因为 stats 模块为这些函数提供了一个更加用户友好的界面。
这些函数中的大多数可以接受数组参数，并使用与其他数值 Python 数学函数相同的传播原则返回数组结果。
Python Scipy 特殊阶乘
Python SciPy 在模块*scipy.special*中有一个方法*factorial*,用于获取一个数字或一组数字的阶乘。
下面给出了语法。
scipy.special.factorial(n, exact=True)
其中参数为:
- n(array_data，integer): 为输入值，如果 n 小于 0，结果为 0。
- exact(布尔): 如果为真，用长整数算术计算答案。如果为 False，则使用 gamma 函数以浮点形式快速逼*结果。
方法*factorial*返回 ty pe int、array 或 float 的 nf(数字数组的整数的阶乘)。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import special
创建一个包含数字的数组，并将该数组传递给方法*factorial()*,使用下面的代码计算该数组中所有数字的阶乘。
array_num = np.array([5, 3, 4])
special.factorial(array_num,exact= False)
使用下面的代码再次计算参数*exact*等于*True*的同一个数组的阶乘。
special.factorial(array_num,exact= True)
Python Scipy Special Factorial
看看输出，当我们将参数*exact*的值*False*(对于 false，它以浮点形式显示结果)更改为*True*(对于 true，结果仅以整数形式显示)时，阶乘是如何不同的。
这是如何使用 Python Scipy 的方法*factorial()*计算给定数字或一组数字的阶乘。
阅读:Scipy Stats Zscore+Examples
Python Scipy Special soft max
Python Scipy 模块*scipy.special*包含一个方法*softmax()*，它通过计算每一项的指数除以所有项的指数总和来改变数组中的每一项。
下面给出了语法。
scipy.special.softmax(x, axis=0)
其中参数为:
- x(array_data):它是作为输入的数据的数组。
- axis(None，int):计算沿指定轴的值。
方法*softmax()*返回 ndarray 类型的 s(一个与 x 维数相同的数组，沿所选轴，结果等于 1)。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import special
import numpy as np
使用下面的代码创建一个数字数组。
array_num = np.array([[3, 0.2, 0.5, 1],
[3, 7, 1, -1],
[13, 3, 2, 12]])
对整个数组应用 softmax 函数，使用下面的代码转换数组的每个值。
special.softmax(array_num)
Python Scipy Special Softmax
查看返回的输出，其中包含由方法*softmax()*转换的值。
这就是如何计算给定数组的 softmax。
阅读: Scipy 卷积-完整指南
Python Scipy 特殊传说
Python SciPy 的模块*scipy.special*包含一个计算勒让德多项式的方法*legendre()*。
下面给出了语法。
scipy.special.legendre(n, monic=True
其中参数为:
- n(int): 指定多项式的次数。
- monic(boolean): 如果是这种情况，那么前导系数应该缩放为 1。
方法legendre()返回的*P*是 orthoploy1d。
让我们以下面的步骤为例:
导入所需的库，并使用下面的代码创建 4 阶勒让德多项式。
from scipy import special
special.legendre(4)
Python Scipy Special Legendre
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*legendre()*生成勒让德多项式。
Python Scipy 专用梳子
方法*comb()*用于计算组合，即一次可以做 k 件不同事情的 N 种不同组合的数量。这个方法存在于 Python SciPy 的模块*scipy.special*中。
下面给出了语法。
scipy.special.comb(N, k, repetition=True, exact=True)
其中参数为:
- N(ndarray，int): 用来定义事物的数量。
- k(ndarray，int): 取的元素个数。
- 重复(布尔): 如果值 repetition 为真，则计算有重复的组合数。
- exact(布尔): 如果 exact 为 false，则采用浮点精度；否则，以精确的精度计算大整数。
该方法返回 ndarray、int 和 float 类型的 val(这是可能的组合总数) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import special
import numpy as np
使用下面的代码定义 N 个事物和元素。
chosen_k = np.array([5, 6])
n_things = np.array([15, 15])
使用下面的代码计算组合。
special.comb(n_things, chosen_k, exact=False)
Python Scipy Special Comb
这是如何使用 Python SciPy 的方法*comb()*计算组合的。
阅读:科学统计-完整指南
Python Scipy 特殊逻辑
logit 函数是标准逻辑分布的分位数函数。Python Scipy 模块*scipy.special*包含一个方法*logit()*来计算给定 n 数组的 logit。Logit 是通用函数。
下面给出了语法。
scipy.special.logit(x)
其中参数*x*是 logit 应该被逐个元素应用的 n 阵列。
方法*logit()*返回 ndarray 类型的 out(与 x 形状相似的 ndarray，其元素是相关 x 条目的 logit 版本) 。
让我们使用下面的代码来计算 ndarray 的 logit。
from scipy import special
special.logit([0, 0.30, 0.6, 0.90, 0.99])
在上面的代码中，我们已经创建了包含浮点值的数组，并将其传递给方法*logit()*,以查找数组中值的 logit。
Python Scipy Special Logit
这就是如何使用 Python SciPy 的方法logit()计算给定 ndarray 的 logit。
Python Scipy 特殊伽玛
Python Scipy 在模块*scipy.special*中有一个方法*gamma()*，用于计算给定数组的伽玛。广义阶乘函数就是伽马函数。
下面给出了语法。
scipy.special.gamma(z)
其中参数*z*是数组类型的实值或复值参数。
方法*gamma()*返回 ndarray 或 scalar 类型的伽马函数的值。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入库。
from scipy import special
创建一个数据数组，并将该数组传递给一个方法*gamma()*，如代码下面所示。
special.gamma([5,1,0.5,1])
定义一个复数，并使用下面的代码计算该数的伽玛。
special.gamma(1.6 + 2j)
Python Scipy Special Gamma
正如我们在上面的输出中看到的，我们已经计算了数组和复数的 gamma 值。
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*gamma()*计算给定数组或复数的 gamma 值。
阅读: Scipy 常量–多个示例
Python Scipy 特殊绑定
Binom 代表*Binomial Coefficient*，Python SciPy 有一个存在于模块*scipy.special*中的方法*binom()*。该方法执行与我们在上面小节中学习的方法*comb()*相同的操作。要了解更多，请参考上一节【Python Scipy 梳子】 。
下面给出了语法。
scipy.special.binom(n, k)
其中参数为:
N(ndarray，int): 用来定义事物的数量。
k(ndarray，int): 所取元素的个数。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import special
import numpy as np
使用下面的代码定义 N 个事物和元素。
chosen_k = np.array([9, 11])
n_things = np.array([20, 20])
使用下面的代码计算组合。
special.binom(n_things, chosen_k)
Python Scipy Special Binom
这是如何使用 Python SciPy 的方法*binom()*计算组合的。
阅读: Scipy 旋转图像+示例
Python Scipy 特殊 Erf
Erf 代表*error function*，它是模块*scipy.special*中的方法*erf()*，返回复杂参数的误差函数。
下面给出了语法。
scipy.special.erf(z)
其中参数*z*作为输入的数组数据。
方法*erf()*返回 ndarray 类型的 res(指定 x 位置的误差函数值) 。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入必要的库。
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.special import erf
import numpy as np
%matplotlib inline
使用下面的代码生成一个数据数组。
array_data = np.linspace(-5,5)
使用下面的代码计算数组的误差函数。
error_f = erf(array_data)
error_f[0::3]
使用下面的代码绘制误差函数的图形。
plt.plot(array_data, error_f)
plt.xlabel('$arraydata$')
plt.ylabel('$eror_function(array_data)$')
plt.show()
Python Scipy Special Erf
这就是如何使用 Python SciPy 的方法*erf()*计算给定数据的误差函数。
Python Scipy 特别测试版
贝塔函数，通常被称为第一类欧拉积分，是一种特殊的函数。Python SciPy 在模块*scipy.special*中有一个方法*beta()*,该方法被应用到一个包含实数值的数组来获取值。贝塔函数遵循对称模式。
下面给出了语法。
scipy.special.beta(a, b, out=None)
其中参数为:
- a，b(array_data): 是以实值作为输入的自变量。
- out(ndarray): 函数结果可以有一个可选的输出数组。
方法*beta()*返回 ndarray 类型的 beta 函数的值。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入必要的库。
from scipy import special
使用下面的代码将 beta 函数应用于这些值。
special.bet(4,8)
现在执行下面的步骤来看看贝塔函数的对称模式。
print(special.beta(6,3))
print(special.beta(3,6))
Python Scipy Special Beta
在第 8 行，我们通过交换函数中值的位置将两个值传递给了方法*beta()*。结果与上面的输出相同。这就是函数*beta()*的对称性质。
这就是 Python SciPy 的函数*beta()*的使用方法。
另外，看看更多的 Python Scipy 教程。
因此，在本教程中，我们学习了“*Python Scipy Special*”并涵盖了以下主题。
- Python Scipy 特殊版
- Python Scipy 特殊阶乘
- Python Scipy 特殊 Softmax
- Python Scipy 特殊传说
- 蟒蛇皮特殊梳子
- Python Scipy 特殊逻辑
- Python Scipy 特殊伽玛
- Python Scipy 特殊绑定
- Python Scipy 特殊 Erf
- Python Scipy 特别测试版
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Stats Fit +示例
“*Python Scipy Stats Fit*”是本 Python 教程将涉及的概念。它告诉我们如何将给定或生成的数据拟合到各种分布中，包括伽玛分布、正态分布和其他分布。包括后续主题。
- Python Scipy 统计拟合分布
- Python Scipy 统计符合正态分布
- Python Scipy 统计符合伽玛分布
- Python Scipy 统计数据符合指数分布
- Python Scipy Stats Fit Beta
- Python Scipy 统计适合帕累托
- Python Scipy 统计适合 Chi2
目录
- Python Scipy 统计拟合分布
- Python Scipy 统计符合正态分布
- Python Scipy 统计符合伽玛分布
- Python Scipy Stats 符合指数分布
- Python Scipy Stats Fit Beta
- Python Scipy Stats 符合 Pareto
- Python Scipy Stats Fit Chi2
Python Scipy 统计拟合分布
选择最适合数据集合的统计分布的方法称为分布拟合。正态分布、威布尔分布、伽玛分布和最小极值分布是统计分布的几个例子。
公*代表我们数据的分布是至关重要的。如果我们使用不正确的分布，与需求相比，我们的计算结果将不会是过程产生的真实反映。
为了找到与数据最匹配的分布，通常会根据数据评估几种分布。我们不能简单地看一下分布的形状就断定它很适合我们的数据。
我们如何决定哪种发行版是最好的？使用统计方法估计各种分布的参数。这些因素决定了分布。位置、比例、形状和阈值是分布拟合中使用的四个参数。对于每个分布，并不是所有的参数都存在。估计决定各种分布的参数是拟合分布的过程。
分布的位置参数指示它在 x 轴(水*轴)上的位置。分布中的分散程度由比例参数决定。根据形状参数，分布可以采用各种形状。沿 x 轴分布的最小值由阈值参数确定。
在本教程中，我们将使用 Python Scipy 方法来估计分布的参数。
Python Scipy 统计符合正态分布
对于独立的随机变量，正态分布，有时也称为高斯分布，是统计学中最重要的概率分布。大多数人从统计报告中知道它著名的钟形曲线。
大多数观察值都集中在正态分布的中间峰值周围，这是一种围绕其*均值对称的连续概率分布。远离*均值的值的概率在两个方向上逐渐变小。分布的两个尾部的极值也同样罕见。
正如我们讨论的分布的四个参数，形状参数的估计并不总是由分布返回。例如，正态分布只提供位置和规模估计。
在本节中，我们将按照以下步骤使数据符合正态分布:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import stats
使用正态分布生成一些数据，并创建随机变量。
a,b=1.,1.1
x_data = stats.norm.rvs(a, b, size=700, random_state=120)
现在使用下面的代码来拟合这两个参数。
loc_param, scale_param = stats.norm.fit(x_data)
print(loc_param)
print(scale_param)
Python Scipy Stats Fit Normal Distribution
从输出来看，正态分布的最佳参数值是 1.04(位置)和 1.11(比例)。这就是如何使数据符合正态分布。
Python Scipy 统计符合伽玛分布
被称为伽马分布的连续概率分布经常被用于许多科学学科中，以建模具有总是为正的偏斜分布的连续变量。它在事件间隔很长的过程中自发地发生。
这种分布有两种不同的形式。形状、比例和阈值是构成三参数伽马分布的三个参数。当阈值参数值设置为 0 时，这是一个双参数伽马分布。
让我们按照以下步骤将数据拟合到伽马分布:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import stats
使用伽玛分布生成一些符合的数据，并创建随机变量。
a = 1.
x_data = stats.gamma.rvs(a,size=1000, random_state=120)
现在使用下面的代码来拟合这三个参数。
shape_param, scale_param, thres_param = stats.gamma.fit(x_data)
print(shape_param)
print(scale_param)
print(thres_param)
Python Scipy Stats Fit Gamma Distribution
根据输出，伽玛分布的最佳参数值为 1.07(形状)、0.001(比例)和 0.95(阈值)。这就是如何使数据符合伽玛分布。
阅读:Python Scipy Stats multivarial _ Normal
Python Scipy Stats 符合指数分布
向右倾斜的连续概率分布称为指数分布，表示小值比大值出现得更频繁的变量。随着数据值的增加，概率不断降低，小值具有相对较高的概率。
指数分布有两种不同的形式。自然，双参数变量有两个参数:规模和阈值。当阈值参数设置为零时，分布变为单参数指数分布。在本节中，我们将使数据符合指数分布。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import stats
使用指数分布生成一些数据，并创建随机变量。
x_data = stats.expon.rvs(size=1000, random_state=120)
现在使用下面的代码来拟合这两个参数。
scale_param, thres_param = stats.expon.fit(x_data)
print(scale_param)
print(thres_param)
Python Scipy Stats Fit Exponential Distribution
从输出来看，指数分布的最佳参数值是 0.0013(标度)和 1.033(阈值)。这就是如何使数据符合指数分布。
Read: Python Scipy Freqz
Python Scipy Stats Fit Beta
称为贝塔分布的连续概率分布用于模拟其值落在给定范围内的随机变量。使用它来模拟具有一系列可能值的主题区域，包括上限和下限。
beta 分布有两个形状参数，与其他具有形状和比例参数的分布不同。这两个参数都需要正值。在本节中，我们将使数据符合 Beta 分布。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import stats
使用 beta 分布生成一些符合的数据，并创建随机变量。
a,b =1.0,1.3
x_data = stats.beta.rvs(a,b,size=800, random_state=115)
现在使用下面的代码来拟合参数。
stats.beta.fit(x_data)
Python Scipy Stats Fit Beta
从输出中，我们可以看到贝塔分布的最佳参数。
Python Scipy Stats 符合 Pareto
帕累托分布是偏斜的，有“慢慢消失”的长尾。形状参数(也称为斜率参数或帕累托指数)和位置参数一起构成帕累托分布，该分布是由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托在 19 世纪提出的。
在本节中，我们将通过以下步骤使数据符合帕累托分布:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import stats
使用帕累托分布生成一些数据，并创建随机变量。
b =1.3
x_data = stats.pareto.rvs(b,size=1000, random_state=100)
现在使用下面的代码来拟合这三个参数。
shape_param, loc_param, scale_param = stats.pareto.fit(x_data)
print(shape_param)
print(loc_param)
print(scale_param)
Python Scipy Stats Fit Pareto
根据输出，我们得出结论，pareto 分布的最佳参数值是 1.28(形状)、-0.0(位置)和 1.005(比例)。这就是如何使数据符合帕累托分布。
Python Scipy Stats Fit Chi2
一族连续的概率分布被称为卡方(X2)分布。它们经常用于假设检验，如独立性的卡方检验和拟合优度检验。
代表自由度的参数 k 决定了卡方分布的形状。
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy import stats
使用 chi2 分布生成一些数据，并创建随机变量。
k = 40
x_data = stats.chi2.rvs(k,size=800, random_state=115)
现在使用下面的代码来拟合这三个参数。
shape_param, loc_param, scale_param = stats.chi2.fit(x_data)
print(shape_param)
print(loc_param)
print(scale_param)
Python Scipy Stats Fit Chi2
根据输出，chi2 分布的最佳参数值为 34.12(形状)、3.68(位置)和 1.05(比例)。这就是如何使数据符合 chi2 分布的方法。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy Stats Poisson
- Python Scipy Gaussian_Kde
- Python Scipy 统计数据偏差
- Python Scipy Butterworth 滤镜
- Python Scipy 特殊模块
- Scipy 正态分布
因此，在本教程中，我们已经了解了"*Python Scipy Stats Fit*"并涵盖了以下主题。
- Python Scipy 统计拟合分布
- Python Scipy 统计符合正态分布
- Python Scipy 统计符合伽玛分布
- Python Scipy 统计数据符合指数分布
- Python Scipy Stats Fit Beta
- Python Scipy 统计适合帕累托
- Python Scipy 统计适合 Chi2
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
python Scipy Stats Kurt osis–有用的指南
峰度是一个统计指标，我们可以在 Python 中借助“*scipy . stats . Kurt osis*”来利用它。所以，在这个 Python 教程中，我们将借助多个例子来学习“*Python Scipy Stats Kurt osis*”。此外，我们将涵盖以下主题。
- 什么是峰度
- Python Scipy 统计峰度
- Python Scipy Stats 峰度测试
- Python Scipy Stats 峰度 Fisher
- Python Scipy Stats 峰度 Nan_policy
此外，查看 Python SciPy 上最*的帖子: Python Scipy 统计模式示例
目录
- 什么是峰度
- Python Scipy Stats 峰度
- Python Scipy Stats 峰度测试
- Python Scipy Stats 峰度 Fisher
- Python Scipy Stats 峭度 Nan_policy
什么是峰度
峰度是一种统计指标，用于描述在频率分布的尾部或峰值有多少数据聚集。尾部是分布的端点，而峰值是最高点。
- 峰度可分为中峰、细峰或宽峰。
峰度的概念和每个峰度的样子在下面给出。
- 中层: 分布有中等峰高和中等宽度的曲线。
Python Scipy Stats Kurtosis
2。 在均值附*的值多，分布尾部的值多。
Scipy Stats Kurtosis in Python
3。Platykurtic: 均值附*值少，尾部值少。
How to work with Scipy Stats Kurtosis in Python
阅读:科学统计-完整指南
Python Scipy Stats 峰度
峰度是一个事实性的度量，它描述了分布的尾部与正态分布的尾部的对比程度。
Scipy 有一个计算给定数据集峰度的方法*kurtosis()*。当除以方差的*方时，第四个中心矩被称为峰度。
下面给出了语法。
scipy.stats.kurtosis(a, axis=0, fisher=True, bias=True, nan_policy='propagate')
其中参数为:
- a(array_data): 是我们要计算其峰度的数组数据。
- (int)轴: 它用来指定我们要沿着哪个轴计算峰度，默认情况下峰度是在整个数组上计算的。
- 费希尔(布尔): 如果为真，则使用费希尔概念，否则使用皮尔逊概念。
- 偏差(布尔): 如果为 False，则在进行计算时会考虑统计偏差。
- nan_policy: 它用来处理 nan 值并接受三个值:
- 省略: 表示忽略 nan 值计算
IQR。 - propagate: 表示返回 nan 值。
- 抛出: 表示为 nan 值抛出一个错误。
方法*kurtosis()*将峰度值作为数组返回。对于 fisher 概念，它返回的值是-3，对于 Pearson 概念，它返回的值是 0。
让我们以下面的步骤为例:
导入所需的库。
from scipy import stats
array_data = stats.norm.rvs(size=2000, random_state=2)
stats.kurtosis(array_data)
Scipy Stats Kurtosis
正如我们在上面的输出中看到的，峰度的值接*于零。
阅读:科学统计-完整指南
Python Scipy Stats 峰度测试
在 Scipy 中，方法*kurtosistest()*用于检查给定数据集是否具有正常峰度。
下面给出了语法。
scipy.stats.kurtosistest(a, axis=0, nan_policy='propagate', alternative='two-sided')
其中参数为:
- a(array_data): 是我们要计算其峰度的数组数据。
- (int)轴: 它用来指定我们要沿着哪个轴计算峰度，默认情况下峰度是在整个数组上计算的。
- nan_policy: 它用来处理 nan 值并接受三个值:
- 省略: 表示忽略 nan 值计算
IQR。 - propagate: 表示返回 nan 值。
- 抛出: 表示为 nan 值抛出一个错误。
方法kurtosistest()返回两个值 statistics 和 float 类型的 p 值。
让我们以下面的代码为例。
from scipy.stats import kurtosistest
kurtosistest(list(range(30)))
Scipy Stats Kurtosis test
从输出中，我们可以断定给定的数据是否是正态峰度。
阅读: Scipy 旋转图像+示例
Python Scipy Stats 峰度 Fisher
我们已经了解了 Python Scipy 的方法*kurtosis()*，它有一个来自几个参数的布尔类型的参数*fisher*。费希尔峰度衡量一个分布相对于正态分布的尾部重型。
正的 Fisher 峰度表示分布中存在大量异常值。如果费希尔峰度为负，则概率密度分布比正态分布更加均匀。
- 中峰度分布是那些费希尔峰度为零或非常接*零的分布。这一类别包括正态分布。
- 扁*分布是那些具有负的费希尔峰度并且是*顶的或均匀的分布。例如均匀分布。
- 高正态分布尖峰分布指的是费希尔峰度。根据用例，轻子分布具有可能需要处理或加工的异常值。它们是“重尾分布”例子包括利维分布和拉普拉斯分布。
因此，这里我们将通过一个示例来调整方法kurtosis()的参数*fisher*，以查看结果的变化。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
使用方法*norm.rvs()*生成包含 3000 个值的数据数组，并使用等于*True*的参数*fisher*计算峰度。
array_data = stats.norm.rvs(size=3000, random_state=3)
stats.kurtosis(array_data,fisher = True)
现在再次计算相同数据的峰度，参数*fisher*等于*False*。
array_data = norm.rvs(size=3000, random_state=3)
stats.kurtosis(array_data,fisher = False)
Scipy Stats Kurtosis Fisher
当我们设置*fisher*等于*True*时，那么数据的峰度是-0.060，对于*False*费希尔值，结果是 2.93。当*fisher*等于*False*时，则计算皮尔逊峰度。这就是结果存在差异的原因。
阅读: Scipy 优化–实用指南
Python Scipy Stats 峭度 Nan_policy
Python Scipy 的方法*kurtosis()*接受一个参数 nan_policy 来处理数组内的 nan 值。如果我们计算包含 nan 值的数组的峰度，那么方法*kurtosis()*默认返回 nan 作为结果。
为了在数组中处理这些 nan 值，我们将为方法*kurtosis()*的参数*nan_policy*使用不同的值。nan_polciy 参数接受三个值来处理 nan 值:
省略: 表示忽略 nan 值计算IQR。
propagate: 表示返回 nan 值，也是默认值。
raise: 表示为 nan 值抛出一个错误。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import kurtosis
import numpy as np
创建一个包含 nan 值的数组，为了在数组中包含 nan 值，我们使用了 Numpy 的*np.nan*,代码如下。
array_data = [2,4,5,6,2,6,8,5,np.nan,5,8,8]
使用下面的代码计算上面创建的没有参数*nan_policy*的数组的峰度。
kurtosis(array_data)
现在，使用下面的代码将参数*nan_policy* 指定为等于*omit*的值。
kurtosis(array_data,nan_policy = 'omit')
使用以下代码再次将参数*nan_policy* 更改为等于*propagate*的值。
kurtosis(array_data,nan_policy = 'propagate')
最后，使用下面的代码将参数*nan_policy* 更改为等于*raise*的值。
kurtosis(array_data,nan_policy = 'propagate')
Python Scipy Stats Kurtosis Nan_policy
参考每个参数的概念，查看输出以及如何处理 nan 值。
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- Python Scipy 特殊模块
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- Python Scipy Stats multivarial _ Normal
因此，在本教程中，我们已经了解了“*Python Scipy Stats Kurt osis*”并涵盖了以下主题。
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- Python Scipy 统计峰度
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- Python Scipy Stats 峰度 Fisher
- Python Scipy Stats 峰度 Nan_policy
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy 统计模式及示例
在本 Python 教程中，我们将学习“*Python Scipy Stats Mode*”其中我们将了解模式的概念，这是统计学中的一个基本概念，有助于确定最频繁出现的值。并涵盖以下主题。
- Python Scipy 状态模式
- Python Scipy 统计模式 2d
- Python Scipy 统计模式示例
- Python Scipy 统计模式返回
- Python Scipy 统计模式轴
目录
- 统计学中的众数是什么？
- Scipy 状态模式
- Python Scipy 统计模式 2d
- Python Scipy 统计模式返回
- Python Scipy 统计模式轴
- Python Scipy 统计模式示例
统计学中的众数是什么？
在统计学中，持续出现在特定集合中的值称为众数。众数或众数值是数据集中出现频率最高的数字，具有很高的频率。这是衡量集中趋势的三个标准之一，另外两个是*均值和中间值。
例如，集合“4，2，6，6，8”具有作为其模式的 6 。因此，在给定有限数量的观测值的情况下，我们可以快速确定模式。对于给定的值集合，可能有一种模式、几种模式，或者根本没有模式。
Scipy Stats Mode
- 如果一个数据集中有两种模式，则称之为双峰。
- 如果有三种模式，则数据集被称为三模式。
- 如果一个数据集有四种或更多的模式，则称之为多模式。
在本教程中，我们将使用 Python Scipy 的方法计算给定数组的模式。
另外，检查: Python Scipy Freqz
Scipy 状态模式
Python Scipy 在模块*scipy.stats*中包含一个方法*mode()*,提供的数组应该作为包含模态值的数组返回。
下面给出了语法。
scipy.stats.mode(a, nan_policy='propagate', axis=0,)
其中参数为:
- a(array_data): n 维数组，从中确定模式。
- nan_plociy(): 指定在输入包含 nan 的情况下该做什么。(“Propagate”是默认值)以下选项可用:
- 传播:返回 nan
- 抛出一个错误
- 省略:忽略 nan 值。
- 轴(int): 轴的方向。默认值为 0。如果没有，将整个数组视为。
方法*mode()*返回两个值*mode*和*count*。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入必要的库。
from scipy.stats import mode
import numpy as np
使用下面的代码创建一个数据数组。
data = np.array([[3, 6, 0, 8],
[7, 1, 2, 3],
[4, 8, 1, 8],
[3, 5, 5, 0],
[9, 5, 7, 4]])
使用下面的代码将上面创建的数据提供给方法*mode()*。
mode(data,axis = None)
Scipy Stats Mode
看看上面的代码输出，方法返回的模式等于 3，计数等于 3。
Python Scipy 统计模式 2d
从上一小节我们已经知道如何使用方法*mode()*，这里我们将找到二维数组内的模式。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.stats import mode
使用下面的代码创建一个包含一些元素的二维数组。
twod_array = np.array([[ 1, 2, 7, 1, 3, 4],
[5, 4, 1, 1, 2, 1],
[3, 3, 1, 2, 2, 1]])
现在使用下面的代码计算上面创建的二维数组的模式。
mode(twod_array)
Python Scipy Stats Mode 2d
Python Scipy 统计模式返回
Python Scipy stats 的方法*mode()*返回两个 ndarray 类型的值*mode*和*count*。
- 模态:采集模态值。
- 计数:对于每种模式，计数的数组。
让我们按照以下步骤，使用一个示例来探索模式和计数:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
import numpy as np
使用下面的代码创建一个包含值的数组。
arr = np.array([[2,4,5,2,2],[1,1,7,4,5]])
将上面创建的数组传递给方法*mode()*,使用下面的代码计算数组的模态。
mod = stats.mode(arr)
现在使用下面的代码检查数组的返回模式和计数。
print("Array of mode",mod[0])
print("Count for each mode",mod[1])
Python Scipy Stats Mode Return
这就是如何检查 Python Scipy 的方法*mode()*的返回值。
Python Scipy 统计模式轴
方法*mode()*接受一个参数*axis*来计算模式，换句话说，通过指定*axis*值，可以在数组的不同轴上计算模式。二维数组有两个对应的轴，一个水*穿过列(轴 1)，另一个垂直穿过行(轴 0)。
让我们举一个例子，按照以下步骤计算基于轴的阵列模式:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
import numpy as np
使用下面的代码创建一个包含值的数组。
arr = np.array([[3,5,4,2,2],[7,4,1,4,1]])
将上面创建的数组传递给带有*axis=1*的方法*mode()*,以使用下面的代码计算水*跨越列的数组的模式。
mod = stats.mode(arr,axis =1)
使用下面的代码检查结果。
mod
Python Scipy Stats Mode Axis
这就是如何使用 Python Scipy 的参数*axis*和方法*mode()*计算沿着指定轴的数组的模式。
阅读: Scipy 寻找峰值–有用教程
Python Scipy 统计模式示例
我们已经了解了 mode 以及如何使用 Python Scipy 的方法*mode()*来计算它。在这一节中，我们将再做一个一维数组的例子。
让我们使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import kurtosis
使用下面的代码生成一个数组，其中包含一些我们想要计算其模式的值。
data = [2,3,5,7,9,5,8,1]
使用下面的代码计算上面创建的数据的模式。
mode(data)
Python Scipy Stats Mode Example
上述代码的输出返回两个结果，即等于 5 的模式值和等于 2 的计数值。这意味着整个数据或数组的众数是 5，并且数字 5 在整个数组中出现了两次。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
- Python Scipy Kdtree
- Scipy 稀疏 Csr_matrix
- Python Scipy Load Mat File
- Python Scipy 特殊模块
- Scipy Linalg–实用指南
- Scipy Stats Zscore +示例
- Scipy Convolve–完整指南
- Scipy Integrate +示例
因此，在本教程中，我们已经了解了“*Python Scipy Stats Mode*”并涵盖了以下主题。
- Python Scipy 状态模式
- Python Scipy 统计模式 2d
- Python Scipy 统计模式示例
- Python Scipy 统计模式返回
- Python Scipy 统计模式轴
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Scipy Stats 多变量 _ 正常
原文：https://pythonguides.com/python-scipy-stats-multivariate_normal/
在这个 Python 教程中，我们将学习“*Scipy Stats multivarial _ Normal*”，在这里我们将创建一个多元正态分布或从中抽取一个随机样本。我们现在将通过几个例子来探讨以下主题，以帮助您学习如何使用"*" Python Scipy multivarial _ Normal*。"
- Python Scipy Stats 多变量 _ 正常
- Python Scipy Stats 多变量 _ 正常 Cdf
- Python Scipy Stats 多变量 _ 正态对数 pdf
- Python Scipy Stats 多变量 _ 正态 Logcdf
- Python Scipy Stats 多变量 _ 正态 Rvs
另外，查看相关教程: Python Scipy Stats Poisson
目录
- Python Scipy Stats multivarial _ Normal
- Python Scipy Stats multivarial _ Normal Cdf
- Python Scipy Stats Multivariate _ Normal log pdf
- Python Scipy Stats Multivariate _ Normal log CDF
- Python Scipy Stats Multivariate _ Normal Rvs
Python Scipy Stats multivarial _ Normal
多元分布显示两个或多个变量之间的比较以及它们之间的联系。任何包含单个随机变量的单变量分布都存在更广泛的多变量分布。
Python Scipy 在模块*scipy.stats*中有一个对象*multivariate_normal()*，它是一个正态多元随机变量，用于创建多元正态分布
关键字“ 的意思是 描述的是这个意思。协方差矩阵通过关键字 cov 指定。
下面给出了语法。
scipy.stats.multivariate_normal.method_name(x,mean,cov,allow_singular, random_state)
其中参数为:
- x(array_data): 分位数，分量用 x 的最后一个轴表示。
- *均值(array_data): 分布的*均值。
- cov(array_data): 协方差的分布矩阵。
- allow_singular(boolean): 是否允许单一协方差矩阵。
- random_state(int): 如果 seed 为 None(或 np.random)，则使用 numpy.random 函数。随机状态的单例被雇用。如果种子是整数，则种子用于创建新的 RandomState 实例。如果种子已经有一个生成器或 RandomState 实例，则使用该实例。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import stats
使用下面的代码创建 x 数据，我们想要找到它的 pdf。
x_data = np.linspace(0, 10, 100, endpoint=False)
y_pdf = stats.multivariate_normal.pdf(x_data, mean=4.5, cov=1.0)
print(y_pdf)
Scipy Stats Multivariate_Normal
这就是如何使用 Python Scipy 的方法multivariate_normal.pdf()计算多元正态分布的 pdf。
另外，请阅读: Python Scipy Freqz
Python Scipy Stats multivarial _ Normal Cdf
当描述随机变量的概率分布时，利用累积分布函数。离散、连续或混合变量的概率可以用它来描述。为了得到随机变量的累积概率，将概率密度函数相加。
对象multivariate_normal有一个方法cdf来计算多元正态分布的累积分布。
下面给出了语法。
scipy.stats.multivariate_normal.cdf(x,mean,cov,allow_singular, random_state)
参数已经在上面的小节中定义了。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import stats
创建 x 数据，我们将使用下面的代码计算它的 cdf。
x_data = np.linspace(0, 20, 200, endpoint=False)
y_cdf = stats.multivariate_normal.cdf(x_data, mean=5.5, cov=2.0)
print(y_cdf)
Scipy Stats Multivariate_Normal Cdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法multivariate_normal.cdf()计算多元正态分布的 cdf。
Python Scipy Stats Multivariate _ Normal log pdf
在给定向量 x 处评估的多元正态密度函数由其自然对数表示，这是该向量的对数似然性。对数密度函数也称为对数概率密度函数(PDF)，是概率密度函数的标准缩写。
下面给出了该方法的语法。
scipy.stats.multivariate_normal.logpdf(x,mean,cov,allow_singular, random_state)
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import stats
创建 x 数据，使用下面的代码计算其日志 pdf。
x_data = np.linspace(0, 10, 150, endpoint=False)
y_logpdf = stats.multivariate_normal.logpdf(x_data, mean=1.5, cov=1.0)
print(y_logpdf)
Scipy Stats Multivariate_Normal Logpdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法multivariate_normal.logpdf()计算多元正态分布的 logpdf。
阅读: Python Scipy 指数
Python Scipy Stats Multivariate _ Normal log CDF
对数正态分布的 CDF 函数给出了对数正态分布的观测值(具有对数标度参数和形状参数)小于或等于 x 的可能性。同样的概念也适用于多元正态分布。
下面给出了该方法的语法。
scipy.stats.multivariate_normal.logcdf(x,mean,cov,allow_singular, random_state)
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import stats
创建 x 数据，使用下面的代码计算其对数 cdf。
x_data = np.linspace(0, 30, 300, endpoint=False)
y_logcdf = stats.multivariate_normal.logcdf(x_data, mean=3.5, cov=2.0)
print(y_logcdf)
Scipy Stats Multivariate_Normal Logcdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法multivariate_normal.logcdf()计算多元正态分布的 logcdf。
阅读: Python Scipy FFT
Python Scipy Stats Multivariate _ Normal Rvs
模块*scipy.stats*中对象*multivariate_normal*的方法*rvs()*创建一个多元正态分布，并从中随机抽取样本。
下面给出了语法。
scipy.stats.multivariate_normal.rvs(mean,cov,size, random_state)
其中参数为:
- *均值(array_data): 分布的*均值。
cov(array_data): 协方差的分布矩阵。 - size(int): 是样本大小。
- random_state(int): 如果种子为 None，则使用 numpy.random 方法(或 np.random)。它使用 RandomState 的单个实例。如果种子是整数，则使用该种子创建一个新的 RandomState 对象。如果种子已经有一个生成器或 RandomState 实例，则使用该实例。
让我们按照以下步骤从多元正态分布中抽取一个随机样本:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
使用下面的代码创建一个多元正态分布。
multi_norm = stats.multivariate_normal()
使用下面的代码创建多元正态分布的 x 数据和 pdf。
xdata = np.linspace(-2, 2, 50000)
multi_pdf = multi_norm.pdf(xdata)
使用下面的代码从多元正态分布中抽取一个随机样本。
samp_size = 100000
sample_data = multi_norm.rvs(samp_size)
使用下面的代码绘制上面绘制的样本。
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5))
sns.distplot(sample_data, kde=False, norm_hist=True, color='blue', ax=ax)
ax.plot(xdata, multi_pdf, color='red')
ax.set_title('Sampling Histogram Vs Normal Pdf', fontsize=24)
ax.set_xlabel('x', fontsize=20)
ax.set_ylabel('Density', fontsize=20);
Scipy Stats Multivariate_Normal Rvs
这就是如何使用 Python Scipy 中对象*multivariate_normal*的方法*rvs()*从多元正态分布中抽取随机样本。
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Python Scipy Stats Norm [14 个惊人的例子]
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目录
- 什么是统计学中的范数？
- Python Scipy 统计标准 Pdf
- Python Scipy Stats Norm Expect
- Python Scipy Stats Norm Plot
- Python Scipy Stats 规范参数
- Python Scipy 统计标准 Cdf
- Python Scipy Stats 范数区间
- Python Scipy 状态规范 PPF】t1
- Python Scipy 状态日志 pdf 规范
- Python Scipy 状态规范日志 cdf
- Python Scipy Stats 规范 Gen
- Python Scipy 状态标准基因规范
- Python Scipy 状态规范 Rvs
- Python Scipy Stats Norm Fit
什么是统计学中的范数？
标准是对总体的统计描述，比如六年级男生的 CBSE 数学成绩或者九年级女生艾玛的雅思阅读成绩。
将个体的检测结果与人群的统计表现进行比较，并采用参照常模的评分解释。在现实生活中，测试的是具有代表性的样本或组，而不是整个人群。这就为这个群体或一套规范提供了一个规范。标准描述了某个群体应该能够做什么，而规范则指出了这个群体能够做什么。
另外，请查看: Python Scipy Mann Whitneyu
Python Scipy 统计标准 Pdf
*scipy.stats.norm*表示通常连续的随机变量。它有不同种类的正态分布函数，如 CDF，PDF，中位数等。
它有两个重要的参数loc用于表示*均值和scale用于表示标准差，因为我们知道我们使用这些参数来控制分布的形状和位置。
下面给出了语法。
scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)
其中参数为:
- 数据: 以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 矩: 用于计算标准差、峰度、均值等统计量。
- 刻度: 用于指定标准差，默认为 1。
以上参数是对象*scipy.stats.norm()*中所有方法的公共参数。下面给出了方法。
- scipy . stats . norm . CDF():它用于累计分布函数。
- scipy . stats . norm . pdf():它用于概率密度函数。
- scipy . stats . norm . RVs():获取随机变量。
- scipy . stats . norm . stats():用于得到标准差、均值、峰度、偏斜度。
- scipy . stats . norm . log pdf():用于获取概率密度函数相关的对数。
- scipy . stats . norm . log CDF():用于查找与累积分布函数相关的日志。
- scipy . stats . norm . SF():它用于获取生存函数的值。
- scipy . stats . norm . ISF():它用来得到逆生存函数的值。
- scipy . stats . norm . logsf():用于查找与生存函数相关的日志。
- scipy . stats . norm . mean():用于求正态分布相关的均值。
- scipy . stats . norm . medain():用于求正态分布相关的中位数。
- scipy . stats . norm . var():用于求与分布相关的方差。
- scipy . stats . norm . STD():它用于求与分布相关的标准差
让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值中计算出*probability density function*。
observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()
Scipy Stats Norm
这就是如何使用 python Scipy 的方法*norm()* 来计算范数的不同分布。
阅读: Python Scipy 特征值
Python Scipy Stats Norm Expect
存在于模块*scipy.stats.rv_continous*中的 Python Scioy 的方法*expect()*使用数值积分来确定关于分布的函数的期望值。根据分布 dist，函数的期望值 f(x)定义如下:
在这一区。我们将确定一个函数关于范数分布的期望值。
下面给出了语法。
rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)
其中参数为:
- func(可调用):计算函数的积分。只接受一个参数。缺省值是身份映射 f(x) = x。
- args(tuple): 分布的形状参数。
- loc(float): 位置参数，默认为 0。
- scale(float): 为比例参数，默认为 1。
- lb，ub(标量):积分的上下界。
- conditional(boolean): 如果为真，则使用积分区间的条件概率修正积分。根据提供的间隔，函数的预期值是返回值。默认情况下为 False。
方法*expect()*返回 float 类型的*expect*，这是计算出的预期值。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)
上面的代码接*下面的代码。
norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)
如果我们指定条件等于True，
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)
因为数值积分，与 1 有微小的偏离。
Python Scipy Stats Norm Expect
这就是如何确定一个函数关于范数分布的期望值。
Python Scipy Stats Norm Plot
方法*norm()*有两个参数*loc*和*scale*，我们可以使用 matplotlib 库来绘制分布图。这些参数在上面的【Python Scipy Stats Norm】小节中定义。
因此，按照以下步骤绘制分布图:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm
使用以下代码生成数据并定义 loc 和 scale 参数。
x_data = np.linspace(0, 30, 200)
loc_pr = 12
scale_pr = 1.5
使用下面的代码计算标准的 pdf 并绘制分布图。
plt.plot(x_data, norm.pdf(x_data, loc=loc_pr, scale=scale_pr))
plt.show()
Python Scipy Stats Norm Plot
这就是如何使用 matplotlib 库绘制正态分布图。
阅读: Python Scipy 最小化
Python Scipy Stats 规范参数
Python Scipy 方法*norm()*有四个主要参数*data*、*loc*、*moments*和*scale*，可以用来控制分布。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm
使用以下代码生成数据并定义 loc 和 scale 参数。
x_data = np.linspace(0, 20, 200)
loc_pr = 10
scale_pr = 1
plt.plot(x_data, norm.pdf(x_data, loc=loc_pr, scale=scale_pr))
plt.show()
使用下面的代码将 loc 参数更改为某个值，并保持 scale 参数的值不变。
loc_pr = 5
scale_pr = 1
plt.plot(x_data, norm.pdf(x_data, loc=loc_pr, scale=scale_pr))
plt.show()
Python Scipy Stats Norm Parameters
当我们将 log_pr 更改为 5 时，正如我们在输出中看到的那样，分布向左侧移动。
Python Scipy Stats Norm Parameters Example
同样，使用下面的代码将 scale_pr 更改为某个值，并保持 loc_pr 的值不变。
loc_pr = 5
scale_pr = 3
plt.plot(x_data, norm.pdf(x_data, loc=loc_pr, scale=scale_pr))
plt.show()
当我们将 scale_pr 更改为 3 时，它会改变分布形状，正如我们在输出中看到的那样。
Python Scipy Stats Norm Parameters tutorial
我们有方法*norm()*的其他参数，可以用来对分布进行更多的控制。
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*norm()*的参数。
Python Scipy 统计标准 Cdf
对象 norm() 有一个方法*cdf()*计算范数的累积分布。
下面给出了语法。
scipy.stats.norm.cdf(x,loc,size,scale)
其中参数为:
- x: 它是以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 刻度:用于确定标准差，默认为 1。
以上参数是对象*scipy.stats.norm()*中所有方法的标准参数。下面给出了方法。
让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值中计算出*cumulative distribution*。
observatin_x = np.linspace(-2,2,200)
cdf_norm = stats.norm.cdf(observatin_x,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,cdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('cdf_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()
Python Scipy Stats Norm Cdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*norm.cdf()*计算 norm 的累积分布。
Python Scipy Stats 范数区间
Python Scipy 的方法*norm.interval()*计算分布的分数 alpha 范围的端点，在 0 和 1 之间。
下面给出了语法。
scipy.stats.interval(alpha, loc=0, scale=1)
其中参数为:
- alpha(float): 是 alpha 值。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 刻度:用于确定标准差，默认为 1。
让我们以下面的步骤为例:
使用 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.stats import norm
使用下面的代码定义 alpha 值并计算分布的端点。
alpha = 0.1
norm.interval(alpha)
Python Scipy Stats Norm Interval
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*nomr.interval()*计算分布的分数 alpha 范围的端点，在 0 和 1 之间，
Python Scipy 状态规范 PPF】t1
对象 norm() 有一个方法*ppf()*用于计算定额的百分点函数。换句话说，方法*norm. ppf()*接受一个百分比，并返回该百分比所在值的标准差乘数。
下面给出了语法。
scipy.stats.norm.ppf(q,loc,size,scale)
其中参数为:
- 问: 它是一个百分比。
- loc:用于指定*均值，默认为 0。
- 标度:用于确定标准偏差，默认为 1。
让我们通过下面的代码来理解一个例子。
from scipy.stats import norm
norm.ppf(0.99, loc=0, scale=1)
上面的代码给出了正态分布的 99%置信区间的单尾测试结果。
Python Scipy Stats Norm Ppf
阅读:科学发现高峰
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*norm.ppf()*计算值的标准差乘数。
Python Scipy 状态日志 pdf 规范
对象 norm() 有一个方法*logpdf()*计算范数的对数概率。
下面给出了语法。
scipy.stats.norm.logpdf(x,loc,size,scale)
其中参数为:
- x: 它是以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 标度: 用于确定标准差，默认为 1。
以上参数是对象*scipy.stats.norm()*中所有方法的标准参数。下面给出了方法。
让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值计算对数概率。
observatin_x = np.linspace(-2,2,200)
logpdf_norm = stats.norm.logpdf(observatin_x,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,logpdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('logpdf_norm_values')
plt.title("Log probability of normal distribution")
plt.show()
Python Scipy Stats Norm Logpdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*norm.logpdf()*计算 norm 的 log pdf。
Python Scipy 状态规范日志 cdf
对象 norm() 有一个方法*logcdf()*计算范数的对数累积分布。
下面给出了语法。
scipy.stats.norm.logcdf(x,loc,size,scale)
其中参数为:
- x: 它是以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 标度: 用于确定标准差，默认为 1。
以上参数是对象*scipy.stats.norm()*中所有方法的标准参数。下面给出了方法。
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
用*mean = 0*和*standard deviation = 1*创建观察数据值，并根据这些数据值计算累计对数。
observatin_x = np.linspace(-5,5,200)
logcdf_norm = stats.norm.logcdf(observatin_x,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,logcdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('logcdf_norm_values')
plt.title("Log cumulative distribution of normal distribution")
plt.show()
Python Scipy Stats Norm Logcdf
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*norm.logcdf()*计算范数的对数 cdf。
Python Scipy Stats 规范 Gen
*scipy.stats.genpareto*表示连续的广义帕累托随机变量。它有不同种类的正态分布函数，如 CDF，PDF，中位数等。
广义帕累托分布是统计学中使用的一类连续概率分布。它经常被用来模拟另一个分布的尾部。
它有两个重要的参数loc用于表示*均值和scale用于表示标准差，因为我们知道我们使用这些参数来控制分布的形状和位置。
下面给出了语法。
scipy.stats.genpareto.method_name(x,c,loc,size,moments,scale)
其中参数为:
- x: 它是以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- c: 它用来指定形状。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 矩: 用于计算标准差、峰度、均值等统计量。
- 刻度: 用于指定标准差，默认为 1。
以上参数是对象*scipy.stats.genpareto()*中所有方法的公共参数。下面给出了方法。
- scipy . stats . gen Pareto . CDF():用于累计分布函数。
- 。pdf(): 用于概率密度函数。
*。rvs()😗*** 获取随机变量。***。stats()😗*** 用于获取标准差、均值、峰度、偏斜度。****。logpdf()😗*** 用于获取与概率密度函数相关的对数。****。logcdf()😗*** 用于查找与累积分布函数相关的日志。****。sf()😗*** 用来获取生存函数的值。****。isf()😗*** 它用于获取逆生存函数的值。****。logsf()😗*** 用于查找生存函数相关的日志。****。mean()😗*** 用于求正态分布相关的均值。****。medain()😗*** 用于求正态分布相关的中位数。****。var()😗*** 用于求分布相关的方差。****。std()😗*** 用于求与分布相关的标准差**
**让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy.stats import genpareto
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
代码为形状参数创建一个变量，并分配一些值。
c = 0.2
使用下面的代码，使用对象*genpareto*的方法*ppf()*创建一个数据数组。
array_data = np.linspace(genpareto.ppf(0.01, c),
genpareto.ppf(0.90, c), 90)
array_data
Python Scipy Stats Norm Genpareto Example
现在使用下面的代码通过访问模块*scipy.stats*的对象*genpareto*的方法*pdf()*来绘制概率密度函数。
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(array_data, genpareto.pdf(array_data, c),
'r-', lw=4, alpha=0.5, label='genpareto PDF')
Scipy Stats Genpareto
这就是如何使用 Python Scipy 的*genpareto()*来建模分布尾部。
阅读: Scipy 正态分布
Python Scipy 状态标准基因规范
*scipy.stats.gennorm*表示广义正态连续的随机变量。它有不同种类的正态分布函数，如 CDF，PDF，中位数等。
它有两个重要的参数loc用于表示*均值和scale用于表示标准差，因为我们知道我们使用这些参数来控制分布的形状和位置。
下面给出了语法。
scipy.stats.gennorm.method_name(x,beta,loc,size,moments,scale)
其中参数为:
- x: 它是以数组数据的形式表示均匀采样数据的一组点或值。
- beta: 它用来指定形状。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 矩: 用于计算标准差、峰度、均值等统计量。
- 刻度: 用于指定标准差，默认为 1。
以上参数是对象*scipy.stats.gennorm()*中所有方法的公共参数。下面给出了方法。
- scipy . stats . gen norm . CDF():用于累计分布函数。
**艮*** 常态。PDF()😗** 用于概率密度函数。gennorm . RVs():得到随机变量。- scipy . stats .
gennorm . stats():**它用于获取标准差、均值、峰度和偏斜度。 - scipy . stats .
gennorm . log pdf():**它用于获取与概率密度函数相关的对数。 - scipy . stats .
gennorm . log CDF():**用于查找与累积分布函数相关的日志。 - scipy . stats .
gennorm . SF():**它用来获取生存函数的值。 - scipy . stats .
gennorm . ISF():**它用来获取逆生存函数的值。 - scipy . stats .
gennorm . logsf():**用于查找与生存函数相关的日志。 - scipy . stats .
gennorm . mean():**用于求与正态分布相关的均值。 - scipy . stats .
gennorm . medain():**用于求正态分布相关的中位数。 - scipy . stats .
gennorm . var():**它用于求与分布有关的方差。 - scipy . stats .
gennorm . STD():**它用于查找与分布相关的标准差
让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy.stats import gennorm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
代码为形状参数创建一个变量，并分配一些值。
beta = 1.4
使用下面的代码，使用对象*gennorm*的方法*ppf()*创建一个数据数组。
array_data = np.linspace(gennorm.ppf(0.01, a),
gennorm.ppf(0.90, a,b), 90)
array_data
Python Scipy Stats Norm Gennorm
现在使用下面的代码通过访问模块*scipy.stats*的对象*gennorm*的方法*PDF()*来绘制概率密度函数。
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(array_data, gennorm.pdf(array_data, beta),
'r-', lw=4, alpha=0.5, label='gennorm PDF')
Python Scipy Stats Norm Gennorm Example
这就是如何使用 Python Scipy 的方法norm.gennorm()。
阅读: Scipy 卷积-完整指南
Python Scipy 状态规范 Rvs
对象*norm*的 Python Scipy 的方法 rvs() 是产生随机数的随机变量。
语法如下所示
scipy.stats.norm.rvs(loc=0, scale=1, size=1, random_state=None)
其中参数为:
- loc: 是个意思。
- 标度:协方差的分布矩阵。
- size(int): 是样本大小。
- random_state(int): 如果种子为 None，则使用 NumPy.random 方法(或 np.random)。它使用 RandomState 的单个实例。如果种子是整数，则使用该种子创建一个新的 RandomState 对象。如果种子已经有一个生成器或 RandomState 实例，则使用该实例。
让我们按照以下步骤从多元正态分布中抽取一个随机样本:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
使用下面的代码创建一个多元正态分布。
norm_dist = stats.norm()
使用下面的代码生成正态分布的随机数。
samp_size = 100000
norm_dist.rvs(samp_size)
Python Scipy Stats Norm Rvs
这就是如何使用 python Scipy 的方法*norm.rvs()*生成随机数。
Python Scipy Stats Norm Fit
对象norm的 Python Scipy 的方法*fit()*,提供*似的比例和位置。
下面给出了语法。
scipy.stats.norm.fit(data)
其中参数数据是我们需要位置和比例的数据。
让我们通过以下步骤来了解一个示例:
使用下面的代码导入所需的库或方法。
from scipy.stats import norm
使用norm.rvs()方法生成随机数。
x_data = norm.rvs(1., 2., size=500, random_state=123)
现在用下面的代码拟合上面的数据。
loc_, scale_ = norm.fit(x_data)
使用以下代码检查估计的参数值。
print("loc is ",loc_)
print("Scale is ",scale_)
Python Scipy Stats Norm Fit
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
因此，在本教程中，我们已经了解了“*Python Scipy Stats Norm*”并涵盖了以下主题。
- 什么是统计学中的规范
- Python Scipy 状态 Pdf 规范
- Python Scipy Stats Norm Expect
- Python Scipy Stats Norm Plot
- Python Scipy Stats Norm 参数
- Python Scipy 状态标准 Cdf
- Python Scipy 统计范数区间
- Python Scipy 状态规范 Ppf
- Python Scipy 统计标准生成
- Python Scipy 状态规范日志 pdf
- Python Scipy Stats Norm Logcdf
- Python Scipy 状态规范的基因规范
- Python Scipy 状态规范 Rvs
- Python Scipy 统计标准拟合
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
python Scipy Stats Poisson–有用的指南
在本 Python 教程中，我们将学习到“ Python Scipy Stats 泊松 ”来计算泊松分布的 CDF 、 PDF 、 Logpdf 等。此外，我们还将讨论以下主题。
- 什么是泊松分布
- Python Scipy Stats Poisson CDF
- Python Scipy Stats kstest 泊松
- Python Scipy Stats 零膨胀泊松
- python scipy stats poisson Pmf(python scipy 统计鱼 PMF)
- Python Scipy 统计泊松 Rvs
- Python Scipy Stats Poisson Logcdf
- python scipy stats poisson logpmf(python scipy 统计鱼日志)
- Python Scipy 统计泊松日志
目录
- 什么是泊松分布
- Python Scipy Stats Poisson
- python scipy stats poisson CDF
- python scipy stats fish PMF
- Python Scipy Stats 泊松 Rvs
- python scipy stats fish logcdf
- python scipy stats fish logpmf
- Python Scipy 统计泊松日志 sf
- Python Scipy Stats ks test Poisson
什么是泊松分布
泊松分布是一种概率分布，在统计学中用于确定某一事件在特定时间段内发生的频率。换句话说，这是一个计数分布。
泊松分布常用于理解在一定时期内以稳定速率发生的独立事件。它以法国数学家丹尼斯·泊松的名字命名。
假设泊松分布是一个离散函数，那么在一个(可能是无限的)列表中，只有某些值对于变量是可能的。换句话说，变量不能接受任何连续范围内的所有值。
对于泊松分布，变量不能采用任何小数值或十进制值；它只能接受整数值(0、1、2、3 等。).
Python Scipy Stats Poisson
*scipy.stats.poisson*代表离散随机变量。它有不同种类的分布函数，如 CDF、中位数等。
它有一个重要的参数*loc*,用于使用这些参数移动分布的*均值。
下面给出了语法。
scipy.stats.poisson.method_name(mu,k,loc,moments)
其中参数为:
- mu: 用于定义形状参数。
- k: 它是数据。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 矩: 用于计算标准差、峰度、均值等统计量。
以上参数是对象*scipy.stats.poisson()*中所有方法的公共参数。下面给出了方法。
- scipy . stats . poisson . CDF():它用于累积分布函数。
*******阿松****。rvs()😗** 获取随机变量。*******阿松****。stats()😗** 用于获取标准差、均值、峰度、偏斜度。*******阿松****。logPDF()😗** 用于获取与概率密度函数相关的日志。*******阿松****。logCDF()😗** 用于查找与累积分布函数相关的日志。*******阿松****。sf()😗** 用于获取生存函数值。*******阿松****。isf()😗** 用于获取逆生存函数值。*******阿松****。logsf()😗** 用于查找与生存函数相关的日志。*******阿松****。mean()😗** 用于求正态分布相关的均值。*******阿松****。medain()😗** 用于求正态分布相关的中位数。*******阿松****。var()😗** 用于求与分布相关的方差。*******阿松****。std()😗** 用于求与分布相关的标准差
让我们通过使用上面提到的方法之一来举一个例子，以了解如何使用带参数的方法。
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
代码为形状参数创建一个变量，并分配一些值。
mu = 0.5
使用下面的代码，使用对象*poisson*的方法*ppf()*创建一个数据数组。
array_data = np.linspace(poisson.ppf(0.01, mu),
poisson.ppf(0.90, mu))
array_data
Scipy Stats Poisson Example
现在使用下面的代码，通过访问模块*scipy.stats*的对象*poisson*的方法*pdf()*来绘制概率密度函数。
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(array_data, poisson.pmf(array_data, mu), 'bo',ms=8,label='poisson pmf')
ax.vlines(array_data, 0,poisson.pmf(array_data, mu),colors='b', lw=4, alpha=0.5,)
Scipy Stats Poisson
这就是如何使用对象*poission*在 Python SciPy 的帮助下创建一个发行版。
另外，检查: Python Scipy Stats Kurtosis
python scipy stats poisson CDF
对象*poisson*有一个方法*cdf()*来计算泊松分布的累积分布。
下面给出了语法。
scipy.stats.poisson.cdf(mu,k,loc)
其中参数为:
- mu: 用于定义形状参数。
- k: 是数据。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
代码为形状参数创建一个变量，并分配一些值。
mu = 5
使用下面的代码，使用对象*poisson*的方法*ppf()*创建一个数据数组。
array_data = np.linspace(poisson.ppf(0.01, mu),
poisson.ppf(0.90, mu))
现在使用下面的代码，通过访问模块*scipy.stats*的对象*poisson*的方法*cdf()*来绘制累积分布图。
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(array_data, poisson.cdf(array_data, mu), 'bo',ms=8,label='poisson cdf')
ax.vlines(array_data, 0,poisson.pmf(array_data, mu),colors='b', lw=4, alpha=0.5,)
Scipy Stats Poisson CDF
阅读: Python Scipy 最小化
python scipy stats fish PMF
确定随机变量的特定泊松分布的概率质量函数值。Python Scipy 在模块*scipy.stats*中有一个方法*pmf()*。
下面给出了语法。
scipy.stats.poisson.pmf(mu,k,loc)
其中参数为:
- mu: 用于定义形状参数。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 大小:是样本大小。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
代码为形状参数创建一个变量，并分配一些值。
mu = 15
使用下面的代码，使用对象*poisson*的方法*ppf()*创建一个数据数组。
array_data = np.linspace(poisson.ppf(0.01, mu),
poisson.ppf(0.90, mu))
现在使用下面的代码，通过访问模块*scipy.stats*的对象*poisson*的方法*pdf()*来绘制概率密度函数。
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(array_data, poisson.pmf(array_data, mu), 'bo',ms=8,label='poisson pmf')
ax.vlines(array_data, 0,poisson.pmf(array_data, mu),colors='b', lw=4, alpha=0.5,)
Python Scipy Stats Poisson Pmf
Python Scipy Stats 泊松 Rvs
对象*poisson*的 Python Scipy 的方法 rvs() 从泊松分布生成随机数或样本。
下面给出了语法。
scipy.stats.poisson.cdf(mu,loc,size)
其中参数为:
- mu: 用于定义形状参数。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 大小:是样本大小。
让我们通过一个例子来了解如何按照以下步骤使用对象泊松的方法*rvs()*生成随机数:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.stats import poisson
使用以下代码定义 mu 和样本大小等于 5000。
mu = 6
random_num = poisson.rvs(mu,size = 500)
使用下面的代码显示生成的随机数。
random_num
Python Scipy Stats Poisson Rvs
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*rvs()*生成随机数。
python scipy stats fish logcdf
Python Scipy 的模块*scipy.stats.poisson*中的方法*logcdf()*计算泊松分布的累积分布的对数。
下面给出了语法。
scipy.stats.poisson.logcdf(mu,k,loc)
其中参数为:
- mu: 用于定义形状参数。
- k: 它是数据。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
为形状参数创建一个变量，并指定一些值。
mu = 20
使用下面的代码，使用对象*poisson*的方法*ppf()*创建一个数据数组。
array_data = np.linspace(poisson.ppf(0.01, mu),
poisson.ppf(0.90, mu))
现在使用下面的代码，通过访问模块*scipy.stats*的对象*poisson*的方法*logcdf()*来绘制泊松分布的 CDF 日志。
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(array_data, poisson.logcdf(array_data, mu), 'bo',ms=8,label='poisson logcdf')
ax.vlines(array_data, 0,poisson.logcdf(array_data, mu),colors='b', lw=5, alpha=0.5,)
Pyton Scipy Stats Poisson Logcdf
阅读: Python Scipy FFT
python scipy stats fish logpmf
Python Scipy 的 scipy.stats.poisson 模块中的方法*logpmf()*计算泊松分布概率的对数。
下面给出了语法。
scipy.stats.poisson.logpmf(mu,k,loc)
其中参数为:
- mu: 用于定义形状参数。
- k: 它是数据。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
为形状参数创建一个变量，并指定一些值。
mu = 5
使用下面的代码，使用对象*poisson*的方法*ppf()*创建一个数据数组。
array_data = np.linspace(poisson.ppf(0.01, mu),
poisson.ppf(0.90, mu))
现在通过使用下面的代码访问模块*scipy.stats*的对象*poisson*的方法*logpmf()*来绘制泊松分布的 pmf 的对数。
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(array_data, poisson.logpmf(array_data, mu), 'bo',ms=8,label='poisson logpmf')
ax.vlines(array_data, 0,poisson.logpmf(array_data, mu),colors='b', lw=5, alpha=0.5,)
Python Scipy Stats Logpmf
Python Scipy 统计泊松日志 sf
Python Scipy 的模块*scipy.stats.poisson*中的方法*logsf()*计算泊松分布生存函数的对数。
下面给出了语法。
scipy.stats.poisson.logsf(mu,k,loc)
其中参数为:
- mu: 用于定义形状参数。
- k: 它是数据。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入所需的库。
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
为形状参数创建一个变量，并指定一些值。
mu = 8
使用下面的代码，使用对象*poisson*的方法*ppf()*创建一个数据数组。
array_data = np.linspace(poisson.ppf(0.01, mu),
poisson.ppf(0.90, mu))
现在通过使用下面的代码访问模块*scipy.stats*的对象*poisson*的方法*logsf()*来绘制泊松分布的 sf 的对数。
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(array_data, poisson.logsf(array_data, mu), 'bo',ms=8,label='poisson logpmf')
ax.vlines(array_data, 0,poisson.logsf(array_data, mu),colors='b', lw=5, alpha=0.5,)
Python Scipy Stats Logsf
Python Scipy Stats ks test Poisson
模块*scipy.stats*中 Python Scipy 的方法*kstest()*执行 Kolmogorov-Smirnov 测试，以确定一个或两个样本的拟合优度。
使用单样本检验(x)将样本的基本分布 F(x)与给定的分布 G 进行比较。使用双样本检验比较两个不同样本的基本分布。只有连续分布才能用于任一检验的有效性。
下面给出了语法。
scipy.stats.kstest(rvs, cdf, args=(), N=10, alternative='less', mode='exact')
其中参数为:
- rvs(str，array_data): 如果是数组，应该是随机变量观测值的 1 维数组。应该调用一个产生随机变量的函数，它必须有一个关键字参数大小。如果是字符串，它必须是 scipy.stats 中用于产生随机数的发行版的名称。
- cdf(str，array_data): 如果数据是 array_like，则运行双样本检验(并且 rvs 必须是 array_like ),这应该是随机变量观测值的一维数组。如果有一个可调用的，cdf 就用这个可调用的来计算。如果是字符串，它需要是 scipy.stats 中发行版的名称，因为那将是 cdf 函数。
- args(sequence，tuple): 当 rvs 或 cdf 为可调用或字符串时，使用分布参数。
- N(int): 如果 rvs 是可调用的或字符串，则为样本大小。默认情况下，为 20。
- 替代(较小、较大、双边):解释替代和无效假设。“双面”是默认设置。
- mode(): 指定用于确定 p 值的分布。有以下选择(“自动”是默认设置):“精确”、“*似”、“自动”和“渐*”。
方法*kstest()*返回 float 类型的*statistic*和*p-value*。
让我们创建一个泊松分布来产生数字的随机分布。要确定它是否类似泊松分布，请按照以下步骤使用 KS 测试:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy import stats
使用下面的代码创建一个泊松分布来创建一个数字的随机分布。
num_size = 500
lambda_Poisson = 10
data = stats.poisson.rvs(size = num_size, mu = lambda_Poisson)
现在看看它是否类似泊松分布，并使用下面的代码执行 KS 测试。
kstest_statistic, p_value = stats.kstest(data, 'poisson', args=(lambda_Poisson,0))
print(kstest_statistic, p_value)
Python Scipy Stats kstest Poisson
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
- Scipy Convolve–完整指南
- Python Scipy 正常测试
- Python Lil_Matrix Scipy
- 敏感信号——有用教程
- Scipy Integrate +示例
- Python Scipy Mann Whitneyu
- Scipy 优化–实用指南
因此，在本教程中，我们已经了解了“*Python Scipy Stats Poisson*”以及以下主题。
- 什么是泊松分布
- Python Scipy Stats Poisson CDF
- Python Scipy Stats kstest 泊松
- Python Scipy Stats 零膨胀泊松
- python scipy stats poisson Pmf(python scipy 统计鱼 PMF)
- Python Scipy 统计泊松 Rvs
- Python Scipy Stats Logcdf
- Python Scipy Stats Logpmf
- Python Scipy 状态日志
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
python Scipy Stats Skew[有 8 个例子]
在这个 Python 教程中，我们将学习“ *Python Scipy Skew* ”，在这里我们将学习 skewness 这是一个关于使用 Python Scipy 的*均值的实值随机变量的概率分布的不对称性的度量。此外，我们还将讨论以下主题。
- Python Scipy 统计数据不对称
- Python Scipy 状态脚本
- Python Scipy 统计偏斜 t
- Python Scipy 统计数据不对称分布
- Python Scipy Stats Skew Logcdf
- Python Scipy 统计斜轴
- Python Scipy Stats 偏斜 CDF
- Python Scipy Stats Skew Logpdf
另外，查看最新的 Python SciPy 教程: Python Scipy 曲线拟合
目录
- 什么是歪斜？
- 科学统计偏差
- Python Scipy 状态倾斜仪
- Python Scipy 统计斜轴
- Python Scipy 统计数据不对称分布
- Python Scipy Stats Skew log CDF
- Python Scipy 统计偏斜范数 CDF
- Python Scipy Stats Skew log pdf
- Python Scipy 统计偏斜 t
什么是歪斜？
偏离一组数据的正态分布或对称钟形曲线被称为偏斜度。术语“歪斜”指的是向左或向右移动的曲线。特定分布偏离正态分布的程度可以定量地表示为偏度。
在分布中可以看到不同程度的右偏(正)或左偏(负)。零偏斜通过正态分布(钟形曲线)显示。
对于正偏斜和负偏斜，远离中值的“尾部”或数据点集合都会受到影响。正偏斜表示分布右侧的尾部更长或更粗，而负偏斜表示分布左侧的尾部更长或更粗。这两个偏斜描述了分布的权重或方向。
正偏态数据的*均值将高于中值。负偏态数据的*均值将小于中值，这与正偏态分布的情况正好相反。不管尾部有多长或多厚，如果数据是对称绘制的，分布呈现零偏斜。
阅读: Python Scipy 特征值
科学统计偏差
Python Scipy 模块*scipy.stats*有一个计算数据集样本偏斜度的方法*skew()*。
有规律分布的数据的偏斜度应该接*于零。如果连续单峰分布的偏斜值大于零，则分布的右尾将被赋予更大的权重。要检查偏斜度值在统计上是否足够接*零，请使用 skewtest 函数。
下面给出了语法。
scipy.stats.skew(a, axis=1, bias=False, nan_policy='throw')
其中参数为:
- a(array_data): n 维数组，从中确定模式。
- 偏差(布尔):如果这是不真实的，则从计算中移除统计偏差。
- nan_plociy(): 指定在输入包含 nan 的情况下该做什么。(“Propagate”是默认值)以下选项可用:
- 传播:返回 nan
- 抛出一个错误
- 省略:忽略 nan 值。
- 轴(int): 轴的方向。默认值为 0。如果没有，将整个数组视为。
方法*skew()*返回 ndarray 类型的 skewness(当所有值相等时，数据沿轴的偏斜度返回 0) 。
让我们举个例子，使用下面的 python 代码将数组传递给方法*skew()*。
from scipy import stats
stats.skew([2,5,3,7,8,9,4])
Scipy Stats Skew
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*skew()*计算给定数据数组的偏斜度。
Read: Python Scipy Freqz
Python Scipy 状态倾斜仪
Python Scipy 在模块*scipy.stats*中有一个非正态连续随机变量或对象*skewnorm()*。由此，skewnorm 对象继承了一组通用方法，并用该分布特有的信息完成了这些方法。
skewnorm 接受实数作为偏斜度参数。当 a = 0 时，分布类似于正态分布。loc 和 scale 参数可用于缩放或移动分布。
下面给出了语法。
scipy.stats.skewnorm.method_name(x,q,loc,scale,size,moments)
其中参数为:
- x: 较高和较低的尾部概率。
- 问:用于选择分位数。
- loc: 用于指定*均值，默认为 0。
- 矩:用于计算标准差、峰度、均值等统计量。
- 刻度:用于指定标准差，默认为 1。
让我们以下面的步骤为例:
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值中计算出*probability density function*。
a = 3
observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_skewnorm = stats.skewnorm.pdf(observatin_x,a,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,pdf_skewnorm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('pdf_norm_values')
plt.title("Skewnorm Probability density function")
plt.show()
Python Scipy Stats Skewnorm
阅读: Python Scipy 最小化
Python Scipy 统计斜轴
Python Scipy *skew()*接受参数*axis*来计算沿特定轴的偏斜，我们在上面的“Python Scipy Stats Skew”小节中已经了解了这一点。
二维数组有两个对应的轴，一个水*穿过列(轴 1)，另一个垂直穿过行(轴 0)。
让我们举一个例子，按照以下步骤计算基于轴的阵列倾斜:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import skew
import numpy as np
创建一个二维数组，并使用下面的代码计算倾斜。
array=np.array([[5, 4, 9, 8, 2],
[3, 6, 8, 5, 7],
[7, 5, 8, 3, 6]])
skew(array)
在上面的代码中，偏斜是在整个数组上计算的，现在使用下面的代码指定 axis = 1。
skew(array, axis = 1)
Python Scipy Stats Skew axis
看看上面的输出，我们已经计算了整个阵列或沿水*轴的偏斜。
Python Scipy 统计数据不对称分布
有两种类型的分布，左偏和右偏。
- 左偏的分布有很长的左尾。负偏态分布也称为左偏态分布。这是因为数字线有明显的负尾部。此外，峰值位于*均值的左侧。
- 在右偏分布中有一个长的右尾。正偏分布，或右偏分布，是它们的另一个名称。这是因为数字线在正方向上有一个长尾巴。此外，*均值位于峰值的右侧。
因此，在本节中，我们将构建我们在上面学到的两种偏斜分布。
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import pylab as p
from scipy.stats import skew
import numpy as np
使用下面的代码生成 x 和 y 数据。
x_data = np.linspace(8, -15, 500 )
y_data = 1./(np.sqrt(2.*np.pi)) * np.exp( -.2*(x1)**2 )
使用以下代码计算并绘制左偏斜。
p.plot(x_data, y_data, '.')
print( '\n Left Skewness for data : ', skew(y_data))
Python Scipy Stats Skew distribution example
使用下面的代码再次计算并绘制右偏斜。
x_data = np.linspace(-8, 15, 500 )
y_data = 1./(np.sqrt(2.*np.pi)) * np.exp( -.2*(x_data)**2 )
p.plot(x_data, y_data, '.')
print( '\n Left Skewness for data : ', skew(y_data))
Python Scipy Stats Skew distribution
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*skew()*计算左右歪斜。
Python Scipy Stats Skew log CDF
对象*skewnorm()*有方法*logcdf()*,该方法计算偏斜范数的累积分布的对数。
代码下面给出了语法。
scipy.stats.skewnorm.logcdf(x,a,loc,scale)
其中参数为:
x: 较高和较低的尾部概率。
答:它是一个偏度参数。
loc: 用于指定*均值，默认为 0。
小数位数:用于指定标准差，默认为 1。
让我们按照下面的步骤来做一个例子:
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值中计算出*log of cumulative distribution*。
a = 1
observatin_x = np.linspace(-5,5,300)
logcdf_skewnorm = stats.skewnorm.logcdf(observatin_x,a,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,logcdf_skewnorm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('logcdf_norm_values')
plt.title("Skewnorm log of Cumulative distribution function")
plt.show()
Python Scipy 统计偏斜范数 CDF
我们已经在上面的“Python Scipy Stats Skewnorm”小节中介绍了*skewnorm()* Python Scipy，对象 Skewnorm()具有计算 skewnorm 累积分布的方法 CDF()。
代码下面给出了语法。
scipy.stats.skewnorm.cdf(x,a,loc,scale)
其中参数为:
x: 较高和较低的尾部概率。
答:它是一个偏度参数。
loc: 用于指定*均值，默认为 0。
小数位数:用于指定标准差，默认为 1。
让我们按照下面的步骤来做一个例子:
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值中计算出*cumulative distribution*。
a = 2
observatin_x = np.linspace(-5,5,300)
cdf_skewnorm = stats.skewnorm.cdf(observatin_x,a,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,cdf_skewnorm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('cdf_norm_values')
plt.title("Skewnorm Cumulative distribution function")
plt.show()
Python Scipy Stats Skew Norm CDF
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*skewnorm.cdf()*计算偏斜的 CDF。
Python Scipy Stats Skew log pdf
Python Scipy 的对象*skewnorm()*有一个方法 logpdf()，它计算偏斜范数的概率密度的对数。
代码下面给出了语法。
scipy.stats.skewnorm.logpdf(x,a,loc,scale)
其中参数为:
x: 较高和较低的尾部概率。
答:它是一个偏度参数。
loc: 用于指定*均值，默认为 0。
小数位数:用于指定标准差，默认为 1。
让我们按照下面的步骤来做一个例子:
使用下面的代码导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
创建观察数据值，并用*mean = 0*和*standard deviation = 1*从这些数据值中计算出*log of probability density*。
a = 5
observatin_x = np.linspace(-3,3,400)
logpdf_skewnorm = stats.skewnorm.logpdf(observatin_x,a,loc=0,scale=1)
使用下面的代码绘制创建的分布图。
plt.plot(observatin_x,logpdf_skewnorm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('logpdf_norm_values')
plt.title("Skewnorm Log of the probability density function")
plt.show()
Python Scipy Stats Skew Logpdf
Python Scipy 统计偏斜 t
在本节中，我们将使用 Python Scipy Stats 的方法*t.rvs()*生成 student t 样本，然后将该数据传递给 Python Scipy 的方法*skew()*来计算该数据的偏差。
让我们通过下面的步骤来了解一个示例:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
from scipy.stats import t, skew
使用下面的代码从 student t 分布中生成随机数或样本。
degree_of_freedom = 2.74
r = t.rvs(degree_of_freedom, size=1000)
现在使用下面的代码计算上面生成的样本的偏差。
skew(r)
Python Scipy Stats Skew t
正如我们在上面的输出中所看到的，student t 样本的偏差是 0.381。
这就是如何使用 Python Scipy 的方法*skew()*计算 student t 样本的偏斜。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
因此，在这个 Python 教程中，我们通过多个例子理解了*Python Scipy Stats Skew*的使用。我们还在本教程中讨论了以下主题。
- Python Scipy 统计数据不对称
- Python Scipy 状态脚本
- Python Scipy 统计偏斜 t
- Python Scipy 统计数据不对称分布
- Python Scipy Stats Skew Logcdf
- Python Scipy 统计斜轴
- Python Scipy Stats 偏斜 CDF
- Python Scipy Stats Skew Logpdf
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
python Scipy ttest _ ind–完整指南
在本 Python 教程中，我们将学习“*Python Scipy Ttest _ ind*”通过假设检验评估一个或多个群体的均值，以及如何使用 Python Scipy 实现。此外，涵盖以下主题。
- 什么是统计学中的 T 检验
- python scipy ttest _ ind
- Python Scipy ttest_ind 替代
- Python 直译器
- python scipy ttest _ ind 输出
- Python Scipy ttest_ind equal_var
- python scipy ttest _ ind 轴
- Python Scipy ttest_ind 统计数据
- Python Scipy ttest_ind 自由度
目录
- 什么是统计学中的 T 检验
- python scipy tttest _ in】的缩写
- Python Scipy ttest_ind 替代方案
- python scipy tttest _ inn 南
- Python Scipy 测试 _ ind 的输出
- python scipy _ test _ in axis的缩写形式
- Python Scipy ttest _ ind equal _ var
- Python Scipy ttest_ind 统计数据
- Python Scipy ttest_ind 自由度
什么是统计学中的 T 检验
在比较两组的*均值及其关系时，t 检验是一种推断统计，用于评估是否存在显著差异。当数据集具有正态分布和未知方差时，使用 t 检验。
评估假设时，t 检验使用 t 统计量、t 分布的值和自由度来评估统计显著性。t 检验通过从两组样本中各取一个样本，以数学方式建立问题陈述。两个*均值相等被视为零假设。
计算 t 检验需要三个基本数据值。它们由*均差异、每组的标准偏差、每组的数据值总数以及每个数据集的*均值之间的差异组成。
这种差异对机会的影响以及它是否在机会范围之外都是由这种比较决定的。t 检验调查两组之间的差异是研究中真正的差异还是仅仅是偶然的差异。
在本教程中，我们将使用 Python Scipy 的方法计算独立样本的 T 检验。
另外，检查: Python Scipy Stats Norm
python scipy tttest _ in】的缩写
使用两个独立评分样本的*均值计算 T 检验。Python Scipy 在模块*scipy.stats*中有一个方法*ttest_ind()*。这是对两个独立样本的*均值相同的零假设的检验。这种检验理所当然地认为总体的方差是相同的。
下面给出了语法。
scipy.stats.ttest_ind(a, b, axis=0, nan_policy='propagate', equal_var=False, permutations=None, random_state=None, trim=0, alternative='two-sided')
其中参数为:
- a，b(array_data): 除了轴对应的维度，数组的形状必须相同。
- 轴(int): 一个轴，沿着这个轴计算测试。如果没有，使用整个数组 a 和 b 进行计算。
- nan_policy: 解释当输入包含 nan 时该做什么。以下选项可用(“传播”是默认选项):
- ' propagate ':返回 nan。
- “加注”:投错
- '省略':通过忽略 nan 值来完成计算。
- equal_var(boolean): 如果为真(默认)，则使用相同的总体方差执行典型的独立双样本检验。如果为假，进行韦尔奇的 t 检验，它不要求在整个人口中的方差相等。
- 排列:如果选择 0 或无(默认)，使用 t 分布计算 p 值。如果不是，将用于计算置换测试的 p 值的随机置换的数量称为置换。如果排列的数量等于或超过汇集数据的不同分区的数量，则进行精确测试。
- random_state(int，numpy generator): 如果 seed 为 None(或 np.random)，则使用 numpy.random。它使用 RandomState 的单例。如果种子是整数，则创建 RandomState 的一个新实例，并用该种子作为种子。如果种子已经有一个生成器或 RandomState 实例，则使用它。用于产生排列的伪随机数发生器的状态。
- trim(float): 如果结果不为零，则执行 trim(袁氏)t 测试。指定应从输入样本的任意一端移除多少个元素。如果为 0(默认值)，则不会对任何一侧的任何组件进行修剪。修剪的底数乘以项目数就是每个尾部的修剪元素数。允许的范围是[0，5]。
- 备选:描述备选假设。以下选项可用(默认为“双面”):
- “双边”表示从中抽取样本的分布均值不相等。
- 第一个样本的基础分布均值低于第二个样本的基础分布均值，表示为“减去”。
- “更大”表示第一个样本的分布均值高于第二个样本的分布均值。
方法*ttest_ind()*返回类型为浮点数组的*statistic*和*pvalue*。
让我们举一个例子，按照以下步骤计算独立样本的 T 检验:
使用下面的 python 代码导入所需的库。
import numpy as np
from scipy.stats import norm, ttest_ind
使用*np.random.default_rng()*定义随机数发生器，并使用*norm.rvs()*方法以相同的方式从范数分布中产生两个样本。
rnd_num_gen = np.random.default_rng()
samp1 = norm.rvs(loc=3, scale=7, size=250, random_state=rnd_num_gen)
samp2 = norm.rvs(loc=3, scale=7, size=250, random_state=rnd_num_gen)
现在使用下面的代码，用同样的方法对样本进行 T 检验。
ttest_ind(samp1,samp2)
Python Scipy ttest_ind
这里 ttest_ind 返回两个值，statistic = 0.295，pvalue = 0.76。
Read: Python Scipy Mann Whitneyu
Python Scipy ttest_ind 替代方案
方法*ttest_ind()*的参数*alternative*用于描述替代假设。
替代参数接受以下选项。
- 【双边】:表示从中抽取样本的分布均值不相等。
- “小于”:第一个样本的基础分布均值低于第二个样本的基础分布均值，表示为“小于”。
- 【更大】:表示第一个样本的分布均值高于第二个样本的分布均值。
让我们通过一个例子来理解如何按照下面的步骤用另一个假设进行 T 检验:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.stats import ttest_ind
使用下面的代码创建一个示例。
samp_1 = [[1.2,2.1,5.6,1.3],[3.4,2.1,1.6,4.8]]
samp_2 = [[2.4,1.1,3.6,5.8],[0.2,4.1,2.6,6.3]]
用等于*two-sided*的替代假设进行 T 检验。
ttest_ind(samp_1,samp_2,axis =1,alternative='two-sided')
Python Scipy ttest_ind alternative two sided
再次用等于*less*的替代假设进行 T 检验。
Python Scipy ttest_ind alternative less
现在，再次使用等于*greater*的替代假设进行 T 检验。
Python Scipy ttest_ind alternative greater
这就是如何在 Python SciPy ttest_ind 的帮助下使用替代假设。
阅读: Python Scipy 特征值
python scipy tttest _ inn 南
方法*ttest_ind()*接受参数*nan_policy*来处理数组或样本中的 nan 值，我们已经在上面的小节中学习过了。
- nan_policy: 解释当输入包含 nan 时该做什么。以下选项可用(“传播”是默认选项):
- ' propagate ':返回 nan。
- “加注”:投错
- '省略':通过忽略 nan 值来完成计算。
让我们通过例子来看看如何在执行 T-test 时处理数组或样本中的 nan 值。
使用下面的 python 代码导入所需的方法或库。
from scipy.stats import ttest_ind
import numpy as np
使用下面的代码生成带有 nan 值的数据。
data1 = np.random.randn(30)
data2 = np.random.randn(30)
mask_nan = np.random.choice([1, 0], data1.shape, p=[.1, .9]).astype(bool)
data1[mask_nan] = np.nan
data2[mask_nan] = np.nan
使用以下代码对 nan_policy 等于raise的数据执行 T-test。
ttest_ind(data1,data2, nan_policy='raise')
Python Scipy ttest_ind nan raise
使用下面的代码，在 nan_policy 等于*omit*的情况下再次执行 T-test。
ttest_ind(data1,data2, nan_policy='omit')
Python Scipy ttest_ind nan omit
最后，使用下面的代码在 nan_policy 等于propagate的情况下执行 T-test。
ttest_ind(data1,data2, nan_policy='propagate')
Python Scipy ttest_ind nan
这就是在使用 Python Scipy 的方法*ttest_ind()*和参数*nan_policy*计算 T-test 时如何处理样本中的 nan 值。
Python Scipy 测试 _ ind 的输出
Python Scipy 的方法*ttest_ind()*在对样本执行 T-test 后返回或输出这两个值。第一个值是*statistic*，第二个值是*pvalue*。
使用这两个值，我们确定两个样本*均值的显著性。要了解方法ttest_ind()请参考本教程的上述小节【Python Scipy ttest _ ind】
让我们看一个例子，并按照以下步骤计算 T 检验:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.stats import ttest_ind
使用下面的代码生成两个样本数据。
sample_1 = [2.4,5.1,2.6,1.8]
sample_2 = [1.4,2.1,5.6,3.8]
执行 T 检验以获得我们上面讨论的两个值。
ttest_ind(sample_1,sample_2)
Python Scipy ttest_ind output
这就是如何对样本执行 T 检验并获得输出来确定样本的显著性。
阅读: Python Scipy 最小化
python scipy _ test _ in axis的缩写形式
Python Scipy 的方法*ttest_ind()*的*axis*参数允许我们沿着给定数组或样本的指定轴计算 T-test。
所提供的二维数组有两个轴，一个垂直行的是轴 1，另一个水*列的是轴 0。
在这里，我们将看到一个示例，说明如何按照以下步骤沿着指定的数据轴计算 T 检验:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.stats import ttest_ind
使用下面的代码生成样本数据。
samp_1 = [[1.2,2.1,5.6,1.3],[2.4,1.1,3.6,5.8]]
samp_2 = [[2.4,1.1,3.6,5.8],[1.2,2.1,5.6,1.3]]
默认情况下，对整个数组执行 T-test。
ttest_ind(samp_1,samp_2)
现在，使用下面的代码在数据的指定轴上计算 T-test。
ttest_ind(samp_1,samp_2,axis =1)
Python Scipy ttest_ind axis
这就是如何使用带有参数*axis*的方法*ttest_ind()*沿着给定数组或样本的指定轴计算 T-test。
阅读: Python Scipy 指数
Python Scipy ttest _ ind equal _ var
如果我们有方差相等的数据样本，那么在这种情况下我们会怎么做？，我们将使用 Python Scipy 的 boolean 类型的方法*ttest_ind()*的参数*equal_var*。
当每组中有相同数量的样本时，或者当两个数据集的方差可比较时，使用相同方差 t 检验，即独立 t 检验。
参数接受两个值*True*或*False*。让我们按照以下步骤来看一个例子:
使用下面的代码导入所需的库或方法。
import numpy as np
from scipy.stats import norm, ttest_ind
使用下面的代码生成具有相等方差的数据。
rnd_num_gen = np.random.default_rng()
samp1 = norm.rvs(loc=4, scale=5, size=100, random_state=rnd_num_gen)
samp2 = norm.rvs(loc=4, scale=5, size=200, random_state=rnd_num_gen)
使用下面的代码计算上述样本的 T 检验，方差相等。
ttest_ind(samp1,samp2)
Python Scipy ttest_ind equal_var
这就是如何使用带参数*equal_var*的方法*ttest_ind()*计算样本的 T 检验。
阅读:科学发现高峰
Python Scipy ttest_ind 统计数据
Python Scipy 的方法*ttest_ind()*返回值 t-statistic，我们已经在 Python Scipy ttest_ind 输出小节中学习过了。t 统计测量参数的估计值偏离其标准误差的假设值的程度。
让我们按照下面的步骤来做一个例子:
使用下面的 python 代码导入所需的库或方法。
from scipy.stats import ttest_ind
使用下面的代码生成样本数据。
samp_data1 = [[0.2,5.1,1.6,1.3],[2.4,1.1,3.6,5.8]]
samp_data2 = [[1.4,2.1,5.6,3.8],[2.2,5.1,1.6,5.3]]
使用下面的代码计算 T-test 并获得t-statistic值。
ttest_ind(samp_data1,samp_data2)
Python Scipy ttest_ind statistic
在上面的输出中，***statistic=array([-0.42717883, -0.2,....)]***是 t 统计值。
Python Scipy ttest_ind 自由度
首先，我们要了解一下 什么是自由度？ “用来计算一个估计值的独立数据点的数量被称为这个估计值的自由度。
和样本的样本量不一样。我们必须从项目总数中减去 1 来获得估计的自由度。
想象一下，我们正在寻找节食减肥的*均体重。一种选择是利用 df = 49 的 50 个人，或 9 个自由度(10–1 = 9)的 10 个人。
数据集合中可以自由更改的值的数量是考虑自由度的另一种方式。“自由改变”——这是什么意思？以下示例中使用了*均值:
选择一组*均值为 10 的数字，就像我们可以从以下几组数字中选择一样:7、9、11、2、10、9 或 4、8、12。
一旦我们选择了前两个数字，第三个数字就固定了。换句话说，我们无法从该组中选择第三块。只有前两个数字可以改变。我们可以选择 7 + 9 或 2 + 10，但一旦我们做出选择，我们必须选择一个特定的数字，将产生预期的*均值。因此，一组三个数有两个自由度。
另外，看看更多的 Python SciPy 教程。
因此，在本教程中，我们已经了解了“*Python Scipy ttest _ ind*”并涵盖了以下主题。
- 什么是统计学中的 T 检验
- python scipy ttest _ ind
- Python Scipy ttest_ind 替代
- Python 直译器
- python scipy ttest _ ind 输出
- Python Scipy ttest_ind equal_var
- python scipy ttest _ ind 轴
- Python Scipy ttest_ind 统计数据
- Python Scipy ttest_ind 自由度
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 屏幕截图
在本 Python 教程中，我们将学习 Python 截屏。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python 屏幕截图
- Python 屏幕截图特定窗口
- Python 屏幕截图视频
- Python 截屏 OpenCV
- Python 屏幕截图库
- Python 屏幕捕获速度快
- Python 截屏网站
- Python 屏幕捕获窗口
目录
Python 截屏
Python 是一种编程语言，用于开发各种应用程序，无论是基于桌面的还是基于 web 的。它用于高级目的，如数据处理、机器学习等等。
- Python 有丰富的各种有用的库，允许您在更短的时间内创建自己选择的软件。
- 在本节中，我们将学习 Python 屏幕截图。我们将看到如何使用 python 截取窗口的屏幕截图。
- 使用 python 中的
pyautogui模块，我们可以截取窗口的截图，并将其存储在所需的位置。
在 windows 上安装 pyautogui 模块
我们假设您已经在系统上安装了 pip。使用下面的代码在您的 windows 机器上安装 pyautogui 模块。
pip install pyautogui
在 Linux (Ubuntu)上安装 pyautogui 模块
在 Linux 上安装 python pyautogui 模块时，在 Linux 机器上安装 scrot 包是很重要的。如果没有 Scrot，Linux 机器将无法捕获屏幕。按照下面的命令在你的 Linux (Ubuntu)机器上安装 scrot 包。
sudo apt-get install scrot
一旦安装了 scrot，使用下面的命令在您的 Linux (Ubuntu)机器上安装 pyautogui 模块。
pip install pyautogui
还有，看: Python 数字猜谜游戏
Python 截屏特定窗口
在这一节中，我们将学习如何用 python 捕捉一个特定的窗口屏幕。
- 在上一节中，我们已经学习了如何在您的设备上安装 pyautogui 模块。现在，使用该模块，我们将学习如何捕捉特定的窗口。这里捕获意味着窗口的屏幕截图(静止图像)。
- 可以使用 pyautogui 模块的 screen down()方法来捕获屏幕。使用下面的代码启动截图。
pyautogui.screenshot()
- 截图之后，指定你想保存文件的位置是很重要的。在下面的代码中，指定保存截图文件的路径。
pyautogui.screenshot().save(r'file_path/filename.png')
or
screenshot = pyautogui.screenshot()
screenshot.save(r'file_path/filename.png')
- 运行该程序后，屏幕截图会立即被捕获，所以你不会有时间选择特定的屏幕。
- 要解决这个问题，您可以使用时间模块的 sleep 方法将代码片段的执行延迟 5 或 10 秒。
- 下面是 python 屏幕截图具体窗口的实现。
源代码:
在这段代码中，我们使用了一个 python 内置的时间模块，将截图过程延迟了 5 秒。5 秒钟后，这段代码片段运行myScreenshot = pyautogui.screenshot()，屏幕截图被捕获。之后，这段代码将截图文件保存在同一个目的地。
输出:
在下面的输出中，您可以注意到我们正在尝试捕获计算器窗口。程序运行后，我们有 5 秒钟的时间来定位应用程序窗口。5 秒钟后，新文件被创建，并有截图。
Python Screen Capture Specific Window
阅读: Python 统计文件中的字数
Python 截屏视频
在这一节中，我们将学习如何使用 python 捕捉屏幕视频。
- 视频是每秒帧数的渲染，以这种方式，观众相信他们正在观看一系列的活动。
- Python 屏幕捕捉视频意味着我们将记录屏幕上发生的所有活动，这个文件可以在以后访问。
- 屏幕录像过程涉及三个模块。
- pyautogui 模块用于捕获图像
- NumPy 模块创建这些图像的数组
- 使用 Opencv 模块，这些图像被组合在一起，并转换成任何格式的视频。
- 使用下面的命令在您的系统中安装 opencv 和 numpy。
pip install opencv-python
pip install numpy
源代码:
在这段代码中，为不同的任务导入了四个模块。使用 pyautogui 模块捕获了一系列图像。这些图像使用 numpy 排列成数组，然后使用 python OpenCV 模块转换成视频。我们已经使用时间模块添加了延迟。
import cv2
import numpy as np
import pyautogui
import time
SCREEN_SIZE = (1920, 1080)
fource = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fource, 20.0, (SCREEN_SIZE))
fps =30
prev = 0
while True:
time_elapsed = time.time()-prev
img = pyautogui.screenshot()
if time_elapsed > 1.0/fps:
prev = time.time()
frame = np.array(img)
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
out.write(frame)
cv2.waitKey(10000)
输出:
在这个输出中，一旦你执行这个程序，它将开始捕获当前窗口。使用ctrl + c终止程序。
Python Screen Capture Video
Python 截屏 OpenCV
在本节中，我们将学习使用 OpenCV 的 Python 屏幕截图。OpenCV 是用于图像处理的 python 模块。
- 视频是每秒帧数的渲染，以这种方式，观众相信他们正在观看一系列的活动。
- Python 屏幕捕捉视频意味着我们将记录屏幕上发生的所有活动，这个文件可以在以后访问。
- 屏幕录像过程涉及三个模块。
- pyautogui 模块用于捕获图像
- NumPy 模块创建这些图像的数组
- 使用 Opencv 模块，这些图像被组合在一起，并转换成任何格式的视频。
- 使用下面的命令在您的系统中安装 opencv 和 numpy。
pip install opencv-python
pip install numpy
源代码:
在这段代码中，为不同的任务导入了四个模块。使用 pyautogui 模块捕获了一系列图像。这些图像使用 numpy 排列成数组，然后使用 python OpenCV 模块转换成视频。我们已经使用时间模块添加了延迟。
import cv2
import numpy as np
import pyautogui
import time
SCREEN_SIZE = (1920, 1080)
fource = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fource, 20.0, (SCREEN_SIZE))
fps =30
prev = 0
while True:
time_elapsed = time.time()-prev
img = pyautogui.screenshot()
if time_elapsed > 1.0/fps:
prev = time.time()
frame = np.array(img)
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
out.write(frame)
cv2.waitKey(10000)
输出:
在这个输出中，一旦你执行这个程序，它将开始捕获当前窗口。使用ctrl + c终止程序。
Python 截屏库
在这一节中，我们将探索 Python 屏幕截图库。我们寻找最流行的用于在 Python 中捕获截图和视频的库。
- pyautogui
- opencv
- 图像抓取
1 .【pyautoui】
python 中的 Pyautogui 库用于自动化与其他应用程序的交互。使用 pyautogui 模块的screen down()方法，我们可以捕获窗口的屏幕截图。按照下面的命令在您的系统上安装 python pyautogui 模块。因为我们使用 pip，所以它可以在所有操作系统上工作。
pip install pyautogui
2。OpenCV
Python OpenCV 是一个用于计算机视觉、机器学习和图像处理的开源库。使用这个模块我们可以捕捉屏幕上的视频。OpenCV 只帮助将文件(静止图像)转换成视频。pyautogui 模块放在循环中，每个图像都被记录下来，使用 numpy 我们可以创建这些图像的数组。现在，可以使用 OpenCV 将这个数组转换成视频格式。按照下面的命令在您的系统上安装 OpenCV。
pip install opencv-python
3. 形象坟墓T3]
使用 Python PIL。ImageGrab 模块我们可以抓取想要的窗口的截图。它提供了各种各样的选项，比如捕获窗口的特定部分，在用户使用多个屏幕的情况下捕获所有屏幕。
语法:
下面是 PIL 的语法。ImageGrab.grab() 。
PIL.ImageGrab.grab(
bbox=None,
include_layered_windows=False,
all_screens=False,
xdisplay=None
)
- bbox: 允许选择要复制的区域。默认为全屏。
- include_layered_windows: 它包括所有层，但此功能仅在 windows 操作系统上有效。
- all_screens: 如果用户使用多台显示器，则可以使用该选项捕捉所有显示器。这只在 windows 上有效。
Python 截屏快
在这一节中，我们将学习 Python 屏幕捕捉 Fast。我们将学习如何快速记录屏幕上的内容。
- 录制屏幕视频涉及 3 个主要模块。python 中的 OpenCV，Numpy，pyautogui。
- 使用 pyautogui，我们继续捕捉帧，直到程序终止。然后使用 numpy 将这些图像放入一个数组中。最后，使用 python-opencv 将这个数组转换成视频格式。
源代码:
已经为不同的任务导入了模块。使用 pyautogui 模块捕获了一系列图像。这些图像使用 numpy 排列成数组，然后使用 python OpenCV 模块转换成视频。我们已经使用时间模块添加了延迟。
import cv2
import numpy as np
import pyautogui
import time
SCREEN_SIZE = (1920, 1080)
fource = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fource, 20.0, (SCREEN_SIZE))
fps =30
prev = 0
while True:
time_elapsed = time.time()-prev
img = pyautogui.screenshot()
if time_elapsed > 1.0/fps:
prev = time.time()
frame = np.array(img)
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
out.write(frame)
cv2.waitKey(1000)
输出:
在这个输出中，程序已经开始记录当前窗口。
Python 截屏网站
在这一节中，我们将学习如何使用 Python 对网站进行截图。
- 使用 Python Selenium 模块，我们可以捕捉任何网站的截图。
- Python Selenium 用于使用 web 驱动程序自动化浏览器。换句话说，我们可以在没有任何人为干预的情况下监管浏览器上的任何活动。
- Python Selenium 是用于自动化和测试的主要工具。假设您想在网站上测试表单。然后使用 selenium，您可以提供所有到达表单页面的指令，然后提供各种输入。一旦程序被执行，它将自动打开浏览器，在 url 框中键入网站名称，并将到达目标页面并执行活动。
- 使用下面的命令在您的系统中安装 selenium。
pip install selenium
- 网络驱动允许跨浏览器测试。每个网络浏览器(chrome、safari、firefox)都有不同的网络驱动程序。
- 重要的是下载网络驱动程序，使这一进程的工作。在我们的例子中，我们正在开发 firefox，所以我们将下载 firefox 驱动程序。点击此处选择网络驱动程序。
- 下载 web 驱动程序后，需要为它们设置路径。按照以下部分设置 web 驱动程序的路径。
窗户
如果您是 windows 用户，请按照以下说明设置 web 驱动程序的路径。
- 创建目录
C:\bin - 将驱动程序下载文件放在
C:\bin中 - 使用下面的命令设置路径。
setx PATH "%PATH%;C:\bin"
- 重新启动命令提示符。
- 验证设置
chromedriver.exe -v
Linux 或 MacOs
如果您是 Linux 或 Mac 用户，请按照以下说明设置 web 驱动程序的路径。
- 使用以下命令提取. tar.gz 文件。请注意，文件名或版本将来可能会改变。
tar -xf geckodriver-v0.30.0-linux64.tar.gz
- 将 geckodriver 文件移动到
/usr/local/bin或/user/local/bin。请注意，您将需要 root 权限。
sudo mv geckodriver /usr/local/bin
一旦你完成了所有这些过程，你就可以开始写代码了。在我们的代码中，我们已经打开了我们的网站 pythonguides.com，然后捕捉它的截图。
源代码:
在这个源代码中，我们从 selenium 导入了 webdriver，为了增加一些延迟，我们使用了时间模块。
- 在这段代码中，我们已经初始化了网络驱动程序。如果为 web 驱动程序设置了不正确的路径，您将会看到一个错误。
- 使用此代码，我们正在打开用户提供的网站。
- 使用这段代码，我们捕获了网站的截图。
from selenium import webdriver
from time import sleep
website = 'https://www.pythonguides.com'
driver = webdriver.Firefox()
driver.get(website)
sleep(2)
driver.get_screenshot_as_file("capture.png")
输出:
在这个输出中，您可以看到网站在运行程序后自动打开。2 秒钟后，capture.png 文件生成，这是该网站的截图。
Python Screen Capture Website
阅读:Python 中的注释行
Python 截屏窗口
在这一节中，我们将学习如何使用 python 来捕捉屏幕。我们将使用 Pillow 模块的 ImageGrab 方法。
- Python Pillow 模块为 Python 解释器增加了图像处理功能。
- 这个库提供了广泛的文件格式支持、高效的内部表示和强大的图像处理能力。
- Pillow 用 PIL 表示，它有 ImageGrab 方法，我们可以用 python 捕捉当前的窗口。
- 它在运行程序后立即捕获窗口，所以在我们的例子中，我们使用 python 时间模块将这个过程延迟了 5 秒。
源代码:
在这段代码中，我们使用了属于 Python 中枕头或 PIL 模块的 ImageGrab 模块。使用 ImageGrab 模块中的 grab()方法，我们可以捕获当前屏幕的截图。
import PIL.ImageGrab
import time
time.sleep(5)
img = PIL.ImageGrab.grab()
img.show()
输出:
在这个输出中，运行代码后，程序会给我们 5 秒钟，然后它会捕获当前窗口。
Python Capture Window
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在本教程中，我们学习了 Python 截屏。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python 屏幕截图
- Python 屏幕截图特定窗口
- Python 屏幕截图视频
- Python 截屏 OpenCV
- Python 屏幕截图库
- Python 屏幕捕获速度快
- Python 截屏网站
- Python 屏幕捕获窗口
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 从列表中选择+示例
在这个 python 教程中，你将了解到 python 的选择列表。此外，我们将检查:
- Python 从列表中选择
- Python 从列表中随机选择
- Python 从字典列表中选择
- Python 从元组列表中选择值
- Python 每次都会从列表中随机选择相同的元素
- Python 以不同的概率从列表中选择
- Python 使用 NumPy 以不同的概率从列表中选择元素
- Python 从用户输入列表中选择
目录
- Python 从列表中选择
- Python 从列表中随机选择
- Python 从字典列表中选择
- Python 从元组列表中选择值
- Python 每次都会从列表中随机选择相同的元素
- Python 从列表中选择概率
- Python 使用 NumPy 从不同概率的列表中选择元素
Python 从列表中选择
- 为了从 Python 列表中选择元素，我们将使用
list.append()。 - 我们将创建一个要访问的索引列表，循环用于遍历这个索引列表来访问指定的元素。
- 然后我们使用索引将这些元素添加到新列表中。
my_list = [10, 11, 12, 13, 14]
i = [1, 4]
element = []
for index in i:
element.append(my_list[index])
print(element)
在这个输出中，我们可以看到列表中指定的索引元素已经给出，我们将在新列表中获得相应的值。
可以参考下面截图Python select from list。
Python select from the list
Python 从列表中随机选择
为了从 Python 列表中随机选择，我们有内置模块 random ，用于处理列表中的随机数据。 sample() 是随机模块的内置方法，用于随机选择。
举例:
import random
my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
u_list = random.sample(my_list, 3)
print(u_list)
写完上面的代码后，一旦打印出 " u_list " ，那么输出将显示为 "[50，10，40]" ，这是列表中的随机值。
可以参考下面截图 python 从列表中随机选择。
Python select from the list randomly
Python 从字典列表中选择
在 Python 中，有时我们必须从字典列表中选择值，并且我们需要初始化一个 Python 字典列表。list comprehension 用于根据条件从字典列表中选择值。
举例:
my_list = [{'x':2, 'y':4, 'z':8}, {'x':5, 'y':8, 'z':18},
{'x':48, 'y':5, 'z':15}, {'x':12, 'y':21, 'z':2}]
print ("n_list", str(my_list))
s = [d for d in my_list if d['z'] > 12]
print ("selected_ele", str(s))
写完上面的代码后，一旦你打印了 " str(s) " ，那么输出将显示为 "selected_ele [{'x': 5，' y': 8，' z':18}，{'x':48，' y':5，' z':15}] ，它返回从字典列表中选择的元素。
可以参考下面截图 Python 从字典列表中选择。
Python select from list of dictionaries
Python 从元组列表中选择值
从 Python 中的元组列表中选择一个值，我们必须使用列表理解和 for 循环根据条件得到匹配模式。
举例:
my_list = [(12,5),(16,6),(23,12),(30,15)]
s = [money for (money,id) in my_list if id == 15]
print(s)
写完上面的代码后，一旦打印出 "s" ，那么输出将显示为 " [30] " 。这里，循环的用于根据给定条件从元组列表中获取值。
可以参考下面的截图 Python 从元组列表中选择值。
Python select value from list of tuples
Python 每次都会从列表中随机选择相同的元素
从列表中随机选择相同的元素是可能的。因此，我们有了 random.seed() 和 random.choice() 函数，它们每次都会提供相同的元素。
举例:
import random
f_list = [20.5\. 15.5, 18.5, 42.5, 35.4, 56.4]
random.seed(4)
r_item = random.choice(f_list)
print("The random element", r_item)
random.seed(4)
r_item = random.choice(f_list)
print("The random element", r_item)
在这个输出中，我们可以看到，每次都使用初始化随机数生成器的 random.seed() 从列表中随机选择相同的元素。
你可以参考下面的截图，python 每次都会从列表中随机选择相同的元素。
Python randomly selects the same element from the list every time
Python 从列表中选择概率
为了从概率列表中进行选择，我们使用了 random.choice() 方法。它将从给定列表中返回任意随机值。
举例:
import random
my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
r = random.choice(my_list)
print(r)
写完上面的代码后，一旦你打印出 " r " ，那么输出将显示为 " 10 "。这里使用了 random.choice() ，它将从列表中以概率选择随机元素。
您可以参考下面 python 从列表中选择的概率截图。
Python select from list with probability
Python 使用 NumPy 从不同概率的列表中选择元素
为了从列表中选择一个元素，我们必须导入 numpy ，然后我们将创建一个列表。此外，我们将使用 numpy.random.choice() 方法从列表中选择具有不同概率的元素。
举例:
import numpy as np
n_list = [51, 52, 53, 54, 55]
num = np.random.choice(n_list)
print(num)
写完上面的代码后，一旦你打印出 "num" ，那么输出将显示为 " 53 " 。这里， np.random.choice(n_list) 用于从列表中选择具有不同概率的元素。
你可以参考下面的截图 python 使用 NumPy 从不同概率的列表中选择元素
Python select element from list with different probability using NumPy
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在本 python 教程中，我们学习了从列表中选择的 Python。此外，我们还讨论了以下主题:
- Python 从列表中选择
- Python 从列表中随机选择
- Python 从字典列表中选择
- Python 从元组列表中选择值
- Python 每次都会从列表中随机选择相同的元素
- Python 以不同的概率从列表中选择
- Python 使用 NumPy 以不同的概率从列表中选择元素
- Python 从用户输入列表中选择
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
数组的 Python 形状
在本 Python 教程中，我们将学习 Python 的数组形状，我们还将涉及以下主题:
- 2D 数组的 Python 形状
- 嵌套数组的 Python 形状
- N-d 数组的 Python 形状和类型
- 多维数组的 Python 整形
- 3D 数组的 Python 形状
- Python 索引数组
- Python 打印多维数组的形状
- 1D 数组的 Python 转置
- Python 将 1D 数组的形状更改为 3D 数组
- Python 改变数组的形状
目录
- 蟒蛇形状的 2D 阵
- Python 形状的嵌套数组
- Python N-d 数组的形状和类型
- 多维数组的 Python 整形
- Python 形状的 3D 数组
- Python 索引数组
- Python 打印出一个多维数组的形状
- 1D 数组的 Python 转置
- Python 将 1D 数组的形状改为 3D 数组
- Python 改变数组形状
蟒蛇形状的 2D 阵
在这里，我们可以看到 python 中 2D 数组的形状。
- 在这个例子中，我导入了一个名为 numpy 的模块作为 np。
NumPy库用于处理数组。 - 我将一个变量作为一个数组，并将一个数组赋值为 array = np.array([[1，2，3，4，5]，[5，6，7，8，9]]) 。
- 而且我已经用
np.array得到了一个数组的维数，shape 属性用来得到一个数组的当前形状。为了得到输出，我必须打印(数组.形状)。
示例:
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [5, 6, 7, 8, 9]])
print(array.shape)
我们可以看到输出(2，5 ),因为有 2 个由 5 个元素组成的数组，这是一个数组的形状。您可以参考下面的输出截图。
Python shape of a 2D array
Python 形状的嵌套数组
这里可以看到如何在 python 中找到嵌套数组的 形状。
- 在这个例子中，我将一个名为
numpy的模块作为np导入。NumPy库用于处理一个数组，并创建了一个名为数组的变量。 - 变量 array 被赋值为 array = np.zeros((5，3)) ，np.zeros 用于得到一个给定大小和形状的数组，用零填充。
- ((5，3))是一个数组的大小和形状，为了得到输出，我使用了
print(array)。
示例:
import numpy as np
array = np.zeros((5,3))
print(array)
在下面的截图中，你可以看到大小为(5，3)的带有零的数组。
Python shape of a nested array
Python N-d 数组的形状和类型
现在我们可以看到如何在 python 中找到 N-d 数组的形状和类型。
- 在这个例子中，我导入了一个名为
numpy的模块作为 np。NumPy库用于处理数组。 - 取一个变量为 x，赋一个数组为 x = np.array([[1，2，4]，[3，4，5]，[4，5，6]]) 。
np.array用于查找数组的维数，变量a = x.shape用于查找数组的形状，变量b = x.dtype用于查找数组的类型。- 为了获得形状形式的输出，我使用了
print(a)，为了获得数据类型形式的输出，我使用了print(b)。
示例:
import numpy as np
x = np.array([[1, 2, 4],[3, 4, 5],[4, 5, 6]])
a = x.shape
b = x.dtype
print(a)
print(b)
在下面的截图中，你可以看到数组的形状和数据类型作为输出。
多维数组的 Python 整形
现在，我们可以看到如何在 python 中重塑多维数组。
- 在这个例子中，我导入了一个名为 numpy 的模块作为 np 。
NumPy库用于处理数组。 - 并赋值一个变量 x 为 x = np.array([[ 0，1，3，4]，[ 4，5，6，7]，[ 8，9，10，11]，[12，13，14，15，]) 。
np.array用于求一个数组的维数，对于变量 array，我已经赋值为array = x . shape(4，2，2)。shape()函数用于在不改变数据的情况下给数组一个新的形状。- (4，2，2) 4 是数组中的元素数 2 是行，另一个 2 是列，为了得到输出，我使用了
print(array)。
示例:
import numpy as np
x = np.array([[ 0, 1, 3, 4],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12,13,14,15,]])
array = x.reshape(4, 2 , 2)
print(array)
在下面的屏幕截图中，您可以看到经过整形的数组输出。
Python reshape of a multidimensional array
Python 形状的 3D 数组
在这里，我们可以看到如何在 python 中获得 3D 数组的形状。
- 在这个例子中，我导入了一个名为 numpy 的模块作为 np 。
NumPy库用于处理数组。 - 并赋值一个变量
array_3d为array _ 3d = NP . array([[1，2]，[3，4]，[[5，6]，[7，8]，[[9，10]，[11，12]])。 - np。数组用于获取数组的维数，为了得到输出我已经使用了
print(array_3d.shape)。
例子
import numpy as np
array_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]])
print(array_3d.shape)
在下面的截图中，我们可以看到 shape 3d 数组的输出。
Python shape of a 3D array
Python 索引数组
在这里，我们可以看到 python 中的索引数组。
- 在这个例子中，我导入了一个名为 numpy 的模块作为 np 。
NumPy库用于处理数组。 - 并赋值一个变量数组为 array = np.arange(20，2，-2) 。
np.arange是一个内置的 numpy 函数，它返回一个 ndarray 对象，该对象包含一个具有定义间隔的空间值。- (20，2，-2) 是给定的 20 到 2 之间的范围，差值为-2。
- 为了得到输出，我使用了
print(array)。
示例:
import numpy as np
array = np.arange(20,2,-2)
print(array)
我们可以将输出视为范围从 20 到 2 的数组，两者之间有 2 个差值。您可以参考下面的输出截图。
Python index array
Python 打印出一个多维数组的形状
在这里，我们可以如何用 python 打印多维数组的形状。
- 在这个例子中，我导入了一个名为
numpy的模块作为 np。NumPy库用于处理数组。 - 我取了三个变量作为 array1 = np.array([[1，2]]) ， array2 = np.array([[1，3]，[2，4]]) ， array3 = np.array([[1，3，5，7]，[2，4，6，8]，[3，6，9，12]]) 三个都是不同维度的。
np.array用于获取数组的维数。- 为了得到输出，我使用了 print(array1.shape)，print(array2.shape)，print(array3.shape) 。
示例:
import numpy as np
array1 = np.array([[1,2]])
array2 = np.array([[1, 3], [2, 4]])
array3 = np.array([[1, 3, 5, 7], [2, 4, 6, 8], [3, 6, 9, 12]])
print(array1.shape)
print(array2.shape)
print(array3.shape)
在下面的截图中，你可以看到多维数组的形状作为输出。
Python print the shape of a multidimensional array
1D 数组的 Python 转置
现在，我们可以看到如何在 python 中转置 1D 数组。
- 在这个例子中，我导入了一个名为 numpy 的模块作为 np 。
NumPy库用于处理数组。 - 变量数组赋值为 array = np.arange(4)。
np.arange是一个内置的 numpy 函数，它返回一个 n array 对象，该对象包含一个具有定义间隔 4 的间隔值，这是一个数组的范围。- 为了转置一个数组，我使用了
transpose()函数。为了得到输出，我使用了print(array.transpose())。
示例:
import numpy as np
array = np.arange(4)
print(array.transpose())
您可以看到范围为 4 的数组作为输出。您可以参考下面的输出截图。
Python transpose of 1D array
Python 将 1D 数组的形状改为 3D 数组
现在，我们可以看到如何在 python 中将 1D 数组的形状改为 3D 数组。
- 在这个例子中，我将一个名为 numpy 的模块作为 np 导入，并将变量 array 赋值为 array = np.array([2，4，6，8，10，12，14，16，18，20，22，24]) 。
np.array用于获取数组的维数。 - 为了改变数组的形状，我创建了另一个变量，名为
array_3d，并赋值为array _ 3d = array . shape(2，3，2) 。 shape()函数用于在不改变数据的情况下获得数组的新形状。为了得到输出，我使用了打印(数组 _3d)。
示例:
import numpy as np
array = np.array([2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24])
array_3d = array.reshape(2, 3, 2)
print(array_3d)
输入数组是一维数组，在输出中你可以看到三维数组。您可以参考下面的输出截图。
Python convert 1D array to 3D array
Python 改变数组形状
现在，我们可以看到如何在 python 中改变数组的形状。
- 在这个例子中，我将一个名为 numpy 的模块作为 np 导入，并将变量 array 赋值为 array = np.array([1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12]) 。
np.array用于获取数组的维数。- 为了改变数组的形状，我创建了另一个变量，名为
newarray，并赋值为new array = array . shape(3，4) 。这里 3 是行数，4 是列数。 shape()函数用于在不改变数据的情况下获得数组的新形状。为了得到输出，我使用了 print(newarray)。
示例:
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarray = array.reshape(3, 4)
print(newarray)
给定的数组被更改为 range (3，4)的数组。您可以参考下面的输出截图。
Python change the shape of an array
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在本教程中，我们已经学习了数组的 Python 形状，并且我们已经涵盖了以下主题:
- 2D 数组的 Python 形状
- 嵌套数组的 Python 形状
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- 多维数组的 Python 整形
- 3D 数组的 Python 形状
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- Python 打印多维数组的形状
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
元组的 Python 排序列表
在本 Python 教程中，我们将学习 Python 元组排序列表。此外，我们还将讨论:
- 元组的 Python 排序列表
- 按第二个元素对元组列表进行 Python 排序
- 如何在 Python 中通过第一个元素降序排列元组列表
- 如何按长度对 Python 中的元组列表进行排序
- Python 对元组列表进行降序排序
- 按最后一个元素对元组列表进行 Python 排序
- Python 按第一个和第二个元素对元组列表进行排序
- 按多个元素对元组列表进行 Python 排序
- Python 按第二个值对元组列表进行排序
- Python 按字母顺序排列元组列表
- Python 元组多键排序列表
- Python 按关键字对元组列表进行排序
- Python 首先对元组列表进行排序
- 使用 lambda 对元组列表进行排序的 Python 程序
- Python 按第二个值降序排列元组列表
Python 中元组列表如何排序？在 Python 中，我们可以使用 sort()方法对元素进行升序排序，默认情况下，它会对第一个元素进行排序。
目录
- Python 元组排序列表
- 通过使用 list.sort()函数
- 通过使用冒泡排序算法
- 通过使用 sorted()函数
- Python 元组排序列表
- Python 按第二个元素排序元组列表
- Python 按第一个元素降序排列元组列表
- Python 按长度排序元组列表
- Python 对元组列表进行降序排序
- Python 按最后一个元素排序元组列表
- 如何在 Python 中按最后一个元素对元组列表进行排序
- Python 通过第一个和第二个元素对元组列表进行排序
- Python 通过多个元素对元组列表进行排序
- Python 按字母顺序排列元组列表
- 如何使用 Python 中的 sorted()函数按字母顺序对元组列表进行排序
- Python 元组多键排序列表
- Python 按关键字排序元组列表
- Python 首先对元组列表进行排序
- Python 程序使用 lambda 对元组列表进行排序
- Python 按第二个值降序排列元组列表
Python 元组排序列表
- 让我们看看如何使用 Python 中的元组对列表进行排序。
- 在 python 中，我们可以通过使用 Python 中的元组在单个变量中存储多个值。假设你有一个元组列表，现在你想对列表中的元组进行排序。
- 有各种方法来解决这个任务
- 通过使用 list.sort()函数
- 通过使用冒泡排序算法
- 通过使用 sorted()函数
通过使用 list.sort()函数
- 在这里，我们可以通过使用 Python 中的 list.sort()函数来检查如何对元组列表进行排序。
- 这个函数是一个内置的列表方法，它对给定列表的元素进行排序。Sort()函数接受标识值的唯一键参数，并返回排序中使用的值。
举例:
现在，让我们举一个例子，看看如何对元组列表进行排序
new_list = [('john', 6), ('Micheal', 9), ('George', 2), ('steve', 19)]
new_list.sort(key=lambda y: y[1])
print(new_list)
在上面的代码中，我们必须根据第二个元素对元组进行排序。
下面是以下给定代码的输出
Python sort list of tuples
通过使用冒泡排序算法
- 冒泡排序是一种简单的排序算法，可以对列表中的 n 个元素进行排序。如果给定列表中的相邻项的位置顺序不对，它将交换这些项。之后，它重复这个过程，直到所有元素都被排序。
- 在本例中，我们将获取元组列表，并使用冒泡排序算法对它们进行排序。
举例:
new_list = [('Germany',120), ('France',110) , ('England',40) , ('Japan',184), ('China',20)]
new_ele = 0
new_lis_len = len(new_list)
for k in range(0, new_lis_len):
for l in range(0, new_lis_len-k-1):
if (new_list[l][new_ele] > new_list[l + 1][new_ele]):
new_tem = new_list[l]
new_list[l]= new_list[l + 1]
new_list[l + 1]= new_tem
print(new_list)
注:在上面的代码中， new_ele 变量指定了索引位置。在这种情况下，我们可以使用第一个元素对元组列表进行排序。
下面是以下给定代码的执行过程
Python sort list of tuples bubble sort
通过使用 sorted()函数
- Sorted 是 Python 中的内置函数。这个函数可以用在所有的 iterables 上，如果你想修改排序过程，那么你可以使用 key 函数，默认情况下它的值是 none。
- 在这个例子中，我们有一个元组列表，您可以使用 sorted()函数对这个列表进行排序。
举例:
new_list = [(2,6,9),(0,9,7),(1,7,6),(9,1,2)]
b = sorted(new_list)
print(b)
输出:
Python sort list of the tuple using sorted
这就是如何在 Python 中对元组列表进行排序。
Python 元组排序列表
sort()方法用于按升序对元素进行排序，默认情况下，它将对第一个元素进行排序。如果两个元组具有相同的第一个元素，那么它将根据第二个元素对它们进行排序。
举例:
roll_list1 = [('Jack', 76), ('Beneth', 78), ('Cirus', 77), ('Faiz', 79)]
roll_list1.sort()
print(roll_list1)
写完上面的代码(python 排序元组列表)，你将打印出 "roll_list1" ，然后输出将显示为 " [('Beneth '，78)，(' Cirus '，77)，(' Faiz '，79)，(' Jack '，76)，] " 。这里，sort()方法用于按升序对元素进行排序，它将按第一个元素进行排序。你可以参考下面的截图来创建 python 元组排序列表。
Python sort list of tuples
Python 按第二个元素排序元组列表
让我们看另一个例子， python 通过第二个元素对元组列表进行排序。
在 python 中，如果你想通过第二个元素对元组列表进行排序，那么我们有一个名为 sort()的函数，并使用 lambda 函数作为关键函数。自定义比较器是 sort()中的一个关键函数。
举例:
roll_list1 = [('Jack', 76), ('Beneth', 78), ('Cirus', 77), ('Faiz', 79)]
roll_list1.sort(key=lambda a: a[1])
print(roll_list1)
写完上面的代码(python 通过第二个元素对元组列表进行排序)，你将打印出 "roll_list1" ，然后输出将显示为 **" [('Jack '，76)， ('Cirus '，77)，， **('Beneth '，78)， ('Faiz '，79)"。
这里， sort()方法用于按升序对元素进行排序，元组列表将按其第二个元素进行排序。
查看 python 中通过第二个元素排序元组列表的截图。
Python sort list of tuples by second element
这就是如何通过 Python 中的第二个元素对元组列表进行排序。
Python 按第一个元素降序排列元组列表
在 python 中，为了按照降序对元组列表进行排序，我们必须使用带有参数(reverse = True)的 sort()方法，该方法将按照降序对元素进行排序。
示例:
roll_list1 = [('Jack', 76), ('Beneth', 78), ('Cirus', 77), ('Faiz', 79)]
roll_list1.sort(reverse=True)
print(roll_list1)
写完上面的代码(python 对元组列表按第一个元素降序排序)，你将打印出 "roll_list1" ，然后输出将显示为 " [ ('Jack '，76)， ('Faiz '，79)，(' Cirus '，77)， **('Beneth '，78) ] "** 。
这里使用 sort()方法，参数为(reverse = True)对元素进行降序排序，按第一个元素排序。
查看截图。
Python sort list of tuples by first element descending
这就是如何按照第一个元素降序排列元组列表。
Python 按长度排序元组列表
在 python 中，为了通过长度对元组列表进行排序，我们使用了 sort()方法，并且应该传递参数以获得第一个元素的长度。
举例:
roll_list1 = [('Jack', 76), ('Beneth', 78), ('Cirus', 77), ('sid', 79)]
roll_list1.sort(key=lambda a: len(a[0]))
print(roll_list1)
写完上面的代码(python 按长度对元组列表进行排序)，你将打印出 "roll_list1" ，然后输出将显示为 **" [ **('Sid '，79)， **('Jack '，76)，** ****('Cirus '，77)， ('Beneth '，78)"。
这里，sort()方法与参数一起使用，计算长度，并根据元素的第一个元素对元素进行升序排序。你可以参考下面的截图，获得 python 中元组按长度排序的列表。
Python sort list of tuples by length
上面的 Python 代码可以用来按长度对元组列表进行排序。
Python 对元组列表进行降序排序
- 要按降序对元组列表进行排序，我们可以很容易地使用 Python 中的 sort()函数。
- 首先，我们将获取元组列表，并对它们进行无序排列。现在，sort()函数将通过传递 reverse=True 作为 sort()方法的参数，将顺序从递增改为递减。
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 reverse 参数对列表进行降序排序
my_list = [('z',80),('f',90),('g',84),('d',92),('a',96)]
my_list.sort(key=lambda i:i[1],reverse=True)
print(my_list)
下面是以下代码的截图
Python sort list of tuples descending
这就是如何在 Python 中对元组列表进行降序排序。
Python 按最后一个元素排序元组列表
- 让我们看看如何通过 Python 中的最后一个元素对元组列表进行排序。
- 在 sorted()函数中，key 参数指定了一个自定义的排序顺序。在这个例子中，我们将获取一个元组列表，并希望根据每个元组的最后一个元素对元组进行排序。
举例:
new_lis=[(4, 2), (7, 8), (3, 1)]
las_ele = sorted(new_lis, key=lambda i: i[-1])
print (las_ele)
下面是以下给定代码的执行过程
Python sort list of tuples by the last element
这是一个通过最后一个元素对元组进行 Python 排序的例子。
如何在 Python 中按最后一个元素对元组列表进行排序
使用冒泡排序算法，我们可以很容易地访问每个元组的最后一个元素，并使用嵌套循环来执行这个特定的任务。
这是源代码
def my_list(las_ele):
end = len(las_ele)
for o in range(0, end):
for p in range(0, end-o-1):
if (las_ele[p][-1] > las_ele[p + 1][-1]):
new_temp = las_ele[p]
las_ele[p]= las_ele[p + 1]
las_ele[p + 1]= new_temp
return las_ele
las_ele =[(9, 6), (8, 3), (4, 1)]
print(my_list(las_ele))
首先在这个例子中，我们将定义一个函数，并将 list 作为一个参数，返回每个元组的最后一个元素。
下面是以下给定代码的输出
Python sort list of tuples by last element bubble sort
这就是如何在 Python 中通过最后一个元素对元组列表进行排序。
Python 通过第一个和第二个元素对元组列表进行排序
- 在这里，我们可以检查如何按照第一个和第二个元素对元组列表进行排序
- 为了对第一个元组元素进行排序，我们可以使用 index()方法，如 list[0] 。类似于第二个元素，我们可以使用列表【1】索引。
- 通过使用排序方法，我们需要按位置和顺序对列表进行排序。
举例:
my_list = [('b', 4), ('d', 1), ('e', 6), ('m', 2)]
my_list.sort(key=lambda s:s[1])
print("First element values:",my_list)
my_list.sort(key=lambda i:i[0])
print("Second element values:",my_list)
输出:
Python sort list of tuples by a first and second element
这就是如何在 Python 中通过第一个和第二个元素对元组列表进行排序。
Python 通过多个元素对元组列表进行排序
- 在这里，我们可以检查如何通过包含多个元素来对元组列表进行排序。
- 假设每个元组中有多个元素，我们希望用 double 条件对它们进行排序。在这个例子中，我们将首先对每个元组的第二个元素进行排序。
- 为此，我们可以使用 sorted()函数对元素进行排序，并返回一个包含排序顺序的元组。
举例:
让我们举一个例子，看看如何通过多个元素对元组列表进行排序
my_tup_lis = [(2, 4), (9, 16), (1, 12), (5, 4)]
mul_sort = sorted(my_tup_lis, key=lambda t: (t[1], t[0]))
print("Multiple elements sorted",mul_sort)
以下给定代码的屏幕截图
Python sort list of tuples by multiple elements
上面的代码我们可以用 Python 中的多个元素对元组列表进行排序。
Python 按字母顺序排列元组列表
- 让我们看看如何在 Python 中按字母顺序对元组列表进行排序。
- 通过使用 sort()方法，我们可以很容易地按字母顺序对元组列表进行排序。
- 要完成这项任务，首先我们必须创建一个函数，并将列表作为参数传递。在 sort 方法中，key 参数被设置为使用 lambda 函数对元素进行排序。也可以用 key=itemgetter 代替 lambda 作为参数。
举例:
这是源代码
def alpha_tuple(new_list):
new_list.sort(key = lambda a: a[0])
return new_list
new_list = [("b", 41), ("u", 46), ("n", 31),
("a", 81), ("m", 92)]
print("sorted elements alphabetically:",alpha_tuple(new_list))
下面是以下给定代码的执行过程
Python sort list of tuples alphabetically
上面的 Python 代码我们可以用来按字母顺序对元组列表进行排序。
如何使用 Python 中的 sorted()函数按字母顺序对元组列表进行排序
这里有另一种方法，通过使用 Python 中的 sorted()函数按字母顺序对元组列表进行排序。
源代码:
new_list = [(2,'z'),(9,'f'),(4,'c'),(6,'b')]
b = sorted(new_list, key = lambda u: u[1])
print("sorted alphabetically",b)
输出:
Python sort list of tuples alphabetically sorted
这就是如何在 Python 中按字母顺序对元组列表进行排序。
Python 元组多键排序列表
- 让我们看看如何在 Python 中对包含多个键的元组列表进行排序。
- 通过使用冒泡排序算法，我们可以执行这个特殊的任务。在这个例子中，每个元组是给定列表中的一个关键元素，并使用嵌套循环方法获得每个元组的第一个元素。
举例:
def mul_keys(key):
l = len(key)
for x in range(l):
for y in range(l-x-1):
if key[y][0] > key[y + 1][0]:
key[y], key[y + 1] = key[y + 1], key[y]
return key
key = [("Australia"), ("Switzerland"), ("Europe"),
("Paris"), ("Brazil")]
print("sorted multiple keys",mul_keys(key))
下面是以下代码的截图
Python sort list of tuples multiple keys
使用 if-else 阅读 Python 列表理解
Python 按关键字排序元组列表
- 在 python 编程中，为了通过键对元组列表进行排序，我们使用了 sort()方法。
- sort()是一个内置的 list 方法，它对给定列表的元素进行排序。
举例:
让我们举一个例子，看看如何按键对元组列表进行排序
my_list = [('Lily', 2), ('Rose', 7), ('Jasmine', 4), ('Lotus', 1)]
my_list.sort(key=lambda r: r[0])
print(my_list)
查看以下代码的截图
Python sort list of tuples by key
这是一个通过关键字对元组进行 Python 排序的例子。
Python 首先对元组列表进行排序
- 让我们看看如何通过 Python 中的第一个元素对元组列表进行排序。
- 在 python 中，要按第一个元素对元组列表进行排序，我们必须使用 sorted()方法和参数 key=lambda 函数。
举例:
n_lis = [('p', 34), ('a', 17), ('f', 16), ('i', 12)]
n_lis.sort(key=lambda u: u[0])
print(n_lis)
下面是以下给定代码的实现
Python sort list of tuples by first
上面的 Python 代码可以用来按照 Python 中的第一个元素对元组列表进行排序。
Python 程序使用 lambda 对元组列表进行排序
首先在这个例子中，我们将初始化一个元组列表，并按照它们在 Python 中的第二个、第三个值对列表进行排序。
举例:
to_lis = [('z', 2, 19), ('b', 2, 24), ('c', 2, 28),
('q', 1, 10), ('p', 1, 19), ('o', 1, 15), ('e', 1, 17)]
new_list = sorted(to_lis, key=lambda m: (m[1],-m[2]))
print(new_list)
输出:
Python program to sort a list of tuples using lambda
上面的代码我们可以用来使用 Python 中的 lambda 对元组列表进行排序。
Python 按第二个值降序排列元组列表
在 Python 中，要按第二个值降序排列元组列表，我们必须使用 Python sort()函数。
举例:
new_lis = [('v', 2), ('u', 9), ('q', 10), ('w', 4)]
new_lis.sort(key=lambda i:i[1],reverse=True)
print("Second element descending order:",new_lis)
下面是以下给定代码的实现
Python sort list of tuples by second value descending
这就是如何在 Python 中按照第二个值降序排列元组列表。
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Python 排序 NumPy 数组+示例
在本 Python NumPy 教程中，我们将讨论 Python sort NumPy** 数组**并涵盖以下示例:
- NumPy sort()函数
- Python 排序 NumPy 数组
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- Python 按字母顺序对 NumPy 数组排序
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- Python 按行排序 NumPy 数组
- Python 按列排序 2d NumPy 数组
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目录
- NumPy sort()函数
- Python 排序 NumPy 数组
- Python 按列排序 NumPy 数组
- Python 排序 numpy 数组降序
- Python sort NumPy 数组获取索引
- Python 按字母顺序排序 numpy 数组
- Python sort numpy 字符串数组
- Python 按行排序 numpy 数组
- Python 按列排序 2d numpy 数组
- Python 排序两个 NumPy 数组
NumPy sort()函数
- NumPy sort()方法可以从低值到高值对 NumPy 数组进行排序。
- 为了使用 NumPy 排序函数，我们将使用作为 np 导入的 NumPy 库创建一个新脚本。
- 为了对 NumPy 数组进行排序，我们可以使用函数 numpy.sort()。
- 排序意味着将值放入有序的可迭代序列中。
- 这个函数总是返回源 numpy 数组的一个排序副本，它与源 NumPy 数组具有相同的形状和数据类型。
阅读: Python NumPy 矩阵
Python 排序 NumPy 数组
- 在这一节中，我们将学习 python 对 NumPy 数组进行排序。
- 首先，我们将学习和讨论 numpy 数组和矩阵，因为这属于 NumPy 库。
- Numpy 是一个允许我们创建多维数组的库。
语法:
下面是 sort numpy 数组的语法
numpy.sort(
a,
axis=-1
order=None
)
- 答: array_like 数组要排序
- 轴:对 numpy 数组进行排序的轴。如果没有，则 numpy 数组在排序前被展*。默认值为-1，表示沿着最后一个给定的轴对元素进行排序。
- 顺序:当定义了一个 numpy 数组时，该参数指定首先比较哪些字段，其次比较哪些字段。单个字段可以以字符串的形式给出，并且不是所有的字段都需要是特定的，但是如果未指定的字段出现在数据类型中，则仍然会使用它们。
举例:
import numpy as np
a = np.array([1,4,6,2,3,9])
c = (np.sort(a))
print(c)
以下是给定代码的截图
Python sort numpy array
这就是如何使用 Python NumPy 对一个数组进行排序。
阅读: Python NumPy 追加
Python 按列排序 NumPy 数组
- 在本节中，我们将了解到
python sort NumPy array by column。要对数组中的列元素进行排序，我们可以使用方法 np。sort() 。 - 输出显示第一列中的最小值位于位置 0。
语法:
下面是按列对 numpy 数组排序的语法
numpy.sort(
a,
axis=0
order=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([[1,7,4],
[4,2,2],
[3,2,8]])
c = np.sort(a, axis=0)
print(c)
下面是以下代码的截图。
Python sort numpy array by column
这就是如何在 Python 中按列对 NumPy 数组进行排序。
Python 排序 numpy 数组降序
- 在本节中，我们将了解到
python sort NumPy array descending。 - 为了对数组元素进行降序排序，我们可以使用方法
NumPy np.sort()。
语法:
numpy.sort(
a,
axis=0
order=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([6, 7, 23, 27, 13, 65, 91])
sorted_array = np.sort(a)[::-1]
print(sorted_array)
以下是给定代码的截图
Python sort numpy array descending
这就是如何在 Python 中对 numpy 数组进行降序排序。
阅读: Python NumPy Sum
Python sort NumPy 数组获取索引
- 在本节中，我们将了解到
python sort NumPy array get index。 - 为了获得索引，我们可以很容易地使用函数
numpy.argsort()。 - numpy argsort()函数用于返回可用于对数组排序的索引。
- 返回的数组包含给定轴上按排序顺序排列的索引。
- 此函数返回两个索引，这两个索引将启动一个数组，使用算法沿给定轴执行间接排序。
语法:
下面是 numpy.argsort()的语法
numpy.argsort
(
a,
axis=-1,
order=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([6, 7, 23, 27, 13])
sorted_array = (np.argsort(a))
print(sorted_array)
以下是给定代码的截图
Python sort numpy array get index
这是一个Python sort NumPy array get index的例子。
Python 按字母顺序排序 numpy 数组
- 在这一节中，我们将学习 python 按字母顺序排序 NumPy 数组。
- 我们所说的字母顺序是指字符串中的字符应该从 A 到 z 开始。
- 所以我们用来实现它的逻辑是 np。sort()函数。
语法:
下面是按字母顺序排序 numpy 数组的语法。
numpy.sort(
a,
axis=0
order=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array(['b', 'a', 'h', 'e', 'k'])
sorted_array = (np.sort(a))
print(sorted_array)
下面是下面给出的代码的截图。
Python sort numpy array by alphabetically
这就是如何在 Python 中按字母顺序对 numpy 数组进行排序。
Python sort numpy 字符串数组
- 在这一节中，我们将学习 Python sort 字符串的 NumPy 数组。返回的数组以排序元素的形式存储给定轴上的索引。
- 所以我们用来实现它的逻辑是 Python np.sort()函数。
语法:
下面是按字母顺序排序 numpy 数组的语法。
numpy.sort(
a,
axis=0
order=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array(['John', 'Micheal', 'George'])
sorted_array = (np.sort(a))
print(sorted_array)
下面是以下代码的截图。
Python sort numpy array of strings
这就是如何在 Python 中对 numpy 字符串数组进行排序。
Python 按行排序 numpy 数组
- 在本节中，我们将了解到 python 按行排序 NumPy 数组。
- 假设我们有一个 NumPy 数组，我们希望根据元素的顺序对行进行排序。
- 我们可以用 Python numpy.sort()函数来实现。
- 这个函数总是返回源 numpy 数组的一个排序副本，它与源 numpy 数组具有相同的形状和数据类型。要对数组中的行值进行排序，我们可以使用函数 np.sort()。
语法:
下面是按行排序 numpy 数组的语法
numpy.sort(
a,
axis=1
order=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([[1,7,4],
[4,2,2],
[3,2,8]])
c = np.sort(a, axis=1)
print(c)
下面是下面给出的代码的截图。
Python sort numpy array by row
这是如何在 Python 中按行排序 numpy 数组。
读取 Python 数字堆栈
Python 按列排序 2d numpy 数组
- 在本节中，我们将了解到 python 通过列对 2d NumPy 数组进行排序。
- 二维数组是指一个列表的列表中同质数据或数字的集合。它也被称为 2d 矩阵。在 2D 矩阵中，你必须使用两个方括号，这就是为什么它表示列表的列表。
- 假设我们有一个 NumPy 数组，我们希望根据元素的顺序对列进行排序。
- 我们可以用 numpy.sort()函数来实现。要对 numpy 数组中的列值进行排序，我们可以很容易地使用函数 np.sort()。
语法:
下面是按列对 numpy 数组排序的语法
numpy.sort(
a,
axis=0
order=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([[1,7,4],
[4,2,2]])
c = np.sort(a, axis=0)
print(c)
以下是给定代码的截图
Python sort 2d numpy array by column
这就是如何在 Python 中按列排序 2d numpy 数组。
Python 排序两个 NumPy 数组
- 在这一节中，我们将了解到 python sort two NumPy 数组。
- 为了使用 NumPy 排序函数，我们将使用作为 np 导入的 NumPy 库创建一个新脚本。
- 为了对 NumPy 数组进行排序，我们可以很容易地使用函数 np。排序()。排序意味着在有序的可迭代序列中插入值。
语法:
下面是 sort 2 numpy 数组的语法
numpy.sort(
a,
axis=-1
order=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([[1,7,2],
[7,6,2]])
c = np.sort(a)
print(c)
以下是给定代码的截图
Python sort two numpy arrays
这是如何在 Python 中对两个 NumPy 数组进行排序。
您可以学习 Python 教程:
- Python Tkinter 选项菜单
- 从 PDF Python 中提取文本
- 使用 Tkinter 的 Python 注册表
- 将 float 转换为 int Python
- Python NumPy where
- 在 Python 中把字符串转换成浮点数
在本 Python 教程中，我们将讨论 Python sort numpy array ，并涵盖以下示例:
- Python sort()函数
- Python 排序 NumPy 数组
- Python 按列排序 NumPy 数组
- Python 排序 NumPy 数组降序
- Python 排序 NumPy 数组获取索引
- Python 按字母顺序对 NumPy 数组排序
- Python sort NumPy 字符串数组
- Python 按行排序 NumPy 数组
- Python 按列排序 2d NumPy 数组
- Python 对两个 NumPy 数组进行排序
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
