为了填充条形图信息，我最初使用numpy.linspace来创建一系列值。我现在正在尝试使用从mySQLdb获取的信息数组来填充条形图信息。我的问题是，numpy.linspace输出数组似乎与从select查询创建的numpy.array不同，我不太明白发生了什么。
浏览 10提问于2020-06-05得票数 0
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我想知道如何使用numpy mgrid创建一个具有未知维数(D)的网格(多维数组)，每个维度都有一个上下界和若干个bin：bounds = numpy.array([(0.,1) for d in numpy.arrange(D)])
grid = numpy.mgrid[numpy.linspace[(numpy.linspace
浏览 0提问于2012-11-24得票数 6
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import numpy(counts, bins, bars) = plt.hist(frame, bins =MyBins)
08 0.010 1
浏览 2提问于2022-04-13得票数 0
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numpy.linspace是一维线性梯度.例如: numpy.linspace(0，3，4)：很容易想象二维线性梯度： [ (a, b, c)
for a in range(65)
浏览 0提问于2018-04-03得票数 2
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我正在尝试理解以下逻辑地图图像的代码，但我被卡住了rs = numpy.linspace(0, 4, 400) # initial condition for x rs = numpy.linspace(x, r)
x = f(x, r)
浏览 2提问于2013-02-07得票数 4
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如何从图中提取点？
、、、
绘制了一个图表，如下所示：import numpyheights = numpy.array([26, 38.5, 59.5, 82.5, 120.5, 182.5, 319.5])xnew = numpy.linspace(widths.min(),widths.max(),300)
height
浏览 0提问于2012-03-24得票数 6
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为了打印phi函数，我做了在:,0，：我们找到数据如何存储的方式，z，y，x. z= 0，因为它是2D情况。数据的域也存储在文件中，称为“边界框”)nxb = numpy.array(readFile['integer scalars'])[0][1]
浏览 6提问于2022-05-22得票数 0
我想知道为什么numpy.linspace没有dtype选项，例如numpy.array、numpy.zeros或numpy ones。这有原因吗?如果我知道我将使用给定的数据类型，那么使用numpy.array更好吗？
浏览 4提问于2014-05-01得票数 2
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inlineimport numpy
return x**3
x=numpy.linspacelagrange_polynomial=scipy.interpolate,lagrange(xi,f(xi)) show()
plot_appro
浏览 2提问于2017-02-15得票数 0
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我有一个物理测量仪器(带有称重传感器的测力台)，它给我提供了三个值，A，B和C。但是，由于测量设备的物理特性，这些应该是正交的值实际上是耦合的，这会导致力和扭矩的应用值和返回值之间的串扰。
问题是有必要执行一组测量，以便使不同的measured(Fz, Mx, My)和actual(Fz, Mx, My)最小二乘，以获得一些C矩阵，该矩阵最适合于整个系统。
我可以使用scipy.linalg.lststq解决Ax = B问题，甚至可以使用scipy.linalg.solve (给出一个精确的解决方案)，但是我应该如何
浏览 0提问于2012-11-07得票数 1
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我正在尝试迭代使用numpy.linspace生成的值数组：slY = np.linspace(obsvY,
浏览 0提问于2013-05-31得票数 22
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format(x.shape，y.shape))def fn1( interval, N): y = numpy.array([numpy.exp(-1000*x),(1000/999)*(numpy.exp(-x)-numpy.exp(-1000*x))])
interval=numpy.arr
浏览 0提问于2017-11-15得票数 1
对于一个介于0和1之间的值的数组，我想创建一个包含5个bin的直方图，其中bin 1显示0-0.2之间的频率(次数)，bin 2显示0.2-0.4之间的数字的频率，bin 3是0.4-0.6，bin 4: 0.6-0.8，bin 5 0.8-1。arr = np.array([0.5, 0.1, 0.05, 0.67, 0.8, 0.9, 1, 0.22, 0.25])x = range(0,5)plt.sho
浏览 3提问于2018-11-21得票数 0
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sklearn import linear_model import matplotlib.pyplot as plt
x= numpy.array([[0], [1],[2]]) sample_weight = numpy.array([1,1, 1]) clf.fit(x, y, sample_we
浏览 1提问于2013-07-12得票数 5
我已经做了我的线性回归和最佳拟合线，但我也希望有一条线连接真实的点(蓝色的点)和预测点(红色x的点)，代表预测误差，或所谓的残差。图看起来应该是类似的：到目前为止，我所拥有的是：# draw the plotyy=y[:,np.newaxis]slr.fit(xx,yy)plt.scatter(xx,yy)plt.plot(X,y_pred,'rx') #
浏览 6提问于2018-12-14得票数 2
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多项式回归
、、
我想知道是否有人可以帮助我，以便了解如何将此代码(线性回归)更改为多项式回归。我试着不使用太多的预制函数，以确保我理解我在做什么。 # Importing Necessary Librariesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = pd.read_csv('test.csv'
浏览 19提问于2019-02-17得票数 3
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我在使用scipy.opt.curve_fit仅用一个参数拟合曲线时遇到了问题： import scipy.optimize as opt return 76.881324*np.exp((-L)/(8.314*T))
best_params, cov_matrix = opt.curve_fit(func, xdata = x, ydata = y, p0=[]) 我有数组的值，x (下面的等式中的T)和y (P)，我正在尝试将它们拟合到等式中 ? 但它似乎希望func()有不止一个参数。我该如何解决这个问题？
浏览 28提问于2020-01-21得票数 1
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因此，根据对问题的回答[python nonlinear least squares fitting 我调整了答案以估计三个参数kd,p0,l0 N = 10 p0_guess = 8.0 p0 = np.linspace(0,10,N)
PLP = func(4.0,5.0,6.0)+(np.random.random(N)-0.5)*
浏览 43提问于2019-04-06得票数 0
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编辑:修复和工作的感谢保罗from scipy import interpolate
outKSize = 5
y = numpy.array([0,1,2])
xx = numpy
浏览 3提问于2011-04-07得票数 11
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在下面的代码中，我想找到拟合参数v的值，我知道幂律关系应该适用于我的数据点。但是，当我拟合二次方程时，我得到了对我的数据点的最佳拟合。但是在二次方程中，什么是v？如果我符合权力法则，那么错误就很大，那么在这种情况下我该怎么办呢？
`import numpy as npmatplotlib.use("Agg")import mathfrom scipy import optimize
ax= fig.
浏览 3提问于2019-10-24得票数 1
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