我试图为我的度量(spearman)计算一个p值,它是我试图推广的方法,这样它就可以与其他度量(而不是依赖于scipy.stats.spearmanr)一起工作。
如何从这个发行版生成点的p值?
该方法适用于非正态分布吗?这是正态分布的,而且可能会更多,所以如果我抽样超过100个点。
这个职位需要µ=0 ,std=1
from scipy import stats
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.asarray([0.027972027972027972,
我在python中实现了DES,我无意中发现了一个问题,在调试之后,我把它缩小到了这个函数,有人能告诉我是否正确地实现了DES函数吗?
def roundFunction(s1,j,k,l):
left = s1[0:32]
right = s1[32:]
for i in range(j,k,l):
eRight = expandBlock(right)
subKey = compressBlock(listxor(eRight, key[i]))
left = listxor(left, subKey)
left,right = swap(left,r
我需要张量模n乘积。tenosr模式n乘积的定义可以在这里看到。https://www.alexejgossmann.com/tensor_decomposition_tucker/ 我找到了python代码。我想把这个代码转换成julia。 def mode_n_product(x, m, mode):
x = np.asarray(x)
m = np.asarray(m)
if mode <= 0 or mode % 1 != 0:
raise ValueError('`mode` must be a positive interger
我是Python的初学者。
我学习列表理解,但是我的代码很糟糕,因为列表理解是错误的或缺失的:
我尝试了很多事情,但结果是产生或错误。你能给我建议吗.?
谢谢。宏
import itertools as it
aT=list(it.permutations([4,3,3,0],3))
uT=list(set(aT))
# convert uniqueTimes list of tuples to list of lists
uT=[list(el) for el in uT]
uTt=[el[0]+el[1]+el[2] for el in uT] #It is wrong, I want
我正在将SVD应用于Python中的一个大型稀疏矩阵。我正在使用来自scipy.sparse.linalg包的svd。奇异值从升序中排序,因此奇异向量被排列成对应于升序奇异值的奇异向量。我想知道是否有一个选项,输出奇异值的降序,这样奇异向量也安排了相应的下降奇异值?下面只是一个示例代码:
from scipy.sparse.linalg import svds
from scipy import sparse
X = numpy.random.uniform(size = [40, 20])
X = scipy.sparse.csc_matrix(X)
u, s, vt = svds(X, 1
我的gunicorn + django 1.5.1 + mysqldb有内存泄漏。我开始使用gc和objgraph来探索我的代码
当gunicorn worker超过300mb时,我收集了一些统计数据:
data['sum_leak'] = sum((getsizeof(o) for o in objgraph.get_leaking_objects())) #2 mb
data['total_objects_length'] = sum((getsizeof(o) for o in gc.get_objects())) #6 mb
所以只有2+6=8