具有NaN值的Python - Scipy线性回归
是指使用Python编程语言中的Scipy库进行线性回归分析时，数据集中包含缺失值NaN的情况。
线性回归是一种统计学方法，用于建立一个自变量与因变量之间的线性关系模型。在实际应用中，数据集中可能存在缺失值，即NaN值。这些NaN值可能是由于数据采集过程中的错误、缺失或其他原因导致的。
在使用Scipy库进行线性回归分析时，可以通过处理NaN值来获得更准确的结果。一种常见的处理方法是使用数据集中其他可用数据的平均值、中位数或众数来填充NaN值。这样可以保持数据集的完整性，并减少对结果的影响。
Scipy库提供了多种处理NaN值的函数和方法，例如numpy.nanmean()用于计算数组中的平均值，numpy.nanmedian()用于计算数组中的中位数，numpy.nan_to_num()用于将NaN值替换为0等。
在进行线性回归分析时，可以使用Scipy库中的scipy.stats.linregress()函数来拟合线性模型并计算回归系数、截距、相关系数等统计指标。该函数会自动忽略NaN值，并返回可靠的结果。
应用场景：
- 在金融领域，使用线性回归分析预测股票价格或市场趋势时，数据集中可能存在NaN值，需要进行处理。
- 在医学研究中，使用线性回归分析探索变量之间的关系时，数据集中可能存在NaN值，需要进行处理。
- 在市场调研中，使用线性回归分析分析消费者行为或产品销售情况时，数据集中可能存在NaN值，需要进行处理。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
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1回答
有没有python包(statsmodel/scipy/pandas/etc...)具有在python中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的SAS实现？
浏览 2提问于2016-04-12得票数 2
我正在尝试使用SciPy中的genextreme包来做一个GEV-fit。虽然我可以让它估计参数，但我得到了一个警告，它正被除以零。
我尝试拟合不同的数据集，尝试为形状参数c设置不同的初始值，还尝试将数据乘以例如100。这些都不管用。我使用的是Python2.7.12和SciPy 0.17.0。
我是Python的新手，我想用我现有的安装做一个快速的第一次测试。
代码中给出的数据大致是Gumbel分布(c=0)，因为我在Gumbel图上进行了检查，并使用线性回归进行了Gumbel拟合。
import numpy as np
from scipy.stats import genextreme
浏览 3提问于2019-02-18得票数 4
1回答
我这样做： from scipy.stats import linregress
slope, intercept, r_value, p_value, std_err =linregress(df_diesel['DEXUSAL'],df_diesel['price'])
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.title("linear regression on diesel price vs exchange")
plt.ylabel("pric
浏览 13提问于2019-01-20得票数 2
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1回答
我有一个熊猫，我想用它来估计每一列的线性回归。问题是，我的时间序列有缺失值(nan)。例如，我这样做了
line={}
slope={}
for k,v in df.iteritems():
xm = np.ma.masked_array(df.index.values,mask=np.isnan(v)).compressed() #i used this to mask the nan values
x=np.arange(0,len(xm),1)
ym = np.ma.masked_array(v,
浏览 2提问于2015-12-05得票数 0
在执行之后，对于特定的数据集，例程会遇到错误：
/usr/local/lib/python2.7/site-packages/scipy/odr/odrpack.py:361: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return 1./numpy.power(sd, 2)
Beta: [ nan nan]
Beta Std Error: [ 0. 0.]
Beta Covariance: [[ 0. 0.]
[ 0. 0.]]
Residual Variance: 0.0
浏览 1提问于2014-05-02得票数 2
我想得到我的数据的线性回归的斜率，但Y包含一些nan values...thus它扰动线性回归函数…例如：
from scipy import stats
import numpy as np
X = np.array([0,1,2,3,4,5])
Y = np.array([np.NaN,4, 5, 10, 2, 5])
stats.linregress(X,Y)
但是，我获得了：(nan，nan)，因此我尝试屏蔽无效值，如您所见：
import numpy.ma as ma
stats.linregress((X),ma.masked_invalid(Y))
但这是一样的……我看不出我必
浏览 22提问于2016-07-17得票数 0
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我正在上一门计量经济学课程，并且一直在尝试使用Python，而不是他们设置作业的propreitry和EVIEWS。
在其中一个问题中，我有一段时间的消费数据。我被要求用两种方法计算它。
第一种方法是计算表单消耗= Aexp( Bt )的模型，第二种方法是记录双方，并在log (消耗量)= alpha +Bt上做普通的OLS。
我知道怎么做第二条路。但是，当我试着做第一条路的时候，它就出错了。使用状态模型，我可以对时间数据进行指数化(在正常化之后)，但这将以消耗= Aexp(t) + B的形式计算一个回归，这不是我想要的。(我想指定参数到哪里去)。在滑雪板上，我可以找到一个多项式回归，但不是指
浏览 3提问于2020-02-19得票数 0
2回答
我想根据6个不同的输入和4个输出生成一个回归。
我使用python，并比较sklearn和scipy。但在这两种情况下，回归模型基本上集中在一个输出参数。
我的问题是:我能考虑我所有的输出都是不相连的吗?如果是的话，想象一下我可以并行地执行4个回归(每个输出一个)来建立一个等价的4输出模型，这是真的吗？
给你小费！
浏览 0提问于2018-06-01得票数 3
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我有一个传感器，它每分钟输出一个电压输出，就会不断地收集数据(以蓝色显示)。我有一个参考传感器收集数据(以红色显示)，输出在我感兴趣的单位。我感兴趣的是确定一个缩放因子，这样我就可以缩放蓝色传感器的数据来匹配红色传感器的数据。
通常，我会在任何给定的时间对两个传感器的值做一个简单的线性回归，这会给我一个基于回归斜率的缩放因子。然而，我注意到，红色传感器在感知环境变化方面速度较慢，而且可以在6到15分钟后的任何地方出现--这使得回归变得困难，因为在任何特定时间，这两个传感器可能测量的是不同的东西。
我想知道是否有任何类型的曲线拟合，可以进行这样我可以提取一个缩放因子，以便我可以缩放蓝色传感器的数
浏览 2提问于2017-11-15得票数 1
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在Python语言中，在使用NumPy或SciPy时，最常见的导致NaN的操作是什么？
例如：
1e500 - 1e500
>>> nan
这种行为的原因是什么?为什么它不返回0？
浏览 0提问于2014-08-26得票数 63
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似乎这三个函数都可以做简单的线性回归。
scipy.stats.linregress(x, y)
numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x, y, 1)
x = statsmodels.api.add_constant(x)
statsmodels.api.OLS(y, x)
我想知道这三种方法之间是否有真正的区别？我知道statsmodels是建立在scipy之上的，而scipy在很多事情上都有点依赖于numpy，所以我希望它们不会有太大的不同，但细节总是有问题的。
更具体地说，如果我们使用上面的numpy方法，我们如何获得由其他两种方法默认给出的斜率的
浏览 0提问于2015-06-30得票数 14
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滚动线性回归
、、
我需要一次对X个周期执行滚动线性回归。我有以下熊猫数据框架：
value
0 4354
1 7564
2 657
3 7876
我可以使用scipy对整个数据帧执行线性回归，如下所示：
from scipy import stats
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(df.index, df['value'])
然后为了得到线性回归线，我这样做：
df['linreg'] = intercept + slope * df.index
但我一直不知道如何做滚
浏览 0提问于2015-09-02得票数 1
numpy.interp是非常方便和相对快速的。在某些情况下，我想将它的输出与一个非插值变量进行比较，其中稀疏值被传播(在“更密集的”输出中)，结果是稀疏输入之间的分段常数。我想要的函数也可以称为“稀疏->稠密”转换器，它复制最新的稀疏值，直到找到后来的值为止(一种空插值，就好像从前面的值过去了零时间/距离一样)。
不幸的是，要调整numpy.interp的源代码并不容易，因为它只是编译函数的包装器。我可以使用Python循环自己编写这个程序，但是我希望找到一种C速度的方法来解决这个问题。
更新：下面的解决方案(scipy.interpolate.interp1d和kind='z
浏览 0提问于2012-09-02得票数 6
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我有很好的numpy 2D浮动网格(例如，> 20k x 10k单元)。我想要计算网格中nodata值的连续组的数量。我可以用python实现一个简单的pain填充方法，但似乎在numpy或scipy中一定有办法有效地完成这项工作，但我没有找到使用ndimage的明显方法。我在想，一定有一种方法可以计算补丁的数量，我可以创建一个二进制网格，并计算对应于nodata的补丁。使用scipy的fcluster可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2012-11-20得票数 3
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具有numpy的线性回归模型的代码：
from statistics import mean
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def create_dataset(hm, variance, step=2, correlation=False):
val = 1
ys = []
for i in range(hm):
浏览 0提问于2020-08-13得票数 0
1回答
我正在寻找一个有效的函数，为每个可能的多元回归模型自动生成betas，给出一个因变量和一组预测器，作为python中的DataFrame。
例如，给定这组数据：
因变量是“每个Capita的Cases”，下面的列是预测变量。
在一个简单的例子中：
Student Grade Hours Slept Hours Studied ...
--------- -------- ------------- --------------- -----
A 90 9 1 ...
浏览 1提问于2020-04-08得票数 0
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Python中的约束线性回归
、、、、
我有一个表格的回归问题：
y = X b
其中，y是响应向量，X是输入变量的矩阵，b是我正在搜索的拟合参数的向量。
Python为解决这种形式的问题提供了b = numpy.linalg.lstsq( X , y )。
然而，当我使用它时，我倾向于获得b组件的非常大或极小的值。
我想要执行同样的fit，但是将b的值限制在0到255之间。
看起来scipy.optimize.fmin_slsqp()是一种选择，但我发现对于我感兴趣的问题的大小，它非常慢(X类似于3375 by 1500，希望更大)。
是否还有其他Python选项来执行约束最小二乘匹配？
或者有用于执行或Ridge回归的p
浏览 4提问于2012-04-14得票数 23
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我有一个时间序列数据集，其中包含一些nan值。我想减少这些数据：
我试过这样做：
scipy.signal.detrend(y)
然后我得到了一个错误：
ValueError: array must not contain infs or NaNs
然后我试着：
scipy.signal.detrend(y.dropna())
但我失去了数据秩序。
如何解决这个问题？
浏览 3提问于2017-06-27得票数 3
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1回答
我希望在Numpy中使用多项式回归(polyfit)获得系数和截距，但不确定如何编写脚本来获得多项式函数。
我已经编写了线性回归的代码，并附在下面：
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
from numpy import *
import numpy as np
import numpy.polynomial.polynomial as poly
import pylab
from scipy import stats
from scipy.interpolate import *
from datetime import datetime,
浏览 13提问于2016-08-08得票数 0
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1回答
我想知道在Python中是否有一个函数可以找到最小绝对偏差和考虑点的不确定性的一组数据的最佳拟合线( 2D)或最佳拟合平面( 3D)。
事实上，我有三维点，我想要它们中最适合的平面。在sklearn和statsmodel python库中都存在加权最小二乘(WLS)拟合函数，通过在状态模型的分位数回归中加入q=0.5，得到最小绝对偏差。然而，怎样才能有加权最小绝对回归拟合函数呢？
浏览 2提问于2020-05-29得票数 0
1回答
线性回归-提取计量学
、、、
Python 3
scikit-learn-0.23.1
numpy-1.18.4
scipy-1.4.1
是否有可能提取拟合回归模型所需的迭代次数(通过梯度下降)？除了一般的模型评估指标外，我没有看到任何与迭代次数相关的东西。
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(xtr, ytr)
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(yt, y_pred))
print('Mean Squared Error:'
浏览 3提问于2020-05-31得票数 1
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对于使用六次多项式插值非线性数据，我有一个非常特殊的要求。我见过numpy/scipy例程(scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline)，它们只允许插值到5次。
即使没有直接的函数来做这件事，有没有办法用Python复制Excel的LINEST线性回归算法呢？LINEST允许6次曲线拟合，但我不想使用Excel做任何事情，因为这个计算是一个更大的Python脚本的一部分。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 0提问于2012-04-13得票数 8
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2回答
稀疏最小二乘回归
、、、
我试图拟合线性回归Ax = b，其中A是稀疏矩阵，b是稀疏向量。我尝试过scipy.sparse.linalg.lsqr，但是很明显，b需要是一个numpy (密集)数组。如果我真的跑了
A = [list(range(0,10)) for i in range(0,15)]
A = scipy.sparse.coo_matrix(A)
b = list(range(0,15))
b = scipy.sparse.coo_matrix(b)
scipy.sparse.linalg.lsqr(A,b)
最后，我：
AttributeError:找不到挤压
而
scipy.sparse.l
浏览 6提问于2015-08-08得票数 2
SciPy说，与Matlab函数lsq弧度()等效或最接近的python函数是什么，它将数据和参数化函数(曲线)之间的平方误差降到最小？
我知道scipy.optimize.curve_fit和scipy.optimize.leastsq很亲近。然而，它们没有使用信赖域相关最小二乘法。当然，我可以自己编写在算法之间切换的条件。但是，如果有现有的python代码，我就不需要重新发明轮子了。
浏览 2提问于2015-08-28得票数 3
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1回答
我试图在python中为我的数据df计算正态分布下的概率。我对python或编程没有经验。以下用户定义的功能，我从这个网站刮来的工作，参与的功能不工作.
UDF：
def normal(x,mu,sigma):
return ( 2.*np.pi*sigma**2. )**-.5 * np.exp( -.5 * (x-mu)**2. / sigma**2. )
df["normprob"] = normal(df["return"],df["meanreturn"],df["sdreturn"])
这一参与功能不起作用：
浏览 1提问于2018-02-01得票数 0
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我使用以下代码查找Linregress参数：
import numpy, scipy,pandas as pd
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.stats import linregress
import scipy.stats
import copy
df=pd.read_excel("S:/Python/Excel.xlsx")
df.head();
xyDataPairs = df[['x', 'y']].values.tolist();
df.groupby('Tes
浏览 4提问于2018-09-24得票数 1
问题概要:当试图使用scipy.optimize.fmin_bfgs最小化(优化)函数时，该函数将抛出一个
derphi0 = np.dot(gfk，pk) ValueError：矩阵不对齐
错误。根据我的错误检查，这发生在通过fmin_bfgs进行的第一次迭代的末尾--就在返回任何值或调用回调之前。
Configuration: Windows Python3.2.2 SciPy 0.10IDE=
详细描述：，我正在使用scipy.optimize.fmin_bfgs来最小化简单逻辑回归实现的成本(从Octave转换到Python)。基本上，成本函数称为cost_arr函数，梯度下降在g
浏览 3提问于2012-01-06得票数 15
1回答
我建立了两个基于二元分类的logistic回归模型，得到了以下结果：
模型1:
准确度: 67.51%
AUC: 65.21%
模型2:
准确性: 67,99%
AUC: 65 70%
第二个模型是基于附加列(Col_x)创建的。
但是，当我试图使用下面的代码显示相关性时，我得到了结果：(0.16402709962654458, 0.0)
from scipy import stats
stats.pearsonr(data['y'] , data['Col_x'] )
我想知道我是否能考虑到Model2对Model1的改进，即使我有一个p-value = 0.
浏览 0提问于2019-05-03得票数 0
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2回答
我试图在Python中运行一个线性回归，这是我在R中已经做过的，以便找到具有0系数的变量。我遇到的问题是，R中的线性回归返回低方差列的NAs，而scikit学习回归返回系数。在R代码中，我通过将带有NAs的变量保存为线性回归的输出来查找和保存这些变量，但我似乎无法找到在python中模拟这种行为的方法。我正在使用的代码可以在下面找到。
R代码：
a <- c(23, 45, 546, 42, 68, 15, 47)
b <- c(1, 2, 4, 6, 34, 2, 8)
c <- c(22, 33, 44, 55, 66, 77, 88)
d <- c(1, 1, 1
浏览 1提问于2017-04-20得票数 13
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线性回归的自定义成本函数注入
、、、、
我想运行一个拉索或脊回归，但其中L1或L2约束的系数是在一些系数，而不是所有。
另一种说法是:我想在套索或脊算法中使用我自己的自定义成本函数。
我想避免重写整个算法。在python中有允许这样做的模块吗？到目前为止，我对scipy和sckit-learn进行了调查，但没有发现。
浏览 4提问于2016-03-10得票数 0
1回答
我正在研究一个模型，它将根据其他人的观点预测一个数字。为此，我将使用Sklearn中的线性回归。
例如，我从5个代理那里收集了他们在每次迭代中最后一次更改的数据，如果他们还没有插入数据，数据就包含Nan，直到他们第一次更改。数据看起来像这样：
a1 a2 a3 a4 a5 target
1 nan nan nan nan 3 4.5
2 4 nan nan nan 3 4.5
3 4 5 nan nan 3 4.5
4 4 5 5 nan 3 4.5
5 4 5
浏览 1提问于2017-05-04得票数 0
1回答
我正在使用python开发一个数据集，我有17个变量需要用来预测一件事(事情是%)，任何人都知道有任何非线性机器学习算法可以做到这一点。我有过。已经实现了对它的多元线性回归，但是数据不是很线性，所以我想要一个更好的拟合。我尝试过的所有其他算法，比如多项式回归，都需要相同的值X=Y，但在这种情况下，这是不可能的，因为我有17个变量，所有这些都需要用来预测一件事。
浏览 4提问于2022-07-13得票数 -1
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我遇到了一个奇怪的情况，scipy.stats.linregress似乎返回了一个错误的标准错误：
from scipy import stats
x = [5.05, 6.75, 3.21, 2.66]
y = [1.65, 26.5, -5.93, 7.96]
gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
>>> gradient
5.3935773611970186
>>> intercept
-16.281127993087829
>>>
浏览 3提问于2010-01-10得票数 7
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我有一个数据集，我使用Sklearn决策树回归机器学习包为预测目的建立一个模型。随后，我试图利用scipy.optimize包来解决基于给定约束的最小解。但是，我不确定是否可以将决策树模型作为优化问题的目标函数。在这种情况下，应该采取什么办法呢？我曾经尝试过线性回归模型，比如LarsCV，它们工作得很好。但是在线性回归模型中，基本上可以从模型中提取系数和截获点。
浏览 1提问于2019-02-22得票数 7
我使用pandas在一个相当大的数据集上运行了一个多元回归，该数据集有大约40个自变量。然而，对于这些变量中的一些，pandas可以计算系数，但不能计算标准误差(因此不能计算t-stat、p-value等)。以下是回归输出的一部分：
...
var1 0.0000 0.0001 0.46 0.6488 -0.0002 0.0002
var2 25.8603 nan nan nan nan nan
var3 9.5578 nan
浏览 0提问于2013-04-18得票数 0
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回归模型中的变量选择
、、、、
我建立了价格预测数据模型，使用多元线性回归，岭，拉索和弹性网络回归，最初我有215个变量。在创建模型之后，我运行了python代码来检查最终模型中使用了多少变量，这是python代码，用于检测岭回归中变量的数量，
print("Ridge Regression Selected " + str(sum(coef_ridge != 0)) + " Variables and Neglected " + str(sum(coef_ridge == 0)) + " Variables")
这是我拿出来的
岭回归选择209个变量和忽略6个变量
以上代码
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
1回答
巨蟒中的梯形核
、、、
我想在python中实现一个梯形内核(可能使用numpy或scipy)来进行卷积，就像在Trapezoidal1Dkernel这样的非存储模块中出现的那样。我试过用梯形波形旋转，但结果并不令人满意。
def trapzoid_signal(t, width=2., slope=1., amp=1., offs=0):
global trasig
trasig=[]
trasig = slope*width*signal.sawtooth(2*np.pi*t/width, width=0.5)/4.
trasig+= slope*width/4.
tras
浏览 2提问于2017-06-15得票数 0
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我正在使用Python线性回归来预测一家食品配送公司的每周订单。但我的一些命令是负面的。有没有办法限制预测值大于0，即正数？
浏览 0提问于2019-07-14得票数 0
我正在运行我编写的一段Python代码，它涉及到使用scipy.optimize.minimize method=‘信任-constr’。优化涉及一组线性约束，我使用scipy.optimize.LinearConstraint传递给Python，其中传递一个矩阵(变量系数矩阵)和两个向量(每个约束的下界和上界)。
它运行了三次，每次参数的初始值不同，但第四次由于NaN而崩溃。经过几个小时的搜索，我发现了一个问题:最小化函数(毫不奇怪)需要多次调用要最小化的函数。有一次它被调用，深入到minimize操作中(肯定超过了起始点x0)，传递给目标函数的参数之一具有nan值。
我想知道，信任成本如何
浏览 4提问于2020-08-18得票数 0
2回答
我希望找到相当于以下Matlab语句的Python：
vq interp1(x,y, xq,'nearest','extrap')
看起来，interp(xq, x, y)对于线性插值/外推是非常有效的。
我还看了
F = scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='nearest')
它对最近的方法非常有效，但不会进行外推。
还有什么是我忽略的吗？谢谢。
浏览 2提问于2014-01-08得票数 7
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2回答
线性回归假设
、、
我读到，我们对线性回归作了以下假设：
1.线性(正确的函数形式)
2.常量误差方差(同方差)
3.独立误差项(无自相关)
4.误差术语的正态性
5.无多重共线性
6.外部性(无遗漏的变量偏差)
因此，这些假设是特定于线性回归或适用于所有类型的回归技术，如支持向量回归，拉索和岭回归，逐步回归等。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 3
我编写了一些代码来使用pandas读取数据文件，并使用numpy处理数据。这将导致numpy数组中的一些NaN。我掩盖了这些数据，以便应用与scipy.stats匹配的线性回归。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats
def makeArray(band):
"""
Takes as argument a string as the name of a wavelength band.
Conv
浏览 0提问于2018-07-22得票数 1
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我试图用Python做一些统计。我有几个缺失值的数据，填充了np.nan，我不确定是手动删除它，还是can能够处理它。所以我两个都试过了：
import scipy.stats, numpy as np
a = [0.75, np.nan, 0.58337, 0.75, 0.75, 0.91663, 1.0, np.nan, 0.663, 0.837, 0.837, 1.0, 0.663, 1.0, 1.0, 0.91663, 0.75, 0.41669, 0.58337, 0.663, 0.75, 0.58337]
b = [0.837, np.nan, 0.663, 0.583
浏览 3提问于2015-05-10得票数 3
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1回答
我正在寻找ORDPACK的java实现(就像SciPy做的那样)或其他类似的回归算法，它考虑了X和Y中的错误。
我已经在nist javanumerics站点上查找过任何东西，但是没有一个是相关的。
至少我需要一个可以在X和Y上有误差的线性回归的库。
有人知道吗？
问候你，Inci
浏览 0提问于2011-05-04得票数 1
从文件加载数据 my_data=pd.read_excel('DailyVanSale.xlsx',delimiter=',') 转换为矩阵格式 data=my_data.as_matrix()
productid=data[:10,1] 正在转换为浮点型 productid.astype('float')
sales=data[:10,7]
sales.astype('float')
print(type(sales))
print(type(productid)) 相关性和回归 func=lambda m,x,c:float
浏览 13提问于2018-12-26得票数 0
我正在尝试用python复制一些Matlab代码。我找不到一个与Matlab函数quantile完全等效的函数。我发现最接近的是python的mquantiles。
Matlab示例：
quantile( [ 8.60789925e-05, 1.98989354e-05 , 1.68308882e-04, 1.69379370e-04], 0.8)
...gives：0.00016958
python中的相同示例：
scipy.stats.mstats.mquantiles( [8.60789925e-05, 1.98989354e-05, 1.68308882e-04, 1.693793
浏览 0提问于2012-12-06得票数 5
我在scipy.sparse.csr_matrix中发现了一个意想不到的行为，这对我来说似乎是一个错误。有人能确认这是不正常的吗？我不是稀疏结构的专家，所以我可能误解了正确的用法。
>>> import scipy.sparse
>>> a=scipy.sparse.csr_matrix((1,1))
>>> b=scipy.sparse.csr_matrix((1,1))
>>> b[0,0]=1
/home/marco/anaconda3/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/sc
浏览 0提问于2016-07-22得票数 4
2回答
我有图像，其中包含许多没有数据像素。图像为2d numpy数组，无数据值为"None“。每当我尝试在它上应用过滤器时，似乎都会将none值考虑到内核中，并使我的像素消失。
例如，我有一个图像：
我尝试在其上应用带有此功能的lee过滤器(取自)：
from scipy.ndimage.filters import uniform_filter
from scipy.ndimage.measurements import variance
def lee_filter(img, size):
img_mean = uniform_filter(img, (size, siz
浏览 6提问于2020-12-10得票数 2
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