在polyfit- python中包含sigma
在polyfit- python中，sigma是指多项式拟合的标准差。多项式拟合是一种通过拟合一组数据点来找到最佳拟合曲线的方法。sigma用于衡量拟合曲线与实际数据点之间的离散程度，即拟合曲线的误差。
在polyfit- python中，可以使用numpy库的polyfit函数进行多项式拟合。该函数可以根据给定的数据点和拟合的阶数，返回拟合曲线的系数。除了数据点和阶数外，polyfit函数还可以接受一个可选的参数sigma，用于指定拟合曲线的标准差。
通过指定sigma参数，可以在拟合过程中考虑数据点的权重。较大的sigma值会使得拟合曲线更加关注离散程度较小的数据点，而较小的sigma值则会使得拟合曲线更加关注离散程度较大的数据点。
多项式拟合在数据分析和曲线拟合等领域有广泛的应用。它可以用于预测未知数据点的值，揭示数据之间的趋势和关系，以及进行数据平滑和去噪等操作。
腾讯云提供了一系列与数据分析和机器学习相关的产品和服务，可以用于支持多项式拟合和其他数据分析任务。其中包括腾讯云的人工智能平台AI Lab、云服务器CVM、云数据库MySQL、云存储COS等。您可以通过访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于这些产品的详细信息。
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我有两个python字典结构，我在其中查找特定的键。但是如果值为0，python会将其计算为None。我使用的是Python2.7
A = {'distribution_1':{'mu':0.0,'sigma':0.5}}
B = {'distribution_1':{'sigma':0.1}}
x = A.get('mu') or B.get('mu') # This evaluates to None, expected 0.0
鉴于
A = {'distribution
浏览 0提问于2018-08-24得票数 0
我正在尝试用Fortran 90重写一些Python / numpy代码。在我的Python代码中，我使用以下命令生成5000个随机对数正态分布数：
numpy.random.lognormal(mu,sigma,5000)
我正尝试在Fortran中做同样的事情。我对Fortran不是很熟悉，但我在Intel的网站上找到了这个：
status = vdrnglognormal( method, stream, n, r, a, sigma, b, beta )
我知道n,r,a,sigma,b和beta是什么，但我不知道它们的方法/流是什么意思，也不知道我应该如何传递这些值。另外，什么是状
浏览 4提问于2012-12-07得票数 2
1回答
我正在尝试在Python中使用scipy和最小二乘学习高斯拟合。 我还有一个问题与这个问题的答案相关，How to fit a double Gaussian distribution in Python?， 从答案的代码中，我如何估计参数c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2 在params = [c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2]中，因为我想使用leastsq
浏览 107提问于2021-05-06得票数 0
我目前正在使用TensorFlow 2训练模型，这些模型不仅提供时间序列的点预测，而且还提供预测分布度量(例如，均值和方差)。为此，我创建了一个层，并修改损失函数以优化相应的参数。对于只有一个预测时间序列的一维情况，这种方法非常有效。 对于具有两个时间序列的情况，我想尝试相应地预测相关性，并使用"tensorflow_probability“中的函数"MultivariateNormalFullCovariance”。但是我得到了下面的错误： InvalidArgumentError: Input matrix must be square.
[[node neg
浏览 103提问于2021-11-11得票数 0
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2回答
今天，我使用一个包含64000000个条目的数组/列表编写了一个程序。然而，当使用Python编写sigma=[1]*64000000时，它运行得很好，但后来，随着程序的计算，我的Ubuntu冻结了-对输入没有任何反应，甚至鼠标移动都没有。我试了两次，结果都一样。
在C++中实现时，long long sigma[64000000]表现良好，运行速度非常快。
除了在开始时崩溃之外，我的程序在运行过程中是否会冻结？
编辑:回复下面的Chris，我的代码直到几次循环后才冻结。
谢谢大家！
对于那些对代码感兴趣的人，这是一个程序，一个蛮力项目Euler 211：
def e211():
ans=0
浏览 2提问于2011-05-30得票数 3
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这个问题与Linux Debian，bash和python3有关。
从bash运行python3文件，将参数从bash发送到py，并在bash上通过回显输出结果。
以下是一个适用于我的示例。这个命令通过bash启动一个python3脚本，并在终端上获得python3脚本的输出。
bash_script.sh
#!/bin/bash
python3 python_script.py
python_script.py #!/usr/bin/env python3
import random # import the random module
# determining the value
浏览 2提问于2021-01-13得票数 0
嗨，我正在尝试创建一个VariationalDenseLayer，其中KL损失是在调用函数中计算的。
def call(self, inputs, **kwargs):
kernel_sigma = tf.math.softplus(self.kernel_rho)
kernel = self.kernel_mu + kernel_sigma * tf.random.normal(self.kernel_mu.shape)
bias_sigma = tf.math.softplus(self.bias_rho)
bias = self.bias_mu + bi
浏览 4提问于2021-06-26得票数 0
3回答
我想在python代码中运行IDL脚本，因为稍后我需要在python脚本中分析IDL代码的结果，但我不知道它是如何工作的。例如，我想在python代码中调用此IDL脚本：
pro plotgaussian, center, sigma, X=x, Y=y
x = findgen(1000) / 999; numbers running 0 to 1 in steps of 0.001
x = x * 6 * sigma - 3 * sigma; widen x to range over 6 sigma
x = x + center; center the x range on the bel
浏览 0提问于2013-08-22得票数 2
import math
from scipy.optimize import fsolve
def sigma(s, Bpu):
return s - math.sin(s) - math.pi * Bpu
def jac_sigma(s):
return 1 - math.cos(s)
if __name__ == '__main__':
Bpu = 0.5
sig_r = fsolve(sigma, x0=[math.pi], args=(Bpu), fprime=jac_sigma)
运行上面的脚本会抛出以下错误，
Trac
浏览 11提问于2017-02-16得票数 2
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我是Python的新手，在库存管理岗位上工作。库存管理中的一个重要问题是安全库存的计算。
所以，这就是我要达到的目标。
我已经导入了一个包含3列的文件：FR、sigma和LT，用于3行。请参阅下面的代码和输出：
代码：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("Desktop\\TestPython4.xlsx")
xcol=["FR","sigma","LT"]
x=df[xcol].values
输出：
为了计算安全库存，我有以下(简化)公式；
CDF(FR)*sigma*sqrt(LT)
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
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我的问题与使用马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)对一维Ising模型进行Python编码有关。 我有以下哈密顿量 $$H = - \sum_{i=1}^{L-1}\sigma_{i}sigma_{i+1} - B\sum_{i=1}^{L}\sigma_{i}$$ 我想写一个python函数，它生成一个马尔可夫链，在每个步骤，它计算并保存磁化(每个站点)和能量。 能量是(=哈密顿)，我将磁化强度定义为： $$\frac{1}{L}\sum_{i}\sigma_{i}$$ 我的概率分布是： $$p(x) = e^{-H\beta}$$ where, $T^{-1} = \beta$ 对于马尔可
浏览 40提问于2020-10-30得票数 0
在python中，可以使用以下命令计算期权价格：
from math import *
def bs_call(S,X,T,r,sigma):
d1 = (log(S/X)+(r+sigma*sigma/2.)*T)/(sigma*sqrt(T))
d2 = d1-sigma*sqrt(T)
return S*CND(d1)-X*exp(-r*T)*CND(d2)
请指导我这样做(更喜欢使用内置函数，如果有的话)，朱莉娅。
浏览 10提问于2020-05-11得票数 1
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我很难找到在Python中优化三重循环的方法。我将直接给出代码，以便更好、更简单地表示必须计算的内容：
给定两个名为samples (NxN)和D(NxN)的二维数组以及输出结果(NxN)：
for sigma in range(M):
for i in range(N):
for j in range(N):
results[i, j] += (1/N) * (samples[sigma, i]*samples[sigma, j]
浏览 8提问于2021-11-29得票数 3
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我想计算一个积分，但python抱怨被积函数在积分过程中的某个时刻变得很大。
目标是找到一个名为Sigma的变量的值。
Sigma是积分的结果，但是Sigma也出现在积分的被积函数中，因此问题可以通过迭代来解决，在这个迭代中，你进行初始猜测，然后将猜测放入积分中，计算积分，然后将结果返回到积分中，等等。
a，U0，E_F和t是实常数。Sigma通常可以是一个虚数。然后，我用一个函数定义被积函数，并重复100次。
我的代码如下：
a = 1
U0 = 0.001
E_F = 0.10
t = taa/(a**2)
Sigma = 0
def integrand(k_x,a, U0, E_F, t
浏览 0提问于2016-04-20得票数 0
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只是在使用f2py时遇到了一些麻烦。我已经编译好了下面的代码到一个.so文件中，它导入到我的python代码中很好，但是我只是想知道如何使用它。我知道有一个命令doc，但是jus说这个模块没有名为"doc“的属性。
Fortran代码：
subroutine Test
implicit none
real, dimension(3600000) :: Alpha,Sigma
open(10, file='Alpha.txt')
read(10, *) Alpha
Sigma = (87.6*2)/((87.6*(sin(Alpha))**2)+(2*cos(Alpha)
浏览 0提问于2018-02-28得票数 1
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我的任务是将Excel插件@Risk中的模拟转换为Python。这些函数与numpy的随机数模拟密切一致，给出了一种分布类型和mu、sigma或高低值。我正在做的一个例子是。
在链接的示例中，mu=2和sigma=1.使用numpy我得到了与@Risk相同的分布。
dist = np.random.lognormal(2, 1, 1000)
但是，当我使用numpy与以下参数-我不能再复制@Risk分布。
mu=0.4，sigma=0.16 in @Risk：
在Python中：
结果是，对于相同的mu和sigma，两个完全不同的分布。所以我现在很困惑于numpy对mu和sigma输入的期望是
浏览 1提问于2018-06-20得票数 0
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我有以下函数，这是正态分布的公式，我的目标是用GraphView库绘制它。好吧，我有以下几点：
Id -图
代码kotlin
class ExampleActivity : AppCompatActivity() {
lateinit var series1: LineGraphSeries<DataPoint>
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentVie
浏览 0提问于2019-04-22得票数 0
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Python中的浮点精度
、、、、
我已经用python编写了：
import math
def radical(a, b, k):
return (1-((a**2-b**2)/a**2)*(math.sin(math.pi*(2*k-1)/180))**2)**.5
def f(a, b):
sigma = 0
for k in range(1,180/4):
sigma = sigma + radical(a, b, k)
return 8*a*math.sin(math.pi/180)*sigma
print f(25.,35.)
当我在Wolphramapha和Maple中计算这个函数
浏览 0提问于2012-12-01得票数 2
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我有一个问题，在python中，我需要将一个向量与一个自旋矩阵的向量相乘。
d=np.array([a,b,c]) \
sigma=np.array([sigma_x,sigma_y,sigma_z])\
print(d ? sigma)
其中a，b和c是复数，sigma_xi是泡利矩阵，以及？被理解为正确点积的占位符。我知道有一些numpy函数，比如dot、matmul、tensordot(...，axis=n)等等，但它们都不能产生我需要的结果。
第一个问题:d的条目是标量的，而sigma的条目是矩阵。
这可以通过将d定义为
d=np.array([a * sigma_0,b * sigm
浏览 1提问于2021-09-28得票数 0
我是Python新手，试图复制以下图表：
我们是：
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma*np.random.randn(10000)
# the histogram of the data
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='green',
a
浏览 4提问于2016-11-23得票数 0
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我构造了这样一个DataFrame：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
"x": [0, 1, 0, 1],
"y": [1, 2, 1.5, 3],
"sigma": [1, 1, 2, 2],
})
它支持漂亮的query特性：
# OK!
pts = df.query("sigma < 2")
print(pts)
和情节：
sns.line
浏览 3提问于2019-09-11得票数 1
我试着在tensorflow上运行blow代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
def nuclear_norm(inputs,lamda,beta):
sigma,U,V=tf.svd(inputs)
rank=tf.count_nonzero(sigma)
svp=tf.reduce_sum(tf.cast(sigma>2*(lamda/beta), tf.int32))
def case1(sigma,lamda=1e-2):
svp1=svp
浏览 0提问于2018-09-26得票数 0
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我在Python中有一个函数。我想让它快很多？有谁有什么建议吗？
def garchModel(e2, omega=0.01, beta=0.1, gamma=0.8 ):
sigma = np.empty( len( e2 ) )
sigma[0] = omega
for i in np.arange( 1, len(e2) ):
sigma[i] = omega + beta * sigma[ i-1 ] + gamma * e2[ i-1 ]
return sigma
浏览 3提问于2013-10-25得票数 4
1回答
我在anaconda中通过spyder运行python。我是一个新的python用户。我正试图通过在互联网上查找代码来运行布莱克-斯科尔斯期权定价系统。我找到了这个网站：
并开始复制代码，但得到了许多错误，我不确定为什么。
我所做的只是复制了最初的代码：
from math import *
def bs_call(S,X,T,r,sigma):
d1 = (log(S/X)+(r+sigma*sigma/2.)*T)/(sigma*sqrt(T))
d2 = d1-sigma*sqrt(T)
return S*CND(d1)-X*exp(-r*T)*CND(d2)
浏览 14提问于2018-03-05得票数 0
Stackoverflow合股，
我试图在Python上的两个SIMilarity图像之间计算SSIM (结构化bmp )。我发现函数是在skimage python库中实现的，以及原始MatLab实现(即 )中的等效代码。恳求是正确的：
def structuralSimilarityIndex(ref_image, impaired_image, cs_map=False):
window = Metric.fSpecialGauss(constant.SSIM_FILTER_SIZE,
constant.SSI
浏览 2提问于2019-10-29得票数 8
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我正在研究euler项目中的问题401，我用python编写了我的解决方案，但是运行它需要几天时间，显然我需要加快速度，或者使用不同的方法。我在Haskell中遇到了一个解决方案，它看起来与我的python解决方案几乎相同，但几乎是瞬间完成的。
有人能解释一下为什么这么快吗？(I不是在寻求帮助或解决问题401)
divisors n = filter (\x -> n `mod` x == 0) [1..(n`div`2)] ++ [n]
sigma2 n = sum $ map (\x -> x * x) (divisors n)
sigma2big n = sum $ map
浏览 2提问于2014-02-19得票数 17
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我面临一个简单的问题。当我绘制半对数图(在x轴上登录)时，如下所示：
# Number of values for loop
num_sigma_loop = 100
sigma_start = 2
sigma_end = -6
sigma = np.logspace(sigma_start,sigma_end,num_sigma_loop)
...
...
# Computation of FoM_final
...
...
fig, axes = plt.subplots()
plt.xscale('log')
plt.tick_params(axis='y'
浏览 7提问于2021-03-10得票数 0
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1回答
如何将我保存为R中列表中的数据集的这5个模拟数据集以类似的格式传输到python (如列表中的熊猫数据)？
library(MASS)
library(stats)
generateData<- function(n,p) {
sigma <- diag(p)
sigma <- replace(sigma, sigma == 0, 0.3)
mu= rep(0,nrow(sigma))
X <- mvrnorm(n, mu = mu, Sigma = sigma)
vCoef = rnorm(ncol(X))
vProb =exp(X%*%vCoef)/(1+exp(
浏览 5提问于2022-01-27得票数 0
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我有以下矩阵sigma和sigmad：
西格玛：
1.9958 0.7250
0.7250 1.3167
sigmad：
4.8889 1.1944
1.1944 4.2361
如果我尝试在python中解决广义特征值问题，我会得到：
d,V = sc.linalg.eig(matrix(sigmad),matrix(sigma))
V：
-1 -0.5614
-0.4352 1
如果我尝试在matlab中解决G.E.问题，我会得到：
[V,d]=eig(sigmad,sigma)
V：
-0
浏览 0提问于2012-07-28得票数 5
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我试图读取我的文本文件，提取出3个主要参数，并将它们放在单独的列表中，并在分配高斯分布函数后对参数列表(温度、速度、加速度)进行规范化。为了取得较好的结果，本文对各参数列表的正负数进行了分解，采用高斯分布函数，选取负数的均值作为实数的最小值，选取正数的均值作为实数的最大值，而不是直接在这些参数的主列表中找到Min和最大值，这些参数由于不处于期望置信区间而重复了几次。问题是，我已经避免了RunTimeWarning错误，但我仍然不知道如何解决这些错误，包括ValueError: scale <0，希望有人对错误的解决方法有好的想法，希望有人能更好地使用高斯分布函数来应用规范化，谢谢您的注意
浏览 0提问于2018-12-17得票数 1
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2回答
我对python很陌生，我想弄清楚如何在2x2矩阵上循环。
我的出发点是一个*.csv文件，它包含大量数据(10列，173828行)。因为我只需要第一列(sigma_0值)和第六列(日期)，所以我创建了一个名为sigma_JD的矩阵，它只包含这两列：
import csv
import numpy as np
with open("C:/Users/.../03971822.csv") as input_file:
reader = csv.reader(input_file)
array = []
for r
浏览 9提问于2017-01-25得票数 1
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我试图在脚本调用的函数中使用环境变量。我看到的问题是，变量是第一次设置的，但是下一次调用脚本时，它使用了旧的变量值。我使用exec()调用python脚本。
下面是一个最小的例子：
文件: test_run.py
import os
import sys
from io import StringIO
sigmas = [2.,20.]
for sigma in sigmas:
os.environ['SIGMA'] = str(sigma)
buffer = StringIO()
浏览 2提问于2020-02-21得票数 1
我想用SymPy来抨击包含erf函数的符号表达式。这可以用于标量参数，如下所示：
log_normal = 0.5 + 0.5 * sym.erf((sym.log(x) - mu) / sym.sqrt(2 * sigma**2))
F = sym.lambdify([x, mu, sigma], log_normal)
F(1.0, 0.0, 1.0)
我想对以上内容进行矢量化分析。通常我会这样做..。
log_normal = 0.5 + 0.5 * sym.erf((sym.log(x) - mu) / sym.sqrt(2 * sigma**2))
vector_F = sym.la
浏览 3提问于2014-09-30得票数 5
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我正在尝试将我的计算结果保存在一个输出文件中(使用python的打开内置函数创建)。我的计算在python中使用for循环，我希望将所有结果保存在一个单独的输出文件中。但是不幸的是，只有循环的最后一个值保存在输出文件中。为了让我的问题更清楚，下面我要分享我的代码
Nlayers = [2,3,4,5,6,7,8,9,10]
e_bulk = -33.071
TE2 = [-64.883,-97.954,-131.026,-164.097,-197.169,-230.240,-263.312,-296.383,-329.455]
area = 13.635
for i in range
浏览 2提问于2020-06-23得票数 1
1回答
下面是绘制图例的部分Python代码： plt.legend([hist1,hist2,hist3,expc,expcl,expc2],['$\sigma=2$ (1st scan)','$\sigma=7$ (2nd scan)','$\sigma=12$ (3rd scan)','$\sigma=2$ (expected)','$\sigma=7$ (expected)','$\sigma=12$ (expected)']) 输出结果如下所示 ? 我想知道怎样才能将底部的3行向右移动，
浏览 139提问于2021-07-09得票数 0
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我试图解一个具有渐近性的四次多项式方程，却遇到了一些困难。我的代码和我想要解的方程式：
import sympy as sym
from sympy import I
sym.init_printing()
k = sym.Symbol('k')
t, sigma ,k0, L , V = sym.symbols('t, sigma, k0, L,V')
x4 = ( -t**2 + 2*I * t / sigma**2 + 1/sigma**4)
x3 = ( -2*I * t * k0 / sigma**2 - 2*k0 / sigma**4)
x2 =
浏览 2提问于2016-10-17得票数 2
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我希望你能给我一些有用的建议，让我来完成以下任务：
我编写了一些简单的python片段来绘制概率密度函数。在我的特殊情况下，让它们表示某些参数x的类条件概率。
因此，我想知道Python中是否有一种聪明的方法(即模块)(可能通过NumPy或SciPy函数或方法)来求解参数x的简单方程。例如，
pdf(x, mu=10, sigma=3**0.5) / pdf(x, mu=20, sigma=2**0.5) = 1
# get x
现在，我只能使用类似于x = np.arange(0, 50, 0.000001)的蛮力方法，并将x值保持在向量中，在计算比率pdf1/pdf2.时得到最接近1的值。
浏览 2提问于2014-02-12得票数 0
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我正在尝试使用pymc3确定双峰分布的参数mu1、mu2、sigma1、sigma2和w。我使用以下代码： # Generate sample data
import numpy as np
from pylab import concatenate, normal
# First normal distribution parameters
mu1 = 1
sigma1 = 0.1
# Second normal distribution parameters
mu2 = 2
sigma2 = 0.2
w1 = 2/3 # Proportion of samples from fir
浏览 51提问于2021-09-01得票数 0
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总值错误的分布图
、、、
要创建
我做了一个分布图，代码如下：
from numpy import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
sigma = 4.1
x = np.linspace(-6*sigma, 6*sigma, 200)
def distr(n):
def g(x):
return (1/(sigma*sqrt(2*pi)))*exp(-0.5*(x/sigma)**2)
FxSum = 0
a = list()
for i in range(n):
# div
浏览 9提问于2019-11-07得票数 1
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我正在尝试在Python.Instead中实现我的第一个BS期权模型，一次传递一个标的价格，但是，我想传递一个数组。以下是代码和错误消息：
xS=np.arange(10,110,10)
C=np.maximum(xS-K,0)
def bsm_call(S,K,T,r,sigma):
d1=[(log(S/K) + 0.5 * pow(sigma,2)*T)/(sigma*pow(T,0.5)) for S in xS ]
d2=[d1-sigma*pow(T,0.5)]
vC=[S * stats.norm.cdf(d1,0,1) - K * exp(-
浏览 14提问于2020-02-15得票数 0
0回答
我想在Python中拟合对数正态分布。我的问题是，为什么我应该使用scipy.lognormal.fit，而不是只做以下事情：
from numpy import log
mu = log(data).mean()
sigma = log(data).std()
给出了µ和sigma的最大似然估计，使得分布是对数正态的(µ，sigma**2)？
另外，一旦我得到了µ和sigma，我如何才能获得分布lognormal(µ，sigma**2)的scipy对象？传递给scipy.stats.lognorm的参数我不清楚。
谢谢
浏览 0提问于2017-06-14得票数 2
1回答
计算Go中的逆对数范数
、、、
我正在尝试将一个Excel公式转换成Go，并且需要计算逆对数范数，即Excel中的LOGNORM.INV。
在Python中，这将是：
def lognorminv(x, mu, sigma):
return sp.lognorm(s=sigma, scale=np.exp(mu)).ppf(x)
但我似乎在Go中找不到对应的工具。
浏览 4提问于2018-08-08得票数 0
我正在尝试保存一个列表sigma1，其中包含一个CSV格式的numpy数组。在当前输出中，数据被保存在没有逗号的多行中。在预期的输出中，我希望将数据保存在带有逗号的一行中，与sigma1完全一样。
import numpy as np
import csv
sigma1= [np.array([[0.02109],
[0.02109],
[0.02109],
[0.02109],
[0.02109],
[0.02109],
[0.02109],
[0.02109],
[0.0210
浏览 3提问于2022-08-31得票数 0
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我正在尝试在scala中实现这个python函数。有人能帮帮忙吗？
Python代码是：
from scipy.stats import norm
import numpy as np
def expected_spend(mu,sigma,cl):
return norm.expect(lambda x: np.minimum(x,cl),lb=0,ub=np.inf,loc=mu,scale=sigma)
我无法访问scala中的许多外部库，我正在尝试使用Breeze实现它，但欢迎任何开源库推荐。
浏览 4提问于2018-05-03得票数 1
我知道在Python和一般情况下，有很多关于浮点精度的问题和文章。但我没有找到这个问题的答案。
我计算相同的语句一次，调用一个函数，第二次没有它。由函数计算的值偏差为0.003，这是不小的。如何从函数中获得相同的精度？
from scipy.stats import norm
from math import *
sigma = 0.174
def g(ltv):
ans = 1 - norm.cdf(0.5 * pow(sigma, 2) - log(ltv) / sigma)
print(ans)
g(0.7)
ans1 = 1 - (norm.cdf((0.5
浏览 3提问于2016-07-11得票数 0
回答已采纳
1回答
在R中复制后从列表中的列表中绑定
、、、、
我试图用n=5函数在R replicate时间复制一个实验。守则如下：
library(glmnet)
library(coefplot)
code <- replicate(10,{
data<-matrix(rnorm(100*5,mean=0,sd=1), 100, 5)
colnames(data) <- c("X1", "X2", "X3", "X4", "X5")
data <- as.data.frame(data)
a <- 5
b <-
浏览 1提问于2021-01-07得票数 1
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我正在尝试用Gurobi解算器在Python上解决一个优化问题。这里有一个约束，我尝试将一个1×n变量向量乘以一列n×n矩阵： 代码如下： sigma1m = np.matrix(sigma1)
gamma1 = model.addMVar(n, name="gamma1")
for i in range(n):
model.addConstr(gamma1 * sigma1m[:,i] == 0) 在这种情况下，n=22，sigma1是从一些数据(sigma1=dfpart1.cov())获得的22×22协方差矩阵。gamma1是一个由22个元素组成的变量向量
浏览 20提问于2020-07-28得票数 0
我正在寻找python中gprnd (广义Pareto随机数)的一个等价方法。在Matlab中，我们使用了r = gprnd(k,sigma,theta)。我检查了，但不知道如何实现它。文档非常少，我对此不太了解。
我有k, sigma and theta值。
谢谢。
浏览 0提问于2017-07-10得票数 1
我试图在矩阵中计算观察的概率，其中行是观察，列是使用python的特性。即使使用随机矩阵，我也总是会出现奇异矩阵错误，因此我怀疑我的代码有问题：
from scipy.stats import multivariate_normal
import numpy as np
def get_mean(x, axis=0):
return x.mean(axis=axis)
def get_sigma(x):
return np.cov(x, rowvar=False)
def get_probabilities(x, mu, sigma):
return multivari
浏览 0提问于2018-03-23得票数 1
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我真的很难把这段Matlab代码翻译成Python。 我将向您展示我到目前为止所做的工作。 这是matlab代码。 Sigma=BW1/(2*(2*(-log(10^(att_bw/10)))^(1/Order))^(1/2)) 现在我尝试使用Python power运算符，就像我今天早上学习的**一样 我的代码是 BW1 = np.array([100])
att_bw = np.array([-3])
Order = np.array([1])
Sigma = BW1/(2*(2*(-np.log(10**(att_bw[0]/10)))**(1/Order))**(1/2)) 然而，它
浏览 20提问于2020-06-19得票数 0
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