如何使用Numpy/Scipy找到与一个数组最相似的数值数组？
使用Numpy/Scipy可以通过计算两个数组之间的相似度来找到与一个数组最相似的数值数组。下面是一种常见的方法：
- 导入Numpy和Scipy库：
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist- 创建一个目标数组和一个待比较的数组：
target_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
compare_array = np.array([[2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]])- 使用cdist函数计算两个数组之间的相似度：
distances = cdist(target_array.reshape(1, -1), compare_array)- 找到与目标数组最相似的数值数组：
most_similar_array = compare_array[np.argmin(distances)]在这个例子中，我们使用cdist函数计算目标数组和待比较数组之间的欧氏距离。然后，通过np.argmin函数找到距离最小的索引，从而得到最相似的数值数组。
Numpy和Scipy是Python中常用的科学计算库，它们提供了丰富的数值计算和科学计算函数。Numpy主要用于数组操作和数值计算，而Scipy则提供了更多的科学计算功能，包括距离计算、优化算法、统计分析等。
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1回答
我的职能如下：
import scipy.misc
import scipy.special
def wave_func(x, n):
pre = 1. / ((2**n * scipy.misc.factorial(n) * numpy.sqrt(numpy.pi))**.5)
return pre * numpy.exp(-x**2 / 2.) * scipy.special.eval_hermite(n, x)
此函数收敛。我想对{n, 0, 500}的这个函数执行一个求和。最好我甚至希望n的最大值大于500，即15000。
尽管函数收敛，但对于大型pre，scipy.spe
浏览 0提问于2015-10-20得票数 0
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我尝试使用scipy.optimize包进行回归。函数的模型在func中定义，参数命名为coeffs。我想使用数据xdata和ydata来学习使用LS准则的参数。
我有以下TypeError:只有长度为1的数组可以转换为Python标量
from __future__ import division
import numpy
import scipy
from math import exp
import scipy.optimize as optimization
global m0,t0
t0 = 0.25
m0=1
def func(t, coeffs):
a = coeff
浏览 0提问于2019-04-16得票数 0
2回答
我必须在Python中实现两个函数的卷积，但是SciPy/Numpy似乎只有两个数组的卷积函数。
在我尝试使用卷积的正则积分表达式来实现这一点之前，我想问一下，是否有人知道已经有一个可执行这些操作的模块。
如果做不到这一点，那么SciPy提供的几种集成中哪一种最适合这种情况呢？
谢谢!
浏览 1提问于2009-08-03得票数 2
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我有一组点，当我绘制这些点时，我得到了下面的图。我想找一下图下面的区域，但是我不确定scipy.integrate.simps和numpy.trapz哪个更合适。
有人能告诉我这两个函数之间的数学背景，从而得出哪个函数更准确的结论吗？
浏览 12提问于2017-07-05得票数 2
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1回答
可以使用布尔数组对NumPy数组进行索引，以选择与True条目相对应的行：
>>> X = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
>>> rows = np.array([True,False,True])
>>> X[rows]
array([[1, 2, 3],
[7, 8, 9]])
>>> X[np.logical_not(rows)]
array([[4, 5, 6]])
但对于SciPy稀疏矩阵，这似乎是不可能的；索引被视为数值，所以False选择行0，Tru
浏览 0提问于2011-06-20得票数 12
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我一直在使用numpy/scipy进行数据分析。我最近开始学习潘达斯。
我已经读过了一些教程，并且我正在尝试理解什么是潘达相对于Numpy/Scipy的主要改进。
在我看来，Pandas的关键思想是将不同的numpy数组封装在一个数据框架中，其中包含一些实用函数。
有什么是革命性的关于潘达，我只是愚蠢地错过了？
浏览 3提问于2015-05-06得票数 7
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当我试图将矩阵s (任何可用的稀疏类型)分配给NumPy数组a时，如下所示：
a[:] = s
我得到了一个TypeError
TypeError: float()参数必须是字符串或数字
有办法绕过这件事吗？
我了解todense()和toarray()方法，但我非常希望避免不必要的复制，我更愿意对NumPy数组和SciPy稀疏矩阵使用相同的代码。现在，我不关心从稀疏矩阵中得到的值效率很低。
是否有某种与NumPy索引分配有关的稀疏矩阵的包装器？
如果没有，有什么建议可以让我自己去建造这样的东西吗？
在这种情况下，是否有与NumPy合作的不同稀疏数组库？
更新：
我在NumPy源代码中
浏览 9提问于2014-11-14得票数 2
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我写了一段代码来求解一维薛定谔方程。虽然numpy.linalg.eig()例程在谐振子上工作得很好，但它似乎为库仑势增加了一个伪解。另一方面，西皮的sparse.linalg.eigsh()似乎做得很好。这是我的剧本：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.sparse import diags
from scipy.sparse.linalg import eigsh
N = 500
x0 = 8
xMin, xMax = -x0, x0
xstep = (xMax - xMin) / (N - 1)
浏览 1提问于2019-08-27得票数 7
我用scipy和numpy多次计算6×6矩阵的指数。
与Matlab相比，它大约慢了10倍。
我使用的函数是scipy.linalg.expm，我也尝试过不推荐的方法scipy.linalg.expm2和scipy.linalg.expm3，它们比expm快两倍。我的问题是：
expm2和expm3有什么问题，因为它们比expm快
我用的是的轮子包，我找到了。是用MKL编译的车轮包。如果不是，我认为我可以通过自己用MKL编译它来优化和处理。
还有其他优化性能的方法吗？
浏览 2提问于2015-05-05得票数 4
2回答
如何在Windows 10中安装Python2.7的scipy包？我得到了这个错误：
PS D:\simcut> C:\Python27\Scripts\pip.exe install scipy
Collecting scipy
Using cached scipy-0.18.1.tar.gz
Installing collected packages: scipy
Running setup.py install for scipy ... error
Complete output from command c:\python27\python.exe -u -c
浏览 2提问于2017-02-09得票数 0
2回答
因此，我尝试使用以下代码编译一个名为"File.py“的python脚本：
from cx_Freeze import setup, Executable
# Define packages needed(not builtin)
packages = ['scipy' , 'numpy']
options = {
'build_exe': {
'packages': packages,
},
}
setup(name
浏览 17提问于2018-01-10得票数 1
从numpy 1.13.3更新到1.14.2后，我在scipy内部遇到了一个异常
scipy.optimize.minimize调用
scipy.optimize.minimize(minimization_function, weigths,
method="SLSQP",
args=(...),
constraints=OPTIMIZER_CONSTRAINTS,
bounds=(bo
浏览 0提问于2018-03-20得票数 0
1回答
如何获得稀疏矩阵的视图？
、、、
在对numpy数组进行切片时，我们将获得相应数据的视图。然而，对于来自的稀疏矩阵，情况似乎并非如此。尽管简要地提到了lil_matrix类的切片，但尚不清楚如何(或是否)可以获得数据的视图。
至少通过使用以下示例脚本，我没有成功地获得稀疏矩阵的视图：
import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix
def test(matrix):
print('\n=== Testing {} ==='.format(type(matrix)))
a = matrix[:, 0]
b = matrix
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
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我刚刚安装了ArcGIS v10.2 64位后台处理程序，它安装了Python2.7.3 64位和NumPy 1.6.1。我将SciPy 0.12.0 64位安装到相同的。
当我打开我的Python解释器时，我能够成功地import arcpy, numpy, and scipy。然而，当我尝试import scipy.ndimage时，我得到了一个错误，上面写着numpy.core.multiarray failed to import。我在网上找到的所有与此错误相关的内容都引用了scipy和numpy之间的问题，并建议升级到numpy 1.6.1。我已经在numpy 1.6.1了。
有什么
浏览 5提问于2013-08-16得票数 7
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1回答
我感到困惑的是，Scipy中的某些模块实际上不是库的一部分，而是Numpy中对模块的调用。
其中一个例子是linalg
import scipy
scipy.linalg
这给了
AttributeError：“模块”对象没有属性“linalg”
另一方面，正确的方式叫它从西西是
from scipy import linalg
scipy.linalg
它必须是
numpy.linalg
这是怎么回事？从技术上讲，Numpy和Scipy有什么区别呢？
浏览 0提问于2016-06-02得票数 4
当我试图在Windows 10上安装When时，它失败了
>Installing collected packages: scipy
Running setup.py install for scipy ... error
Complete output from command c:\users\ashima\appdata\local\programs\python\python36-32\python.exe -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='C:\\Users\\ashima\\AppData\\
浏览 4提问于2017-04-27得票数 0
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我有一个很大的(100K X 30K)和(非常)稀疏的svmlight格式的数据集，我按如下方式加载：
import numpy as np
from scipy.cluster.vq import kmeans2
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from sklearn.datasets import load_svmlight_file
X,Y = load_svmlight_file("somefile_svm.txt")
它返回一个稀疏的scipy数组X
我只需要计算所有训练点的成对距离如下
D
浏览 2提问于2012-01-22得票数 5
可能重复：
例如，NumPy有 bartlett、blackman、hamming、hanning、kaiser，SciPy有，但它们的输出似乎是相同的。
NumPy有numpy.fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1))。
SciPy有scipy.fftpack.fft2(x, shape=None, axes=(-2, -1), overwrite_x=0)。
为什么会有副本？只是为了向后兼容？如果是的话，为什么在不同的地方对它们的定义不同呢？当我写新的东西时，我应该更喜欢哪一种？
浏览 2提问于2012-05-26得票数 7
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2回答
尽管Scipy的文档表明将在order k<=5上运行，但在幕后对order >=1有一个额外的约束。有人知道用Numpy/Scipy实现0次样条或分段常数插值的方法吗？
浏览 1提问于2015-06-27得票数 4
我要解的是线性系统，它由大的稀疏矩阵组成。
我一直在使用scipy.sparse库，以及它的linalg子库来完成这个任务，但是我无法让一些线性求解器工作。
下面是一个工作示例，它为我再现了这个问题：
from numpy.random import random
from scipy.sparse import csc_matrix
from scipy.sparse.linalg import spsolve, minres
N = 10
A = csc_matrix( random(size = (N,N)) )
A = (A.T).dot(A) # force the matrix
浏览 2提问于2017-10-11得票数 5
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4回答
NumPy和/或SciPy的某些部分是用C/C++编写的吗？
从Python调用C的开销与从Java和/或C#调用C的开销相比如何？
我只是想知道对于科学应用来说，Python是不是比Java或C#更好的选择。
如果我看一下，Python会以很大的差距输掉。但我猜这是因为他们在这些基准测试中没有使用第三方库。
浏览 4提问于2009-12-01得票数 22
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1回答
我需要优化一个函数(找到它的最小值)。该函数使用向量w进行参数化。所以我所做的基本上是计算函数相对于每个参数的偏导数。然后，我简单地使用梯度下降。然而，据我所知，我们可以使用比梯度下降更复杂的优化方法，这些方法不需要参数来调优或关心。我想在numpy或scipy中尝试其中一种方法，但我不知道如何做到这一点。我需要的是一种方法，接受计算出的偏导数值作为输入，然后优化函数。像这样的东西是否存在于numpy或scipy中？
浏览 2提问于2014-05-20得票数 2
1回答
我在阅读有关Delaunay (scipy)的文章时偶然发现了以下代码： import numpy as np
points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1]])
from scipy.spatial import Delaunay
tri = Delaunay(points)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices.copy())
plt.plot(points[:,0], points[:,1], &#
浏览 60提问于2020-06-27得票数 3
我正在关注如何使用numpy来操作图像的。当我使用scipy加载示例映像时，我得到了一个2D RGB元组数组，最后附加了一个dtype值。
array([[7, 8, 5],
[3, 5, 7]], dtype=uint8)
我编写了一个函数并将其矢量化
def myfunc(a, b):
return a + 2
vfunc = np.vectorize(myfunc)
但是，当我将它应用于数组时，结果不具有dtype
array([[9, 10, 7],
[5, 7, 9]])
我的猜测是，因为"dtype + 2“没有定义，所以它只是失去了数组的元素。
当我
浏览 2提问于2016-09-12得票数 0
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我正在尝试学习如何开始机器学习的教程，并且必须安装Scipy脚本，我通过命令提示符使用Pip安装了它。我一直收到这个错误，我如何将这些脚本添加到PATH。
# Check the versions of libraries
# Python version
# scipy
import scipy
print('scipy: {}'.format(scipy.__version__))
# numpy
import numpy
print('numpy: {}'.format(numpy.__version__))
# matplotlib
import m
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
3回答
我有很多2乘2的矩阵，A，A.shape == (2, 2, 7324)，我必须计算所有这些矩阵的指数。不幸的是，scipy.linalg.expm一次只接受一个矩阵，所以我不得不循环计算，
import numpy
import scipy.linalg
numpy.random.seed(0)
A = numpy.random.rand(2, 2, 7324)
out = numpy.array([scipy.linalg.expm(A[:, :, k]) for k in range(A.shape[-1])])
out = numpy.moveaxis(out, 0, -1)
有办
浏览 2提问于2020-02-02得票数 0
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期望方阵
、、、
我试图使用scipy.optimize.newton_krylov()来解决一个最小二乘优化问题，即求x，使(Ax )**2= 0。我的理解是，A必须是带有m>n的mxn，b必须是mx1，x必须是nx1。当我试图运行优化时，我会得到一个错误：
ValueError: expected square matrix, but got shape=(40, 6)
这个误差大概与雅可比矩阵的计算有关，而不是我的输入矩阵A？但是，如果是这样的话，我如何才能改变我提供给函数的值来解决这个问题呢？如有任何建议，将不胜感激。
以下代码复制错误：
import numpy as np
from scipy
浏览 2提问于2017-06-07得票数 1
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目标 我有一个3D空间中大约500K个点的列表。我想找出第一个最近邻距离最大的两个坐标。 方法 我正在使用scipy计算一个稀疏距离矩阵： from scipy.spatial import cKDTree
tree = cKDTree(points, 40)
spd = tree.sparse_distance_matrix(tree, 0.01)
spo = spd.tocsr()
spo.eliminate_zeros() 我消除了显式的零，以说明计算每个点与自身之间的距离的对角线元素。 我现在想要找到每行/每列中最小距离的坐标，它应该对应于每个点的第一个最近邻居，如下所示： spo
浏览 20提问于2020-10-05得票数 0
1回答
我的职责是：
def fun(A, B, C):
return numpy.sum(numpy.dot(A, B)) + numpy.sum(C)
其中，A，B，C为二维numpy.array，返回值为float值。
如何得到fun(A,B,C)关于A、B或c的偏导数？(偏导数也将是numpy.array)
我已经准备好使用像numpy和scipy这样的libaries，而不是符号库。
浏览 5提问于2014-10-02得票数 3
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7回答
使用scipy计算矩阵秩
、、、
我想用scipy来计算矩阵的。最明显的函数numpy.rank计算数组的维数(即.标量的维数为0，向量为1，矩阵为2，等等)。我知道numpy.linalg.lstsq模块具有此功能，但我想知道是否在某个地方的矩阵类中内置了这种基本操作。
下面是一个明确的例子：
from numpy import matrix, rank
A = matrix([[1,3,7],[2,8,3],[7,8,1]])
print rank(A)
这为2提供了维度，我正在寻找3的答案。
浏览 5提问于2010-03-19得票数 43
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1回答
我在使用numpy fft类时遇到了一个奇怪的问题。我有以下几段测试代码：
import numpy as np
import scipy.io.wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
fs, a = scipy.io.wavfile.read('test.wav') # import audio file
spectrum = np.fft.fft(a) # create spectrum
b = np.real(np.fft.ifft(spectrum)) # re
浏览 0提问于2020-04-11得票数 0
3回答
Numpy、scipy、matplotlib和pylab是使用python进行科学计算的常用术语。
我只是学了点皮拉布，然后我就糊涂了。每当我想导入numpy时，我总是可以这样做：
import numpy as np
我只想一想，一旦我做了
from pylab import *
numpy也将被导入(使用np别名)。基本上，第二个比第一个做更多的事情。
有几件事我想问：
pylab仅仅是一个numpy，scipy和matplotlib的包装器，对吗？
由于np是pylab中的numpy别名，所以pylab中的and和matplotlib别名是什么？(据我所知，plt是matplot
浏览 6提问于2012-10-20得票数 147
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4回答
我正在考虑学习lua，我了解到与python相比，lua是一种较小的语言，并且具有高效的LuaJIT形式的即时编译器实现。
我想知道有没有可能像我在Numpy+Scipy中使用python那样使用lua。此外，如果Lua有matplotlib等价物，那么它是否有numpy+scipy等价物？
浏览 1提问于2011-10-17得票数 12
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Numpy允许对不同大小的矩阵进行加法/乘法/除法，前提是遵循一定的。此外，的创建是numpy的主要速度障碍。
下面的timit结果让me...what感到惊讶吗？
In [41]: def f_no_dot(mat,arr):
....: return mat/arr
In [42]: def f_dot(mat,arr):
....: denominator = scipy.dot(arr, scipy.ones((1,2)))
....: return mat/denominator
In [43]: mat = scipy.rand(360
浏览 0提问于2011-10-14得票数 6
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2回答
我使用scipy.io.savemat()将大小为5000,96,96的numpy数组中的图像保存到.mat文件中。 当我想要将这些图像重新加载到Python中时，我使用scipy.io.loadmat()，但是这次它们被放入字典中。 如何将它们从字典中整齐地放到NumPy数组中？ 我正在使用scipy.io.loadmat加载matlab文件，并希望将其放入NumPy数组中。图像的暗度= (5000,96,96) scipy.io.savemat("images.mat")
z = scipy.io.loadmat("images.mat") NumPy数组
浏览 48提问于2019-04-12得票数 2
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1回答
进程对象间共享SciPy稀疏数组
、、、、
我最近一直在学习，并且遇到了一个障碍。我有一个稀疏的SciPy数组(CSC-格式)，我需要在5个工作进程之间共享只读格式。我读过和 (numpy-shared)，但这似乎只适用于密集类型。
如何在5个多处理过程对象之间不复制(或最小拷贝)的情况下共享scipy.sparse.csc_matrix()？即使是numpy共享方法似乎也需要复制整个数组，即使这样，我也不能仅仅将scipy.sparse转换为mp.Array()。有人能帮我指出正确的方向吗？
谢谢!
浏览 2提问于2013-07-16得票数 9
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我试图使用numpy和scipy来估计2D高斯混合模型的核密度估计，并估计log相对于坐标的梯度。我的问题是如何估计日志KDE的梯度？似乎st.gaussian_kde()的返回不能用来计算梯度？任何帮助都将不胜感激。吹了，请看密码。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
import scipy.stats as st
data = np.random.multivariate_normal((0, 0), [[0.8, 0.05], [0.05, 0.7]], 100)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1
浏览 1提问于2016-12-23得票数 0
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我有一个较大的稀疏二值矩形矩阵 m ，其中n> m，我对矩阵秩的理解表明，最大可能秩是m，而我对矩阵秩的理解表明，通过识别非零奇异值的个数，可以找到矩阵的秩。
我试图使用SciPy.sparse.linalg.svds来确定M的级别。第一个问题是，我不能计算m个奇异值，因为k只能上升到p=m-1，所以我认为我很聪明，计算p最高值，p最低值，组合它们，运行set来找到唯一值，最后得到最多m个值的列表。这件事没有按计划进行。
这是一辆MWE：
import scipy.sparse
import scipy.sparse.linalg
import numpy
import itertool
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
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我在Windows10上安装Python3.4的SciPy包时遇到了问题。我在管理模式下从cmd那里得到了一个错误。我正确安装的其他包，比如numpy、scikit_learn、matplotlib。
我也试着用
python pip -m scipy
但效果并不好。正如错误消息所示，Lapack可能有问题，但我不知道如何修复它。
浏览 1提问于2015-05-05得票数 0
1回答
我有一些关于nsolve的问题，我很难找到一些函数的解决方案，给出了一些初步的猜测。然后我想尝试一下numpy/scipy解算器。
下面是一个使用渐近的程序，可以很好地解决这个问题：[0.0, -9.05567e-72, 9.42477, 3.14159]
from sympy import *
# Symbols
theta = Symbol('theta')
phi = Symbol('phi')
phi0 = Symbol('phi0')
H0 = Symbol('H0')
# Constants
phi0 = 60*pi
浏览 0提问于2012-11-14得票数 2
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如何求三线性插值函数的导数？
、、、、
我是python的新用户。我有一个3D规则网格数据作为h5文件格式。我可以使用RegularGridInterpolator对我的数据进行插值(三线性插值)。但是，我不知道如何从我的插值函数中求导数。
(我的问题与类似，但似乎没有合适的解决方案，所以我想我应该再问一遍。)
实际上，我正在尝试对我的h5文件使用与这个问题相同的代码()。我的h5文件可以从这个链接()下载。
期待专家的好意帮助。
我的代码：
import numpy as np
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import
浏览 0提问于2019-02-04得票数 0
我有一个用Python编写的程序，运行得非常好。当我将我的程序传输到另一台机器并试图在那里运行它时，我会得到以下错误消息：
Traceback (most recent call last):
File "program1.py", line 3, in <module>
import scipy.spatial as sp
File "/usr/lib/python2.6/dist-packages/scipy/spatial/__init__.py", line 7, in <module>
from ckdt
浏览 7提问于2013-08-29得票数 0
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1回答
我在numpy中有一个我认为很简单的任务，但我遇到了麻烦。
我有一个函数，它接受数组中的一个索引，并返回属于该索引的值。我想高效地将这些值写入一个numpy数组。
我已经找到了numpy.fromfunction，但它的行为并不像建议的那样。它似乎“向量化”了函数，这意味着它传递的不是实际的索引，而是一个索引的numpy数组：
def vsin(i):
return float(round(A * math.sin((2 * pi * wf) * i)))
numpy.fromfunction(vsin, (len,), dtype=numpy.int16)
# TypeError:
浏览 0提问于2015-05-30得票数 0
我想生成一个大型的稀疏矩阵并对其求和，但我经常遇到MemoryError。因此，我尝试通过执行此操作，但发现在求和之后，数据类型又变成了numpy matrix。
window = 10
np.random.seed = 0
mat = sparse.csc_matrix(np.random.rand(100, 120)>0.5, dtype='d')
print type(mat)
>>> <class 'scipy.sparse.csc.csc_matrix'>
mat_head = mat[:,0:window
浏览 116提问于2018-06-06得票数 5
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import numpy as np
from scipy.interpolate import PiecewisePolynomial
xi = np.array([1,10])
yi = np.array([10,1])
p = PiecewisePolynomial(xi,yi)
不会产生两个点的线性插值，但是
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
哪里出什么事了？
浏览 2提问于2016-02-28得票数 1
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看起来，如果一个名为io.py的文件导入了scipy.ndimage，那么后者最终会以某种方式找不到自己的子模块，也称为io
$ echo "import scipy.ndimage" > io.py
$ python io.py
Traceback (most recent call last):
File "io.py", line 1, in <module>
import scipy.ndimage
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/__init__.py
浏览 50提问于2015-06-17得票数 6
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我必须找到从NumPy文件中读取的hdf5数组的模式。NumPy数组为1d，包含浮点值。
my_array=f1[ds_name].value
mod_value=scipy.stats.mode(my_array)
我的数组是1d，包含大约1M的值。我的脚本大约需要15分钟才能返回模式值。有什么办法让这个更快吗？
另一个问题是为什么scipy.stats.median(my_array)在模式工作时不能工作？
AttributeError:模块“scipy.stats”没有属性“中位数”
浏览 9提问于2017-09-22得票数 3
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当比较scipy (0.9.0)和matplotlib (1.0.1)的Delaunay三角剖分例程时，我注意到一种无法解释的行为。我的点是存储在numpy.array([[easting, northing], [easting, northing], [easting, northing]])中的UTM坐标。Scipy的边缺少我的一些观点，而matplotlib的边都在那里。有没有修复方法，还是我做错了什么？
import scipy
import numpy
from scipy.spatial import Delaunay
import matplotlib.delaunay
d
浏览 0提问于2011-11-10得票数 3
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今天，我注意到Numpy/Scipy数组的奇怪行为。看起来，向浮动中添加带有整数的数组单元格可以有两个不同的结果，这取决于分配结果的变量。下面我介绍的不是冗长的解释，而是代码：
import scipy as sp
array_int = sp.array([[0], [0]])
float_operand = 0.1
print array_int[0, 0] + float_operand #gives 0.1
但
import scipy as sp
array_int = sp.array([[0], [0]])
float_operand = 0.1
array_int[0, 0]
浏览 6提问于2014-11-18得票数 3
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我想使用Python来解决以下情况(最好使用numpy和scipy)：
要转换为稀疏术语文档矩阵的文档集合。
提取每个文档的稀疏向量表示(即矩阵中的一行)，并使用某些文档子集中的余弦相似性(文档标记为类别，我希望在同一类别中找到相似的文档)，找出前10个相似文档。
如何在Python中实现这一点？我知道我可以使用scipy.sparse.coo_matrix将文档表示为稀疏向量，并使用点积来寻找余弦相似度，但是如何将整个语料库转换成一个大型但稀疏的术语文档矩阵(这样我也可以将它的行提取为scipy.sparse.coo_matrix行向量)？
谢谢。
浏览 3提问于2013-08-07得票数 3
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