创建蒙特卡洛风格的模拟，我还不能弄清楚如何使用numpy或类似的库创建嵌套加权的随机值。考虑一下这样的场景，灵感来自interviewqs的一个问题：“三个教室的学生必须投票给两个班长候选人中的一个。A教室有40%的学生，候选人X和Y各占50%。B教室有25%的学生，各占60/40。C教室有35%的学生，各占35/65。”使用
浏览 20提问于2021-05-25得票数 1
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Python:加权小提琴曲
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我必须处理加权概率分布相当多，并希望使用小提琴图的一些可视化。但是，我无法找到一种方法来使用任何常见的可疑对象(matplotlib、seaborn、bokeh等)中的加权数据来创建这些数据。是否有人知道实现或允许使用加权数据的可能解决办法？根据加权数据重新创建人工未加权分布是不可行的，因为我的数据集很大。R有
浏览 3提问于2016-04-26得票数 3
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我目前正在自学Spark programming，并试图用PySpark重新编写一个现有的Python应用程序。然而，我仍然对如何在PySpark中使用常规Python对象感到困惑。我了解Spark中的分布式数据结构，如RDD、DataFrame、Datasets、vector等。Spark有自己的转换操作和动作操作，如.map()、.reduceByKey()来操作这些对象。但是，如果我在PySpark中创
浏览 34提问于2017-03-01得票数 1
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如何在numpy中创建三维矩阵，如matlab a(:，:)。我尝试用numpy.array把matlab中创建3d矩阵的代码转换成python，但我不知道如何在numpy中创建3d矩阵/数组
浏览 6提问于2009-11-08得票数 26
我希望能够在python中执行规则间隔的2D纬度-经度数据的区域加权重新加密，例如，从0.5x0.5网格到2.5x3.75网格。这个数据是以千克/米^2/秒为单位的排放量，因此我需要保存质量和空间分布。
我知道有许多scipy插值例程，但我不确定在这种情况下，如果有的话，哪一个是最好的。如果可能的话，我不希望安装太多额外的python包，除非绝对需要(例如，我已经安装了scipy+nump
浏览 0提问于2012-05-17得票数 1
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我想知道如何在numpy中生成与在MATLAB中相同的随机(正态分布)数。import numpy as npnp.random.rand()这很好，但是当我使用正态分布时，我得到了不同的数字import numpy as npnp.rando
浏览 9提问于2016-07-19得票数 5
在python/numpy/scipy中，有没有一种方法可以动态地创建一个特定范围内的整数列表，该列表可以变化，其中数字的排序取决于分布，如正态分布(高斯)、指数分布、线性分布。
浏览 15提问于2017-06-22得票数 1
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是否有任何脚本语言函数(如python或bash中的脚本语言函数)来自类zipf分布，用于指数0<a<=1。
PS:我知道有numpy函数可以生成zipf示例，但它只适用于a >1。
浏览 0提问于2012-03-20得票数 1
scipy.stats的统计分布套件(scipy.stats.norm、scipy.stats.uniform、scipy.stats.t等)都使用自己的.rvs()函数生成单变量数据序列，并且只有一个具有多变量表示：multivariate_normal，它对应于numpy的numpy.random.randn((N,K))。事实上，numpy.random中几乎所有的统计分布都可以生成多变量数据。如何将scipy.stats<em
浏览 32提问于2020-09-21得票数 0
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假设我从正态分布中随机抽取，均值为零，标准差由一个向量表示，比方说，维度为3， scale_rng=np.array([1,2,3])
eps=np.random.normal(0,scale_rng这样的加权平均值应计算如下:我有一个变量x的观察值的时间序列。我计算了x的扩展滚动标准差(假设这是scale中的值)。然后，我从正态分布中提取一个随机变量eps，就像上面解释的那样，对于x中</
浏览 33提问于2020-12-01得票数 1
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是否有一种通用的方法来加入SciPy (或NumPy)概率分布来创建一个混合概率分布，然后可以从中取样？，看起来是这样的：但是，我不能从这个生成的模型中取样，因为它只是一个点的列表，它将绘制成曲线。注意，这个特定的发行版只是一个简单的例子。我希望能够生成几种发行版(包括“子”-distributions，它不仅仅是正态分布)。SciPy/NumPy</
浏览 6提问于2017-12-11得票数 12
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从大量分布中“检索”分布
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我正在使用scipy和numpy在python中工作。假设我想用几个Beta发行版做一些事情。特别是，我想学习Beta(1,4)，Beta(2,5)和Beta(3,6)。我可以定义priorArray，它是一个scipy分布对象，从中我可以绘制值的数组。from scipy.stats import beta
z = priorArray.pdfsupport indexing
浏览 25提问于2020-01-09得票数 0
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我有一个数据集(1,000棵树的直径)，从中我得到了平均树直径(21.6“)和标准差(12.4”)。我的分析表明，这些数据来自威布尔分布(numpy.random.weibull)。我想要进行蒙特卡罗模拟来产生一系列的假设森林，它遵循数据的分布--也就是说，把我的数据从1,000棵树推断到从我的威布尔分布中取样的80,000棵直径的树林。为了实现这一点，在
浏览 9提问于2017-11-17得票数 1
我可以通过在python中得到x在伽马分布中的概率from scipy.stats import gamma
print(gamma.pdf(x=2, a=2, scale=1, loc=0)) # 0.27067
然而，这需要创建一个新的伽马分布，每次我想得到的可能在一个特定的x。我喜欢创建一个
浏览 3提问于2020-04-23得票数 1
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使用Python3.7.3，我需要从给定目录中的加权文件列表中随机选择。权重取决于文件的新建程度以及用户是否将其标记为“最爱”(更新文件，更多情况下是选择该文件)。
最有效的设置权重的方法是什么？我希望随机选择的元素的分布行为与列表中权重的分布相同。最喜欢的标志将存储在字典中，其中文件名作为键，true
浏览 0提问于2019-07-02得票数 2
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在python中是否有更有效的方法从嵌套的python列表(如A = array([[array([[12000000]])]], dtype=object) )中提取数据。我一直在使用A[0][0][0][0]，当你有像A这样的大量数据时，它似乎不是一个有效的方法。我也使用过numpy.squeeeze(array([[array([[12000000]])]], dtype=object))，但这给了我
arr
浏览 6提问于2018-01-12得票数 4
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我尝试在卷积网络中实现反褶积层。我所说的反褶积的意思是，假设我有3x227x227输入图像到一个具有3x11x11和4步长的滤波器层，因此得到的特征映射具有55x55大小。我要做的是应用反向操作，将55x55功能映射投影到3x227x227图像。从本质上说，55x55特征图上的每个值都由3x11x11滤波器加权，并投影到图像空间，并按步长对重叠区域进行平均处理。我试着在numpy中实现它，但没有成功。我找到了一个强力
浏览 4提问于2015-12-13得票数 4
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我有一些大的数据集，用来创建非标准的概率分布(使用numpy.histogram来存储数据，使用scipy.interpolate的interp1d函数来插值产生的曲线)，我还创建了一个函数，可以使用scipy.stats包从这些定制的PDF中取样。我的目标是了解样本大小的变化如何改变它们来自的发行版以及其他PDF的匹配度，并确定需要有多大<em
浏览 1提问于2015-05-26得票数 4
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