scipy | 易学教程

Fast fuse of close points in a numpy-2d (vectorized)

阅读更多关于 Fast fuse of close points in a numpy-2d (vectorized)

问题 I have a question similar to the question asked here: simple way of fusing a few close points. I want to replace points that are located close to each other with the average of their coordinates. The closeness in cells is specified by the user (I am talking about euclidean distance). In my case I have a lot of points (about 1-million). This method is working, but is time consuming as it uses a double for loop. Is there a faster way to detect and fuse close points in a numpy 2d array? To be

Fast fuse of close points in a numpy-2d (vectorized)

阅读更多关于 Fast fuse of close points in a numpy-2d (vectorized)

Specifying targets for intersphinx links to numpy, scipy, and matplotlib

阅读更多关于 Specifying targets for intersphinx links to numpy, scipy, and matplotlib

问题 Following the documentation for setting up Sphinx documentation links between packages, I have added intersphinx_mapping = {'python': ('http://docs.python.org/2', None), 'numpy': ('http://docs.scipy.org/doc/numpy/', None), 'scipy': ('http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/', None), 'matplotlib': ('http://matplotlib.sourceforge.net/', None)} to my conf.py , but can't seem to get links to any project other than Python itself to work. For example :term:`svg graphics <matplotlib:svg>` just

[深度学习]TensorFlow安装

阅读更多关于 [深度学习]TensorFlow安装

virtualenv 可以用来建立一个专属于项目的python环境，保持一个干净的环境。只需要通过命令创建一个虚拟环境，不用的时候通过命令退出，删除。实践证明用虚拟环境能避免很多糟心的事。下面介绍一下安装方法：安装 virtualenv; 安装 virtualenvwrapper; 安装 Numpy，Scipy，Matplotlib 等Python科学计算的库; 1.安装 virtualenv $ sudo pip install virtualenv 然后建立一个测试目录： $ mkdir testvirtual $ cd testvirtual 就可以成功创建一个虚拟环境 env1： $ virtualenv env1 进入env1: source env1/bin/activate 退出: deactivate 2.安装 virtualenvwrapper Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包，可以更方便地新增，删除，复制，切换虚拟环境。运行下面命令就安装成功了，默认安装在 /usr/local/bin下面： $ sudo easy_install virtualenvwrapper 接下来创建一个文件夹，用来存放所有的虚拟环境： $ mkdir ~/workspaces $ cd ~/workspaces

学了python能干什么

阅读更多关于学了python能干什么

学了python能做些什么 1.WEB开发 Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。 1. 桌面软件 Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！ 2. 网络编程网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。 3. 爬虫开发在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。 4. 云计算开发 Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。 5. 人工智能 MASA和Google早期大量使用Python

Install scipy for both python 2 and python 3

阅读更多关于 Install scipy for both python 2 and python 3

问题 I used sudo apt-get install python-scipy to install scipy. This put all the files in /usr/lib/python2.7.dist-packages/scipy . My best guess is it chose that location because python 2.7 was the default version of python. I also want to use scipy with python 3 however. Does the package need to be rebuilt for python 3 or can I just point python 3 to the existing version? I've tried using pip to install two parallel version, but I can't get the dependency libblas3 installed for my system. What's

Install scipy for both python 2 and python 3

阅读更多关于 Install scipy for both python 2 and python 3

短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform)原理及 Python 实现

阅读更多关于短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform)原理及 Python 实现

原理　　短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类, 其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度. 实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长的时间信号分成相同长度的更短的段, 在每个更短的段上计算傅里叶变换, 即傅里叶频谱. 短时傅里叶变换通常的数学定义如下: 其中, DTFT (Decrete Time Fourier Transform) 为离散时间傅里叶变换. 其数学公式, 如下所示: 　　其中, x(n) 为在采样数 n 处的信号幅度. ω ~ 的定义如下: 　　实现时, 短时傅里叶变换被计算为一系列加窗数据帧的快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT)，其中窗口随时间 “滑动” (slide) 或“跳跃” (hop) 。 Python 实现　　在程序中, frame_size 为将信号分为较短的帧的大小, 在语音处理中, 通常帧大小在 20ms 到 40ms 之间. 这里设置为 25ms, 即 frame_size = 0.025 ; 　　 frame_stride 为相邻帧的滑动尺寸或跳跃尺寸, 通常帧的滑动尺寸在 10ms 到 20ms 之间, 这里设置为 10ms, 即 frame_stride = 0.01

python3安装pandas执行pip3 install pandas命令后卡住不动的问题及安装scipy、sklearn库的numpy.distutils.system_info.NotFo...

阅读更多关于 python3安装pandas执行pip3 install pandas命令后卡住不动的问题及安装scipy、sklearn库的numpy.distutils.system_info.NotFo...

一直尝试在python3中安装pandas等一系列软件，但每次执行pip3 install pandas后就卡住不动了，一直停在那，开始以为是pip命令的版本不对，还执行过 python -m pip3 install -U pip3 升级命令，发现还是不行。有了上一篇python2中安装的经验可知肯定是numpy的版本不对，查看 /usr/lib/python3/dist-packages 目录下查看发现确实是1.8的版本，而从python2中的经验可知应该至少得1.9.0以上的版本。 1. 卸载当前numpy版本， sudo pip uninstall numpy 命令后报错 Not uninstalling numpy at /usr/lib/python2.7/dist-packages, owned by OS，按照 https://blog.csdn.net/TYOUKAI_/article/details/78116912#commentBox 经验 rm -rf numpy-1.8.2.egg-info 删除了/usr/lib/python3/dist-packages 目录下文件后，再执行 sudo pip uninstall numpy 命令就报未安装numpy了。所以就直接装1.9.0的numpy吧，居然装上了，然后装pandas居然也能装上了

自然语言处理(NLP)

阅读更多关于自然语言处理(NLP)

正如我在< 自然语言处理(NLP) - 数学基础(1) - 总述 >一文中所提到的NLP所关联的概率论(Probability Theory)知识点是如此的多, 饭只能一口一口地吃了, 我们先开始最为大家熟知和最基础的知识点吧, 排列组合. 虽然排列组合这个知识点大家是相当地熟知, 也是相当地基础, 但是却是十分十分十分地重要. NLP届掌门人斯坦福大学的Daniel Jurafsky（D. 朱夫斯凯）和科罗拉多大学James H. Martin（J. H. 马丁）在其NLP巨作《自然语言处理综论》一书第二版第5页中提到：“几乎所有的语音处理和语言处理问题都可以这样来表述: 对于某个歧义的输入给出N个可能性, 选择其中概率最高的一个.” 现在让我们来看看排列组合概念的定义吧: 所谓排列，就是指从给定个数的元素中取出指定个数的元素进行排序。所谓组合则是指从给定个数的元素中仅仅取出指定个数的元素，不考虑排序。 See, 与掌门人上面这句话相比, 是如此的相似! 排列组合有两条基本原理组成: 加法原理（分类计数法）- 做一件事，完成它可以有n类办法，在第一类办法中有m1种不同的方法，在第二类办法中有m2种不同的方法，……，在第n类办法中有mn种不同的方法，那么完成这件事共有N=m1+m2+m3+…+mn种不同方法。每一种方法都能够直接达成目标。乘法原理（分步计数法）. 做一件事

订阅 scipy