小编Luc*_*nse的帖子

我有宇宙射线探测器的能谱.光谱遵循指数曲线,但它会有宽的(也可能是非常轻微的)肿块.显然,数据包含噪声元素.

我正在尝试平滑数据,然后绘制其渐变.到目前为止,我一直在使用scipy sline函数来平滑它,然后使用np.gradient().

从图中可以看出,梯度函数的方法是找出每个点之间的差异,并且它不会非常清楚地显示肿块.

我基本上需要一个平滑的梯度图.任何帮助都会很棒!

我尝试了2个样条方法:

def smooth_data(y,x,factor):
    print "smoothing data by interpolation..."
    xnew=np.linspace(min(x),max(x),factor*len(x))
    smoothy=spline(x,y,xnew)
    return smoothy,xnew

def smooth2_data(y,x,factor):
    xnew=np.linspace(min(x),max(x),factor*len(x))
    f=interpolate.UnivariateSpline(x,y)
    g=interpolate.interp1d(x,y)
    return g(xnew),xnew

编辑:尝试数值区分:

def smooth_data(y,x,factor):
    print "smoothing data by interpolation..."
    xnew=np.linspace(min(x),max(x),factor*len(x))
    smoothy=spline(x,y,xnew)
    return smoothy,xnew

def minim(u,f,k):
    """"functional to be minimised to find optimum u. f is original, u is approx"""
    integral1=abs(np.gradient(u))
    part1=simps(integral1)
    part2=simps(u)
    integral2=abs(part2-f)**2.
    part3=simps(integral2)
    F=k*part1+part3
    return F


def fit(data_x,data_y,denoising,smooth_fac):
    smy,xnew=smooth_data(data_y,data_x,smooth_fac)
    y0,xnnew=smooth_data(smy,xnew,1./smooth_fac)
    y0=list(y0)
    data_y=list(data_y)
    data_fit=fmin(minim, y0, args=(data_y,denoising), maxiter=1000, maxfun=1000)
    return data_fit

但是,它只是再次返回相同的图形!

所以我使用seaborn做一个kdeplot有sns.kdeplot(x, y, ax=plt.gca(), cmap="coolwarm").

我可以用levelskwarg 改变等级,但我也希望能够标记轮廓.在matplotlib你只需要做,plt.clabel(CS, CS.levels, inline=True)但seaborn不会返回轮廓集合CS.

我该怎么做？或者我只是自己从头开始做这件事？

编辑:有没有办法制作一个也会返回CS的包装器？我看不出怎么样......

我正在使用 VcXsrv 在 Windows 上显示来自 docker 的 X11 图形（我刚刚更新 - 现在这个问题已经开始）。我已选中“禁用访问控制”复选框，但如果我将连接保留一段时间，它将失败并显示以下错误消息。在正常使用过程中也会出现这种情况。这以前从未发生过。到底是怎么回事？

XIO：致命 IO 错误

110 (Connection timed out) on X server "192.168.1.115:0.0"
      after 976 requests (976 known processed) with 0 events remaining.

为了测试添加两个非常相似的数据行时数据库的行为方式，我需要为每个参数组合设置一个新数据库。我还使用假设的策略来生成“相似”的数据行。

测试工作流程应如下：

for example in hypothesis-given-examples:    # @given
    for combination in pytest-parametrized-combinations:   # @pytest.mark.parametrize
        db = setup_db(example, combination)  # should be a fixture with `yield` but I can't parametrize it
        do_test_1(db)  # using the setup database
        do_test_2(db)  # using the setup database
        do_test_3(db)  # using the setup database
        teardown(db)

我开始于：

@mark.parametrize('different_properties', [False, 'entirekeys', 'crop', 'addkeys', 'overwritekeys'])
@mark.parametrize('different_identproperties', [False, 'entirekeys', 'crop', 'addkeys', 'overwritekeys'])
@mark.parametrize('different_labels', [False, 'entirekeys', 'crop', 'addkeys', 'overwritekeys'])
class TestMerge:
    @classmethod
    @given(node1=node_strategy, sampler=data())
    def setup_class(cls, node1, sampler, different_labels, different_properties, different_identproperties): …

所以我已经将anaconda安装到我有权限的目录但是我无法获得崇高的文本3来识别shell现在正在使用anaconda python:

>which python
/local/home/USER/Apps/anaconda/bin/python

当我使用从同一个shell启动的sublime构建时:

import astropy
print astropy.__file__

它提供了不同目录:/soft/python-SL7/lib/python2.7/site-packages/astropy/ 初始化 .pyc文件

我的.tcshrc文件读取:

setenv PATH /local/home/USER/Apps/anaconda/bin:${PATH}
alias subl /local/home/USER/Apps/sublime_text_3/sublime_text

我的.bashrc(不是它应该使用它)读取:

export PATH="/local/home/sread/Apps/anaconda/bin:$PATH"

有任何想法吗？

我一直在尝试匹配连字符之间的短语。我意识到我可以轻松地在连字符上拆分并取出短语，但是我的等效正则表达式没有按预期工作，我想了解原因：

([^-,]+(?:(?: - )|$))+

[^-,]+ 只是我对短语的定义

(?: - ) 只是非捕获空格分隔的连字符

所以(?:(?: - )|$)被捕获连字符或线的端

最后，用量词括在括号中的整个内容+匹配不止一个。

如果我表演，我得到的regex.match("A - B - C").groups()是('C',)

我也尝试过更简单的正则表达式([^,-]+)+，结果相似

我使用re.match是因为我想用它pandas.Series.str.extract来将它应用到一个很长的列表中。

重申：我现在split在连字符上使用简单但为什么这个正则表达式不返回多个组？

谢谢

我正在学习C并且已经从wibit.com复制了以下内容:

#include <stdio.h>

int main()
{
    int* n;
    *n = 20;
    printf("%i\n", *n);
    return 0;
}

我正在使用GCC并在cmd提示符下编译和运行,如下所示:

gcc prgrm.c -o prgrm.exe    #compiles without any errors
prgrm.exe

然后弹出错误说prgrm.exe已停止工作.我点击调试并得到这个:

之前我的所有程序都运行过,我用另外几个程序测试它(只返回0;或者printf(等等......))并且它们有效!

有任何想法吗？谢谢

不久前，我发布了一个问题，询问有关Tkinter后端的信息，但后来忘记了，但后来我意识到我正在使用pyqt后端。有解决办法吗？

原始问题：

因此，似乎matplotlib gui绘图（la plt.show（））不适合监视器分辨率，并且在高分辨率屏幕上显得很小。是否有matplotlib + Pyqt修复程序，或者我在Windows设置中的某个地方摆弄了？

谢谢

pymc3在专门使用了多年之后，我最近开始学习emcee，并且遇到了一些概念问题。

我正在练习霍格的《将模型拟合到数据》的第 7 章。这涉及到具有任意二维不确定性的直线的 mcmc 拟合。我在 中很容易地完成了这一点emcee，但pymc给我带来了一些问题。

它本质上归结为使用多元高斯似然。

这是我到目前为止所拥有的。

from pymc3 import  *

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 200
true_intercept = 1
true_slope = 2

true_x = np.linspace(0, 1, size)
# y = a + b*x
true_regression_line = true_intercept + true_slope * true_x
# add noise

# here the errors are all the same but the real world they are usually not!
std_y, std_x = 0.1, …