小编PyL*_*our的帖子

对于以下示例代码,我得到一个2x2协方差矩阵.我怎么能得到一个3x3协方差矩阵呢？

a = [3,9,8,2]
b = [4,7,2,5]
c = [3,4,6,7]

cov_abc = np.cov(a,b,c)

print cov_abc

我正在尝试使用numpy.random.multivariate_normal()均值和协方差矩阵（根据数据计算）作为输入来生成三个变量的相关随机数。

正态分布在0和1之间被截断，因此，生成的随机数（对于所有三个变量）应该在0和1之间。但是，某些生成的随机数超出范围。

在为每个变量生成正态分布的随机数时，如何控制边界？

编辑：我可以使用分别从三个截断的正态分布中生成不相关的随机数scipy.stats.truncnorm。但是，在这里我正在寻找可以生成相关随机数的东西。

我有一个随机的时间序列数据,有四列,如:年,月,日,降水.我想计算不同法术长度的干/湿法术.我正在寻找一种更方便的方法来做到这一点,而目前正在做一些丑陋的代码,如下所示:

import numpy as np
data = np.loadtxt('Data Series.txt', usecols=(1,3))
dry = np.zeros(12)
wet = np.zeros(12)

rows,cols = data.shape #reading number of rows and columns into variables

for i in xrange (0,rows):
    for m in xrange(0,12):
        if data[i,1] == 0 and data[i-1,1] == 0 and data[i-2,1] == 0:
            if data[i,0] == m+1:
                dry[m] += 1.0
        if data[i,1] > 0 and data[i-1,1] > 0 and data[i-2,1] > 0:
            if data[i,0] == m+1:
                wet[m] += 1.0
print '3 Days Dry Spell\n', dry …

我正在尝试使用numpy.loadtxt导入文本文件.数据文件包含超过1万行,其中大多数行有33列.但是,有几行只有一列而不是33.我尝试使用numpy.loadtxt和genfromtxt,但收到了错误消息.我怎么能在python中导入这样的数据文件？

我已经从开源网站下载了一些全球气候模型数据。但是，这些数据为.asc文件格式。如何使用Python读取/提取这些数据？Numpy中有什么吗？