小编Gal*_*len的帖子

这个问题的答案声称scipy.odr应该计算正交回归并且它将等于总的最小二乘解。

您可以使用 scipy.odr 它将计算正交回归，该回归应等于 tls。

然而维基百科声称戴明回归和正交回归都是总体最小二乘的特殊情况。

它是戴明回归和正交回归的推广，可应用于线性和非线性模型。

SciPy 文档引用了Boggs 和 Donaldson 1989 的正交距离回归，其中似乎没有提及总最小二乘法。

使用scipy.odr实际上相当于总最小二乘的一般情况吗？

当我在我的项目路径中运行````cordova run android``` 时，我得到

Android Studio project detected
cordova-android-support-gradle-release: Android platform: V7+
cordova-android-support-gradle-release: Wrote custom version '27.+' to /path/to/platforms/android/app/build.gradle
cordova-android-support-gradle-release: Wrote custom version '27.+' to /path/to/cordova-android-support-gradle-release/norsan-cordova-android-support-gradle-release.gradle
ANDROID_HOME=/usr/lib/android-sdk
JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
Requirements check failed for JDK 1.8 or greater

我的 Java 版本

$ java --version
openjdk 11.0.5 2019-10-15
OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.5+10-post-Ubuntu-0ubuntu1.119.04)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 11.0.5+10-post-Ubuntu-0ubuntu1.119.04, mixed mode, sharing)

我的javac版本

$ javac --version
javac 11.0.5

我的科尔多瓦版本

$ cordova --version
9.0.0 (cordova-lib@9.0.1)

我的节点版本

$ node --version
v10.15.2

我的 Nodejs 版本

$ …

的文档numpy.linalg.det指出

行列式是使用LAPACK例程 z/ dgetrf通过 LU 分解计算的。

我运行了以下运行时测试并拟合了 2、3 和 4 次多项式，因为这涵盖了该表中最不差的选项。该表还提到 LU 分解方法需要 $O(n^3)$ 时间，但此处给出的 LU 分解的理论复杂度为$O(n^{2.376})$。当然，算法的选择很重要，但我不确定我应该期望什么可用的时间复杂度numpy.linalg.det。

from timeit import timeit

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures


sizes = np.arange(1,10001, 100)
times = []

for size in sizes:
    A = np.ones((size, size))
    time = timeit('np.linalg.det(A)', globals={'np':np, 'A':A}, number=1)
    times.append(time)
    print(size, time)

sizes = sizes.reshape(-1,1)
times = np.array(times).reshape(-1,1)

quad_sizes = …

我决定尝试Seaborn的配对,但下面的代码行(https://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.pairplot.html)给了我一个没有数据出现的情节:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import seaborn as sns; sns.set(style="ticks", color_codes=True)
>>> sns.set(font='monospace')
>>> iris = sns.load_dataset("iris")
>>> g = sns.pairplot(iris)
>>> plt.show()

我的阴谋怎么了？

我对python完全陌生。我无法运行以下代码，因为它会引发属性错误。有人可以帮忙吗？

import tweepy
import urllib

import json


api_key = "VdG3NjsNKg49NbNb7GMHiX"
api_secret = "yBGKwe2K3QYk5lDny1eIKiyEQawVLQKX1HbRCTRfA9hK9"
access_token_key = "110456973-H8CAAET5CBoEa6FS4CKmk98XOADnJOsxK45"
access_token_secret = "wPUlfaxs1TFrTlXs2VqJIE5ffAfclhJCWmMlLPncb"


auth = tweepy.auth.OAuthHandler(api_key,api_secret)
auth.set_access_token(access_token_key,access_token_secret)
api=tweepy.API(auth,parser=tweepy.parsers.JSONParser())

results=api.search(q="microsoft",count=100)

print type(results)
print json.load(results)

我有一个networkx.Graph表示一个图的对象，其节点表示英语单词，其两个 wnode 之间的边意味着这些节点表示的两个单词在其同义词集之间至少有一个共享的认知同义词（即非空交集）。我希望这对某人来说是有趣或有用的背景，但我的问题是一个与图、Python 相关的更广泛适用的问题。networkx

该图的许多诱导子图（边诱导或顶点诱导）都是边不相交和顶点不相交，我想将这些子图分成它们自己的networkx.Graph对象，以便它们连接且相互不相交。我可能只是在networkx文档中使用了错误的搜索词，但我没有看到任何与 "disjoint" 相关的有前途的内容。以下是来自图表一小部分的一些示例。

我查看了Stack Overflow 上的搜索结果[networkx] disjoint，但没有看到我要找的内容。例如，一个结果讨论了当已经有一条边集可以从 中导出时获取导出子图。或者另一篇文章谈到尝试绘制两个不相交的图，但这是假设您已经拥有它们。与我的问题的图论方面相关，但与该networkx方面无关的是，显然存在诸如洪水填充算法之类的东西，可以解决我的问题的一部分。

现在，作为一个最小的工作示例，让我们创建一个小的随机图，但确保它已断开连接。

import networkx as nx

g = nx.fast_gnp_random_graph(10, 0.3)

while nx.is_connected(g):
    g = nx.fast_gnp_random_graph(10, 0.3)

此时，我们就有了一个图表g。我想到的是如下所示的内容，其中我占据了相互不相交的图形列表。我不仅需要在循环节点时添加更多图表，还需要随时更新图表。我认为归纳图的并集可能会起作用，但是 和nx.disjoint_union_all要么nx.union会通过重新标记来强制图不相交（我不希望这样），要么期望图已经不相交。

graphs = []

for node in g.nodes(): # same 'g' …

敬启者,

我的代码错误有什么不对？

>>> import json
>>> array = json.load({"name":"Galen","learning objective":"load json files for data analysis"})
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
    array = json.load({"name":"Galen","learning objective":"load json files for data analysis"})
  File "C:\Python34\lib\json\__init__.py", line 265, in load
    return loads(fp.read(),
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'read'

我喜欢在我的函数探索中加入Python,但是我遇到了一些我没想到或想要进行这些评估的行为.

>>> def h(x):
...     return -1 / x**(1/3)
...
>>> h(-343)
(-0.07142857142857145 + 0.12371791482634838j)

我想要一个真正的反函数:

>>> def f(x):
...     return x**3
...
>>> f(-7)
-343

这样:

>>> def h(x):
...     return -1/inverse_f(x)
...
>>> h(-343)
0.14285714285714285

是否有Pythonic方法来获得这种行为？

我正在尝试将 MATLAB 实现转换为 Python 3 实现。我发现了一个我不理解的函数 spdiags()，并且也不知道如何将它翻译成 Python 3。

有关该函数的 MATLAB 文档位于： http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/spdiags.html

有关同名函数的 Scipy 文档位于： http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ generated/scipy.sparse.spdiags.html

MATLAB 函数的作用是什么？是否有相同返回值的 Python 实现？