小编ric*_*mor的帖子

很简单的问题。我正在使用 IDLE Python shell 来运行我的 Python 脚本。我使用以下类型的结构

import sys
sys.argv = ['','fileinp']
execfile('mypythonscript.py')

有没有一种简单的方法将结果输出到文件？就像是

execfile('mypythonscript.py') > 'output.dat'

谢谢

我希望能够从使用 Python 的 Seaborn 生成的内核密度图中提取特征参数。虽然有一个关于获得分布中位数的很好的例子，但我想看看这是否可以推广到一维数据的多峰分布，特别是在二维情况下。

下面是一个最小的例子，我从中手动推导出一维情况下每个峰值的值。我希望使用可用的对象找到更系统和适用于 2D 的东西。

import numpy as np
import scipy
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set(style="white", color_codes=True, font_scale=2)

x1 = np.random.normal(-1.5,1,1000)
y1 = np.random.normal(1.5,1,1000)
x2 = np.random.normal(1.5,1,1000)
y2 = np.random.normal(-1.5,1,1000)
x = np.concatenate((x1,x2))
y = np.concatenate((y1,y2))
d = {'x': pd.Series(x), 'y': pd.Series(y)}
data = pd.DataFrame(d)

px = sns.kdeplot(data.x, shade=True)
x,y = px.get_lines()[0].get_data()
xysel = np.array([(x,y) for x,y in zip(x,y) if x < 0])
imax = np.argmax(xysel[:,1])
x_median = xysel[imax,0]
y_median = …