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我正在尝试使用python来计算响应数组和一组预测变量数组之间的多元线性回归和多重相关.我看到了计算多元线性回归的非常简单的例子,这很容易.但是如何计算与statsmodels的多重相关？或与其他任何东西,作为替代.我想我可以使用rpy和R,但如果可能的话,我宁愿留在python中.

编辑[澄清]:考虑如下所述的情况:http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/BS704-EP713_MultivariableMethods/ 我想计算预测变量的多个相关系数,除了回归系数和其他回归参数

我是python嵌入的新手.我试图在C++回调函数中嵌入python + numpy代码(在dll中)

我面临的问题如下.如果我有:

Py_Initialize();
// some python glue
// python invocation
Py_Finalize();

一切正常.

但如果我有:

Py_Initialize();
_import_array(); //to initialize numpy C-API
// some python glue + numpy array object creation
// python invocation via PyObject_CallObject()
Py_Finalize();

第二次它到达_import_array()时崩溃; (意思是它适用于第一次回调)

如果我改为执行python和numpy初始化只需一次并在析构函数中完成(因此不是每次初始化/最终化),一切都会在离开回调时崩溃.

我猜这里的问题是numpy,但我不知道如何解决它

因此，PySide2 删除了 QVariant* 类型。

然而，QtQuick 公开了大量的 QVariant API。

更具体地说，我想使用非常方便的功能将 QVariantList 作为 ListView 的模型传递，而不必实现完全成熟的 QAIM。

然而，通过 setContextProperty 将这样的对象提供给 QML

class Test(QObject):
   def __init__(self):

       super(Test, self).__init__()
       self.propertyList = ["FOO", "BAR", 1]

   def model(self):
       return self.propertyList

   modelChanged = Signal()
   model = Property(list, model, notify=modelChanged)

然后打印 .model 产生：

qml: QVariant(PySide::PyObjectWrapper)

那么如何以 qml 实际能够理解的形式将 python 列表传递给 qml 呢？