小编use*_*251的帖子

我想在二维numpy数组上执行切片:

type1_c = type1_c[
    (type1_c[:,10]==2) or
    (type1_c[:,10]==3) or
    (type1_c[:,10]==4) or
    (type1_c[:,10]==5) or
    (type1_c[:,10]==6)
]

语法看起来正确; 但是我收到以下错误消息:'具有多个元素的数组的真值是不明确的.使用a.any()或a.all()'

我真的不明白出了什么问题.任何的想法？

我目前正在建立一个神经科学实验.基本上,刺激每x秒(x = inter-trial interval)呈现3秒.我希望x相当短(mean = 2.5)和不可预测.

我的想法是从截断为1(下限)和10(上限)的指数分布中抽取随机样本.我希望得到有界的指数分布.预期平均值为2.5.我怎么能以有效的方式做到这一点？

β分布通常在区间x = [0,1]中指定.但是也可以指定不同的x边界(见下图).我如何改进下面的python代码来重现这个数字？

我的尝试(未完成!):

from scipy.stats import beta
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a =  2
b = 2
x = np.arange (0.01, 1, 0.01)
y = beta.pdf(x,a,b)
plt.plot(x,y)

我想在Python中翻译以下Matlab代码:

 tau=40 %scale parameter
 a=3 %shape parameter
 t = gaminv(0.90,a,tau);

代码返回t = 212.8928.我试过了:

 import scipy.stats.distributions as dist
 tau=40
 a=3
 t = dist.invgamma.cdf(90, a, scale = tau)

但python代码不返回相同的t值.难道我做错了什么？

这个问题已经多次讨论过,但我仍然对此感到困惑.以下代码段说明了此问题:

a = np.arange(10)
m = a
m[0] = 1000
m
Out[106]: array([1000,    1,    2,    3,    4,    5,    6,    7,    8,    
9])
a
Out[107]: array([1000,    1,    2,    3,    4,    5,    6,    7,    8,    9])

现在让我们做

a = np.arange(10)
m = a
m = m + 1000
m
Out[102]: array([100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109])
a
Out[103]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

我想完全理解在计算m = m + 1000时变量a没有被修改的原因.我不明白这里的逻辑....