我有一些土壤水分含量(Theta)的3D域點(CSV文件列x, y, z, Theta)的數據。我想在某些特定位置(部分ABCD中的圖)從3D域獲取橫截面。我想在橫截面上計算5 * 5網格中Theta的值,但網格中每個節點周圍的點與未知點不共面。我之前在Python中使用過2D域,但3D域對我來說似乎更加複雜。我發現plotly can make something like that in it
我想從數據框(df)獲取列名並將它們關聯到由spearmanr相關函數生成的結果數組。我需要將列名(a-j)與相關值(spearman)和p值(spearman_pvalue)關聯起來。有沒有一種直觀的方式來執行此任務? from scipy.stats import pearsonr,spearmanr
import numpy as np
import pandas as pd
df=
import numpy as np
import scipy as sc
from sklearn.preprocessing import normalize
import scipy.sparse as sp
import numpy
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
def func1(A,c,eps,maxit
問題 我有兩個數組,我們會打電話給他們AR1和AR2(大小(192289)),代表LAT-LON標準偏差的地圖,我有一個同樣大小的數組區別。我想繪製這個差異,並且在兩個陣列之間的差異在統計上顯着的95%置信水平(α= 0.05)上的點狀模式上。 我是用我的coding-這個例子的代碼 How do I do a F-test in python 我用喬爾·科內特的解決方案,替代ar1並在X ar2