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在Python / numpy中Excel的MINVERSE相当于什么

我将客户端的Excel公式转换为Python脚本，并使用MINVERSE ， TRANSPOSE和MMULT 。 transpose和dot处理这些在numpy，但我似乎无法find一个MINVERSE型函数。 我正在使用的数组看起来像这样： array([[Decimal('0.00001937974193760863606765660052'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-33'), Decimal('-0E-35'), Decimal('0E-34')], [Decimal('0E-32'), Decimal('0.00001881570399319161379416374436'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-36'), Decimal('0E-34')], [Decimal('0E-33'), Decimal('0E-32'), Decimal('0.00002155088649394313957212468752'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-34'), Decimal('-0E-34')], [Decimal('0E-32'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-32'), Decimal('0.00002308127083915646134802447962'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-34'), Decimal('0E-34')], [Decimal('0E-33'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-33'), Decimal('0.00002310448983055357325172035711'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-34'), Decimal('-0E-34')], [Decimal('0E-32'), Decimal('0E-33'), Decimal('0E-32'), Decimal('0E-33'), […]

幂律曲线拟合scipy，numpy不工作

我想出了一个在我的数据上拟合幂律曲线的问题。 我有两个数据集：bins1和bins2 （使用np.exp(coefs[0])*x**coefs[1]来获得幂律方程），然后使用np.exp(coefs[0])*x**coefs[1] 另一方面，bin2performance奇怪，并显示一个不好的R平方 这两个数据有不同的方程比excel显示我（和更糟糕的R平方）。 这里是代码（和数据）： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt bins1 = np.array([[6.769318871738219667e-03, 1.306418618130891773e-02, 1.912138120913448383e-02, 2.545189874466026111e-02, 3.214689891729670401e-02, 4.101898933375244805e-02, 5.129862592803200588e-02, 6.636505322669797313e-02, 8.409809827572585494e-02, 1.058164348650862258e-01, 1.375849753230810046e-01, 1.830664031837437311e-01, 2.682454535427478137e-01, 3.912508246490400410e-01, 5.893271848997768680e-01, 8.480213305038615257e-01, 2.408136266017391058e+00, 3.629192766488219313e+00, 4.639246557509275171e+00, 9.901792214343277720e+00], [8.501658465758301112e-04, 1.562697718429977012e-03, 1.902062808421856087e-04, 4.411817741488644959e-03, 3.409236963162485048e-03, 1.686099657013027898e-03, 3.643231240239608402e-03, 2.544120616413291154e-04, 2.549036204611017029e-02, 3.527340723977697573e-02, 5.038482027310990652e-02, 5.617932487522721979e-02, 1.620407270423956103e-01, 1.906538999080910068e-01, 3.180688368126549093e-01, 2.364903188268162038e-01, 3.267322385964683273e-01, 9.384571074801122403e-01, 4.419747716107813029e-01, […]

如何findExcel行的加权协方差matrix？

我对python很新，实际上这是我在Python中的第一个代码。 我试图find4行数据的协方差matrix，每个元素的date递减权重 我需要计算4乘4协方差matrix我必须使用python在哪里我已经计算了回报和权重find协方差matrix。 import pandas as pd import numpy as np import math xl = pd.ExcelFile('path+file.xlsx') df = xl.parse('Sheet 1') df['spxr']=np.log(df.SPX/df.SPX.shift(-1)) df['djir']=np.log(df.DJI/df.DJI.shift(-1)) df['vixr']=np.log(df.VIX/df.VIX.shift(-1)) df['vxdr']=np.log(df.VXD/df.VXD.shift(-1)) df['weights']=(0.06)*(0.94**(df.Obs-1)) df=df.fillna(0) 我不知道如何使用np.cov

曲线拟合具有未知公式（SciPy）的数据集

我试图曲线拟合Waldram图，以便我可以绘制自己的图。 我使用了一个程序，从图中得到一条曲线作为点数据，并且想要计算出公式。 我对SciPy有一个大概的了解，在我看来，你需要有一些想法，曲线的公式应该是什么，我不知道。 有没有办法解决一个最佳拟合曲线而不知道一个通​​用的公式？ Waldram图 我的自定义点的Python代码

使用Python拆分Excel工作表

我有excel文件（数百个），看起来像这样（传感器输出）： Column1 Column2 Column3 Serial Number: 10004 Ref. Temp: 25C Ref. Pressure: 1KPa Time Temp. Pres. 1 21 1 2 22 1.1 3 23 1.2 . . . . . . . . . 我想分成两部分，信息部分（顶部）和数据部分（其余部分），如下所示： 信息部分 Column1 Column2 Column3 Serial Number: 10004 Ref. Temp: 25C Ref. Pressure: 1KPa 数据部分： Column1 Column2 Column3 Time Temp. Pres. […]

在Python（或Excel）中同步数据

我经常使用Python（偶尔Excel）来处理和比较多个实验之间的testing数据。 在某些情况下，数据可能不同步，这使得直接比较困难。 例如，典型的testing规范是： 1) Stabilize test temperature to a value of 20 +/- 2 degrees C 2) Hold test temperature at stabilized value for 15-25 seconds 3) Increase temperature by 20 degrees C at a rate of 0.5 degree C/second 对数据进行归一化是非常简单的，因此它们在时间= 0秒时都以20℃的标称温度值开始，但是我真正想要的是同步数据，使得温度斜坡同时开始。 我已经尝试了简单的algorithm来检查数据的斜率，以确定何时开始温度boost，但由于仪器导致的测量结果的局部波动导致的斜率实际上并不能反映整体温度变化率。 在Numpy，Scipy，Pandas等有function可以过滤掉这些局部波动，并确定何时实际开始增加温度。 我偶尔会在Excel中工作，所以如果在电子表格中有更方便的方法，我可以使用Excel来处理数据。 任何build议，将不胜感激。

用numpy.genfromtxt（）读取CSV文件 – 分隔符作为行名称的一部分

我已经从http://www.gapminder.org/data以Excel / CSV格式下载了“第一婚姻年龄（女性）”数据集。 数据集具有标题的第一行，第一列包含国家的名称。 要阅读这些数据，我使用下面的代码。 import numpy as np source=open("D:\FirstMarriage.csv") data = np.genfromtxt(source, dtype=None, delimiter=",", skip_header=1) print data 执行此代码（在Spyder IDE中）后，我收到此错误： ValueError: Some errors were detected ! Line #37 (got 118 columns instead of 117) Line #38 (got 118 columns instead of 117) Line #72 (got 118 columns instead of 117) Line #87 (got 118 columns […]

Pythonmatrix输出到Excel

我试图输出4行（第一行是标题）和超过6000列的matrix。 每个列标题是来自不同文本文档的单词（第1-3行）。 我想导出为Excel，所以我可以很容易地筛选出最高的10个单词的最高频率。 我没有错误，但没有出现在Excel文件中。 我哪里错了？ np.savetxt('file.csv', matrix_TF, delimiter = ',', newline = '\n', encoding='utf8')

将这个excel数据的列副本转储到python numpy数组中最简单的方法是什么？

今天需要做一些过滤。 因为它会花费我至less一个小时在Excel中，我决定学习如何在大约30秒的Python中做到这一点。 最难的部分是粘贴从Excel中的数据列（一个string与回车分隔值？）到Python。 在matlab中我可以做这样的事情，但在Python中，我怀疑我需要也许把引号周围，并使用一个简单的\ n分析器或正则expression式？ 谢谢您的帮助！ import scipy import numpy from scipy import signal N=10 Fc=0.1 Fs=1.14 h=scipy.signal.firwin(N, Fc, Fs/2) x = [23.57734807 24.6558011 23.60110497 25.6801105 24.75524862 23.70055249 23.50718232 23.56906077 22.82265193 23.78563536 21.47348066 22.15359116] 我得到这个错误： 24.6558011 ^ SyntaxError: invalid syntax

python valueerror：使用numpy解压缩的值太多

我想从一个Excel文件提取信息到Python，但我得到这个错误： Traceback (most recent call last): File "<pyshell#0>", line 1, in <module> main() File "C:\Users\viral\Desktop\python\test.py", line 5, in main date, time, temp = np.loadtxt('temperatures.csv', delimiter = ',', unpack = True, dtype = 'str') ValueError: too many values to unpack 码： import numpy as np def main(): date, time, temp = np.loadtxt('temperature.csv', delimiter = ',', unpack […]