稳健的回归和离群值检测 使用贝叶斯迭代将已知模型稳固地拟合到数据。 这两个实现使用 兰萨克 M估计 健壮的部分实现了，而功能却没有实现。 模型拟合是从scipy.minimize借用的。 随意使用其他模型拟合方法。 要求 numpy是robust_lsq.py的唯一先决条件。 robust_lsq.py需要最小二乘拟合函数（或其他拟合函数），例如scipy.optimize.minimize 。 请参阅示例models.py 。 robust_lsq.py 麻木 models.py 科学的 麻木 test.py 科学的 麻木 matplotlib 设置 请运行test.py以获取使用贝叶斯估计将直线稳固地拟合到数据的示例。 它是如何工作的？ 关键思想是确定最适合模型的样本。 使用贝叶斯更新。 贝叶斯规则由下式给出： P（数据/模型）= P（模型/数据）* P（数据）/ p（模型）

获得list中最大元素的索引 aa = [1,2,3,4,5] aa.index(max(aa)) 相应的最小值使用 aa = [1,2,3,4,5] aa.index(min(aa)) 获得numpy数组中最大元素的索引 1.可以使用numpy的函数，argmax获得最大元素的索引，相应的获得最小值的话需要使用argmin。 aa = [1,2,3,4,5] arr_aa = np.array(aa) maxindex = np.argmax(arr_aa ) 1.也可以将numpy转为list，然后使用list或者最大值索引的方法获得最大值。 aa = numpy.

cae.py:Numpy中的压缩自动编码器

numpy的几个版本以及whl文件，可以装在XP系统上的。比较低的版本。

numpy-MKL-1.8.1.win32-py3.4.exe

numpy-MKL-1.8.1rc1.win32-py2.7

CryptoForecasting：加密货币价格预测

matplotlib-2.1.2-cp34-cp34m-win_amd64.whl numpy-1.14.0-cp35-none-win_amd64.whl

简单好图灵 使用 NumPy 在 Python 中实现简单的 Good Turing 平滑算法

今天小编就为大家分享一篇对numpy Array [: ,] 的取值方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧