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PythonとNumpyを使用して、任意の次数の最適な多項式を計算しています。x値、y値、および適合させたい多項式の次数（線形、2次など）のリストを渡します。

これは大いに機能しますが、r（相関係数）とr-squared（決定係数）も計算したいと思います。結果をExcelの最適な近似曲線機能、およびそれが計算する決定係数値と比較しています。これを使用して、線形最適化（次数は1）の決定係数を正しく計算していることがわかります。ただし、私の関数は、次数が1より大きい多項式では機能しません。

Excelはこれを行うことができます。Numpyを使用して高次多項式の決定係数を計算するにはどうすればよいですか？

これが私の関数です：

Numpy 配列の型の行列があります。イメージとしてディスクに書き込むにはどうすればよいですか? 任意の形式 (png、jpeg、bmp...) で動作します。1 つの重要な制約は、PIL が存在しないことです。

私はPythonでいくつかのコードを書いています（これまでのところ楽しみのために）。3D空間のすべてのポイントにいくつかのデータを格納します。私は基本的に、次のような高度な選択を可能にする任意のオブジェクトを格納する3Dマトリックスオブジェクトを求めています。

• x = 1、y = 2、z=3の点を取得します。
• y=2であるすべてのポイントを取得します。
• 位置x=1、y = 2、z=3の3単位内のすべてのポイントを取得します。
• point.getType（）=="Foo"であるすべてのポイントを取得する

上記のすべてで、スペース内の元の位置とその時点で保存されたデータを取得するような出力を作成する必要があります。

どうやらnumpyは私が望むことを実行できるようですが、科学計算用に高度に最適化されているようで、上記のようにデータを取得する方法を考え出すことはこれまでのところ私にはわかりません。

より良い代替案はありますか、それとも私は頭をゴツゴツした壁に叩きつけることに戻るべきですか？:)

編集：最初の3つの回答で、私が含めるべきだと気付いた情報がいくつかあります。パフォーマンスについては心配していません。これは純粋に概念実証であり、優れたパフォーマンスよりもクリーンなコードを優先します。また、指定された3D空間のすべてのポイントのデータがあるので、スペアマトリックスは悪いと思いますか？

入力に数値以外の値が少なくとも 1 つ含まれているかどうかを検出する関数を作成する必要があります。数値以外の値が見つかった場合は、エラーが発生します (計算は数値のみを返す必要があるため)。入力配列の次元数は事前にわかりません。関数は、ndim に関係なく正しい値を与える必要があります。さらに複雑なことに、入力は単一の float であったりnumpy.float64、0 次元配列のような変わったものであったりします。

これを解決する明白な方法は、再帰関数を記述して、配列内のすべての反復可能なオブジェクトを、非イテラーベが見つかるまで反復することです。numpy.isnan()すべての反復不可能なオブジェクトに関数を適用します。少なくとも 1 つの数値以外の値が見つかった場合、関数はすぐに False を返します。それ以外の場合、反復可能オブジェクトのすべての値が数値の場合、最終的に True が返されます。

それは問題なく動作しますが、かなり遅いので、NumPyにはもっと良い方法があると思います。より高速でより派手な代替手段は何ですか?

これが私のモックアップです：

これには簡単な解決策があることは知っていますが、現時点では見つけられないようです。

numpy 配列が与えられた場合、配列に整数が含まれているかどうかを知る必要があります。

複数の int dtype (int8、int16、int32、int64 ...) があるため、dtype 自体を確認するだけでは不十分です。

numpyでは、スライス構文で「newaxis」オブジェクトを使用して、長さ1の軸を作成できます。例：

ドキュメントNoneには、の代わりに使用することもできると記載されていnewaxisますが、効果はまったく同じです。

どちらかを選ぶ理由はありますか？一般的な好みやスタイルガイドはありますか？私の印象では、newaxisそれはより明確であるためか、より人気があります。Noneそれで、なぜ許可されるのか理由はありますか？

次の形式で Python の配列の平均を計算したいと思います。

None計算で値を無視したいのですが、そのnumpy.mean方法がわかりません。

私は次のようにPythonで多次元配列を作成しました：

ここで、2次元配列のすべての要素を反復処理したいので、順序は気にしません。どうすればこれを達成できますか？

通常のPythonリストに対するNumPyの利点は何ですか？

約100の金融市場シリーズがあり、100x100x100=100万セルのキューブ配列を作成します。配列を標準誤差で埋めるために、各xを各yおよびzで回帰（3変数）します。

「大きなマトリックス」の場合、パフォーマンスとスケーラビリティの理由から、PythonリストではなくNumPyを使用する必要があると聞いています。実は、私はPythonリストを知っていて、それらは私のために機能しているようです。

NumPyに移行した場合のメリットは何ですか？

1000シリーズ（つまり、キューブ内に10億個の浮動小数点セル）がある場合はどうなりますか？

他の誰かが書いた、MATLAB の次のコード行があります。

それを Python に翻訳する必要があります。a、b、および c はすべて配列です。コードをテストするために現在使用しているディメンションは次のとおりです。

a: 18x1、
b: 25x18、

これにより、寸法が 1x25 の c が得られます。

配列は正方形ではありませんが、そうであればコードが失敗することは望ましくありません。この行が(数学的に)何をしているのか、そしてPythonでそれを行う方法を誰かが正確に説明できますか? (つまり、Python に存在する場合、MATLAB の組み込み関数 mrdivide と同等ですか?)