statsmodels 汇总到乳胶
statsmodels summary to latex
我是 Latex 的新手,我想导入 statsmodels(python-package) summary to my report in latex. I found that it's possible to transform a summary into a latex tabular with the following method: latex_as_tabular。到现在为止一切正常。现在我必须存储表格,但我不太明白它是如何工作的。
我想我必须使用以下命令:
x_values=sm.add_constant(x_values)
model=sm.OLS(y_values, x_values)
results=model.fit()
tbl=results.summary(xname=['b,'a'],yname='y')
with open('c:/temp/temp.tex','w') as fh:
fh.write( tbl.as_latex_tabular() )
此代码直到现在才有效。大多数时候,控制台会给出错误:tex 文件不存在或不允许在此地图中使用。我真的不明白我必须在这里做什么。有人可以帮我吗?
这好像是个误会。您可以通过 summary.as_latex()
or convert its tables one by one by calling table.as_latex_tabular()
为每个 table.
将整个摘要转换为乳胶
以下示例代码摘自 statsmodels
文档。请注意,您不能在 summary
对象上调用 as_latex_tabular
。
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
nsample = 100
x = np.linspace(0, 10, 100)
X = np.column_stack((x, x**2))
beta = np.array([1, 0.1, 10])
e = np.random.normal(size=nsample)
X = sm.add_constant(X)
y = np.dot(X, beta) + e
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()
# do either
print(results.summary().as_latex())
# alternatively
for table in results.summary().tables:
print(table.as_latex_tabular())
我是 Latex 的新手,我想导入 statsmodels(python-package) summary to my report in latex. I found that it's possible to transform a summary into a latex tabular with the following method: latex_as_tabular。到现在为止一切正常。现在我必须存储表格,但我不太明白它是如何工作的。
我想我必须使用以下命令:
x_values=sm.add_constant(x_values)
model=sm.OLS(y_values, x_values)
results=model.fit()
tbl=results.summary(xname=['b,'a'],yname='y')
with open('c:/temp/temp.tex','w') as fh:
fh.write( tbl.as_latex_tabular() )
此代码直到现在才有效。大多数时候,控制台会给出错误:tex 文件不存在或不允许在此地图中使用。我真的不明白我必须在这里做什么。有人可以帮我吗?
这好像是个误会。您可以通过 summary.as_latex()
or convert its tables one by one by calling table.as_latex_tabular()
为每个 table.
以下示例代码摘自 statsmodels
文档。请注意,您不能在 summary
对象上调用 as_latex_tabular
。
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
nsample = 100
x = np.linspace(0, 10, 100)
X = np.column_stack((x, x**2))
beta = np.array([1, 0.1, 10])
e = np.random.normal(size=nsample)
X = sm.add_constant(X)
y = np.dot(X, beta) + e
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()
# do either
print(results.summary().as_latex())
# alternatively
for table in results.summary().tables:
print(table.as_latex_tabular())