如何让 scipy.stats.chisquare 正常运行

Question

我有 2 个相同的输入文件 size/shape，但是它们包含的数据具有不同的分辨率，我希望对它们执行卡方检验。

输入文件长 500 行，包含 4 列，用空格分隔，我正在尝试将每个输入文件的第二列与另一列进行比较。

我的代码如下：

# Import statements

C = pl.loadtxt("input_1.txt")
D = pl.loadtxt("input_2.txt")

col2_C = C[:,1]
col2_D = D[:,1]

f_obs = np.array([col2_C])
f_exp = np.array([col2_D])

chisquare(f_obs, f_exp)

这给我一个错误提示：

ValueError: df <= 0

我什至不明白它在这里抱怨什么。

我在脚本中尝试了其他几种语法，每一种都导致了各种错误：

找到这个 here。

chisquare = f_obs=[col2_C], f_exp=[col2_D])

TypeError: chisquare() takes at least one positional argument

然后我试了

chisquare = f_obs(col2_C), F_exp=[col2_D)

NameError: name 'f_obs' is not defined

我还尝试了其他几种语法调整，但无济于事。如果有人能帮我弄到这个运行，我将不胜感激。

提前致谢。

Answer 1

首先，请确保您正在导入 chisquare from scipy.stats. Numpy has the function numpy.random.chisquare，但这不会进行统计测试。它根据卡方概率分布生成样本。

所以请务必使用：

from scipy.stats import chisquare

还有第二个问题。由于loadtxt、col2_C和col2_D返回的二维数组的切片是一维numpy数组，所以不需要使用，例如np.array([col2_C])当您将这些传递给 chisquare 时。直接用col2_C和col2_D即可：

chisquare(col2_C, col2_D)

像您一样用 np.array 包裹数组是导致问题的原因。 chisquare 接受多维数组和一个 axis 参数。当您执行 f_exp = np.array([col2_C])（带有额外的方括号）时，f_exp 实际上是一个二维数组，形状为 (1, 500)。同样，f_obs 的形状为 (1, 500)。 chisquare 的默认 axis 参数为 0。因此，当您调用 chisquare(f_obs, f_exp) 时，您要求 chisquare 执行 500 个卡方检验，每个检验都有一个观察值和期望值。

如何让 scipy.stats.chisquare 正常运行

How to get scipy.stats.chisquare to function properly

python

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