Ja, den Editor neustarten hat geholfen. Dankeschön für deine Hilfe:)
Kann ich out jetzt eigentlich auch zB Funktionen des zip modules übergeben, um so die heruntergeladene Datei gleich zu entpacken?
Wenn man zB out = wget.download() verwenden würde, würde das so funktionieren.

@ _blackjack_
Danke für deine schnelle Antwort
Sorry dass der Code messy ist, aber ich habe zuviel dran rumprobiert
Ich habe den Code jetzt modifiziert
import os
from subprocess import Popen,PIPE

url = 'http://dcapswoz.ict.usc.edu/wwwdaicwoz/util.zip'

def wget_url(url):
print ('Beginning file ...

import os
import numpy as np
import wget
from subprocess import Popen,PIPE

url = 'http://dcapswoz.ict.usc.edu/wwwdaicwoz/util.zip'

def wget_url(url):
print ('Beginning file download with wget module')
args = ['wget', '--http-user=User', '--http-passwd=PasssWord', "%s" %url]
Popen(args,shell ...

Danke für die Antwort!
Was bedeutet jetzt in diesem Zusammenhang noch (x,*params)?

Könnte mir bitte jemand diesen Code erklären ?
import numpy as np
from scipy import optimize

class Parameter:
def __init__(self, value):
self.value = value

def set(self, value):
self.value = value

def __call__(self):
return self.value

def fit(function, parameters, y, x = None):
def f ...

Vielen lieben Dank für den tollen Tipp.
Allerdings habe ich eine Frage berzüglich der NaN
0 0.85144 0
1 0.42699
2 0.31156
3 0.23838
4 0.38575
5 2.13450
6 NaN

0 0.46366
1 0.58074
2 1.02000
3 0.95387
4 NaN
5 NaN
6 NaN
Die Spalten haben unterschiedliche NaN. das war jetzt für den Mittelwert kein ...

Es sind verschiedene Zeitpunkte in einem Experiment als T1 T2 T3 etc.
Ich werde anschließend über alles Werte zu einem Timepoint den Mittelwert bilden, Timecourse plotten und die statistische auswertung machen.
Deswegen benötige ich die verschiedenen Spalten, die unterschiedlich lang sind

Das ist ...

import csv

data = csv.reader(open('/home/neuron/M381S7.csv', "rb"),delimiter=',')
data.next()
data_list = []
data_list.extend(data)
D = []
D1 = []
D2 = []
LY1 = []
LY2 = []


for data in data_list:
D.append(data[0])
D1.append(data[1])
D2.append(data[2])
LY1.append(data[3])
LY2.append(data[4 ...