我正在尝试使用scipy.optimize.leastsq安装步进功能.考虑以下示例： import numpy as np from scipy.optimize import leastsq def fitfunc(p, x): y = np.zeros(x.shape) y[x < p[0]] = p[1] y[p[0] < x] = p[2] return y errfunc = lambda p, x, y: fitfunc(p,
当您对二进制值列表进行大量操作时,使用numpy有什么好处吗？小范围内的整数(例如数字1,2和3)如何？解决方法:消除循环是提高性能(10倍)的源泉： import profile import numpy as NP def np_test(a2darray) : row_sums = NP.sum(a2darray, axis=1) return NP.sum(row_sums) def std
在numpy中某处有插入排序吗？我的数组需要一个argsort,但是内置的quick,merge和heap不适合几乎排序的数组.解决方法:从numpy 1.17.0 release notes： Timsort has been implemented and is now used in place of mergesort. […] Timsort features improved performace on already or
我尝试遵循tutorial,但经过数小时的ATLAS LAPACK构建后,make install出现错误.我尝试下载以下4个库并仍然安装但没有骰子. 目前,我已经从ubuntu存储库安装了numpy 1.3和scipy 0.7.2.我需要scipy 0.9的功能.有什么办法(最好是万无一失)可以安装吗？解决方法:ActivePython包括一个程序
对于SciPy函数fmin_ncg,是否可以将粗麻布和渐变作为变量而不是函数提供？ 我正在尝试用python重写一些Matlab代码.该代码涉及使用优化例程以使某些参数适合一组数据.为此,我提供了渐变和粗麻布.例如在Matlab中,我有这样的东西： fmincon(@myFunc,x0,[],[],[],[],lb,ub,[],options);
scipy的optimize.fmin和optimize.leastsq有什么区别？它们似乎在this example page中的用法几乎相同.我能看到的唯一区别是,leastsq实际上是自己计算平方和(正如其名称所暗示的),而在使用fmin时,则必须手动执行此操作.除此之外,这两个功能是否等效？解决方法:下面有不同的算法. fmin使
我使用easy_install scipy安装了scipy,但是Python找不到scipy.fftpack.dct()函数.我做错了什么？解决方法:scipy.fftpack.dct在scipy版本0.10.dev中可用,但在version 0.9中丢失.因此,您可能具有0.9或更早版本.
我在这里阅读了有关各种Python环境的优缺点的各种文章.话虽如此,我比进行这项尽职调查之前更加困惑. 我的应用程序是算法交易,回测和分析工具开发,所以我知道我想要以下功能： -numpy -科学 -Matplotlib -spyder IDE 根据用户在此处http://code.google.com/p/spyderlib/wiki/Installa
我正在尝试从自定义概率密度函数(PDF)执行逆采样.我只是想知道是否有可能,即集成PDF,将结果求反,然后求解给定的统一数. PDF的形状为f(x,alpha,mean(x))=(1 / Gamma(alpha 1)(x))((x *(alpha 1)/ mean(x))^(alpha 1))exp (-(alpha 1)*(x / mean(x)),其中x>0.从形状中来看,sub-150的
我想做的是添加一个颜色条(在下图的右侧),该颜色条将显示两个子图的颜色条(它们的比例相同). 另一件事对我来说真的没有意义,就是为什么我尝试在代码末尾绘制的线没有绘制(它们应该是两个图中心的水平线) 谢谢您的帮助. 这是代码： idx=0 b=plt.psd(dOD[:,idx],Fs=self.fs,NFFT=512
我正在使用Scipy进行FEM项目.现在我的问题是 稀疏矩阵的组装太慢.我计算每个元素在密集小矩阵中的贡献(每个对应一个)元件).为了组装全局矩阵,我遍历了所有矩阵小密集矩阵,并通过以下方式设置矩阵条目： [i,j] = someList[k][l] Mglobal[i,j] = Mglobal[i,j] + Mlocal[k,l] Mglobal
编辑：使用Numpy的解决方案会很好,我以前在安装它们时都遇到了问题,但是现在在某些系统上已经变得很麻木了 像http://en.wikipedia.org/wiki/Cubic_Hermite_spline#Finite_difference这样的东西会很棒. 我有一组x,y数据点,我正在寻找一种在数据点之间绘制平滑路径的方法.我需要访问实
是否有np.fromfile()的最大文件大小？我正在尝试读取一个48GB的文件,其中包含约2.1e9个记录(每个记录有5个值). 当我将计数限制为8e7时,它可以工作： fromfile(filename, dtp, int(8e7)) Out[69]: array([(1, 244025.0, 1.1666666269302368, 360.1666564941406, 50.0), (2, 24
我想从稀疏稀疏矩阵中提取特定的行和列-可能lil_matrix将是此处的最佳选择. 在这里工作正常： from scipy import sparse lilm=sparse.lil_matrix((10,10)) lilm[0:4,0:3] 这将返回一个4×3的稀疏矩阵.我不想从矩阵中得到一个块,而是希望有单列和单行.我希望这可以工作： lilm[[1,2,
我试图让scipy.misc.imread读入图像并告诉我它的大小,我已经能够在其他计算机上做得很好,但是在新的Mac上却失败了： Python 2.7.4 (default, May 16 2013, 16:40:58) [GCC 4.2.1 Compatible Apple Clang 4.1 ((tags/Apple/clang-421.11.65))] on darwin Type "help", "copyright",
我有一个循环,在每次迭代中,我得到一个稀疏矩阵N的列c. 我想使用逐列组装/增长/累积N N = scipy.sparse.hstack([N, c]) 为此,最好将行长度为0的矩阵初始化.但是, N = scipy.sparse.csc_matrix((4,0)) 引发ValueError：无效的形状. 有什么建议,如何正确执行？解决方法:你不能与Num
我需要测量两个n维向量之间的距离.看来Mahalanobis Distance是个不错的选择,所以我想尝试一下. 我的代码如下所示： import numpy as np import scipy.spatial.distance.mahalanobis x = [19, 8, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 18, 0, 1673, 9, 218] y = [17, 6, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 8, 0, 984,
我想用python生成矩形脉冲.我相信可以用numpy或scipy来完成.但是我无法从API获得它.生成矩形脉冲后,将使用matplotlib对其进行绘制.解决方法:要创建一维数组,将所有零都保留,但要扩展1.0值-一个矩形脉冲： import numpy as np a = np.zeros( (1000,) ) # whatever size. initializ
有没有办法使scipy优化模块使用较小的步长？ 我正在使用一组我认为接近最佳值的变量(大约40个)优化问题,但是,当我运行scipy最小化模块(到目前为止,我已经尝试过L-BFGS和CG)时,它们不会收敛,因为初始步长太大.解决方法:我相信cobyla是scipy.optimize.minimize中支持此功能的唯一技术.
我需要将泊松分布拟合到一组数据： fitfunc = lambda p, x: p[0]*pow(p[1],x)*pow(e,-p[1])/math.gamma(x+1) # Target function errfunc = lambda p, x, y: fitfunc(p, x) - y # Distance to the target function p0 = [1., 2.] # Initial guess for the parameters p1, success =
昨天我在这里发布了一个问题：ValueError and odepack.error using integrate.odeint(),我认为已经成功回答了.但是,此后我注意到了两件事. >运行此程序时,它不会趋向于所需的速度vr >当运行程序并随着时间变化而改变角度(代表道路的坡度)时,它并不总是返回所需的速度vr,甚至不会返回
我尝试使用scipy深入研究取决于多个变量的函数优化 在使用批处理文件调用此工具后,我有一个从数据挖掘工具返回预测的函数. def query(x): import numpy as np file_direc_in="path_to_input_file.csv" file_direc_out="path_to_output_file.csv" with open(fil
我一直在尝试获取30×30阵列的内核密度估计.下面是一个简短的示例, from scipy.stats import gaussian_kde x = arange(-0.5,0.51,1/29.) y = arange(-0.5,0.51,1/29.) z = randn(30,30) vec = vstack((x,y)) KDE = gaussian_kde(z.T) KDE2 = KDE(vec) 这给出了以下错误, Val
我正在尝试比较二维数组的sklearn.neighbors.KernelDensity和scipy.stats.gaussian_kde的性能. 从this article开始,我发现带宽(bw)在每个函数中的处理方式都不同.本文提供了一种在scipy中设置正确的bw的方法,因此它将等同于sklearn中使用的方法.基本上,它将bw除以样本标准偏差.结
我在将NumPy数组转换为1-D时遇到问题.我调查了在SO上发现的想法,但问题仍然存在. nu = np.reshape(np.dot(prior.T, randn(d)), -1) print 'nu1', str(nu.shape) print nu nu = nu.ravel() print 'nu2', str(nu.shape) print nu nu = nu.flatten() print 'nu3', str(nu.shape)
