如何在sympy中计算多元函数的(符号)梯度？显然我可以分别计算每个变量的导数，但是是否有矢量化运算可以做到这一点？例如m=sympy.Matrix(sympy.symbols('abcd'))现在对于i=0..3我可以这样做:sympy.diff(np.sum(m*m.T),m[i])这会起作用，但我宁愿做类似的事情:sympy.diff(np.sum(m*m.T),m)这不起作用(“AttributeError:ImmutableMatrix没有属性_diff_wrt”)。 最佳答案 只需对m使用列表理解:[sympy.diff
因此，我绘制的波形(和其他东西)导致矢量文件(PDF)比相应的光栅文件(PNG)更大。我想这是因为绘制的数据集非常大，矢量文件中有数百万条指令。除了更大之外，PDF阅读器也很难显示PDF。在某些上，加载需要几秒钟；在其他人身上，它根本不加载。在pyplot中，是否可以绘制带有矢量轴、标签和所有其他文本的位图？我目前(非常糟糕)的解决方案是生成PDF，生成PNG，用inkscape打开PDF，然后用PNG替换绘图。显然，如果您意识到必须重新生成图，这太手动且非常耗时。 最佳答案 它应该像将rasterized=True传递给plot命
我在http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/quiver_demo.html上找到了这段代码frompylabimport*fromnumpyimportmaX,Y=meshgrid(arange(0,2*pi,.2),arange(0,2*pi,.2))U=cos(X)V=sin(Y)#1figure()Q=quiver(U,V)qk=quiverkey(Q,0.5,0.92,2,r'$2\frac{m}{s}$',labelpos='W',fontproperties={'weight':'bold'})l
我有一个pandas.Series的正数。我需要找到“异常值”的索引，其值与之前的“规范”相差3或更多。如何向量化这个函数:defbaseline(s):values=[]indexes=[]last_valid=s.iloc[0]foridx,valins.iteritems():ifabs(val-last_valid)>=3:values.append(val)indexes.append(idx)else:last_valid=valreturnpd.Series(values,index=indexes)例如，如果输入是:importpandasaspds=pd.Series
我需要计算矢量场的旋度并使用matplotlib绘制它。我正在寻找的一个简单示例可以这样说:如何计算和绘制quiver3d_demo.py中矢量场的旋度？在matplotlib库中？ 最佳答案 您可以使用sympy.curl()计算矢量场的旋度。示例:假设F(x,y,z)=y2zi-xyj+z2k，然后:y将是R[1]，x是R[0]和z是R[2]三个轴的单位向量i,j,k，分别为R.x,R.y,R.z.计算矢量场旋度的代码是:fromsympy.physics.vectorimportReferenceFramefromsympy.
我正在对二维数组中大小不变的移动窗口应用操作。是否有一种有效的类似矢量化的操作，我可以实现它而无需在Python中循环？我当前的结构看起来像这样foriinrange(1,xmax-1):forjinrange(1,ymax-1):out[i][j]=f(in[i][j],in[i+1][j],in[i-1][j],in[i][j+1],in[i][j-1],...)eat在这个问题中留下的评论暗示了将此操作向量化的可能性，但没有进一步的细节vectorizedindexing/slicinginnumpy/scipy? 最佳答案
是否有可用于计算矢量场散度的函数？(在matlab中)我希望它存在于numpy/scipy中，但我无法使用Google找到它。我需要计算div[A*grad(F)]，其中F=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])#(2Dnumpyndarray)A=np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])#(2Dnumpyndarray)所以grad(F)是二维ndarray的列表我知道我可以像this这样计算散度但不想重新发明轮子。(我也希望有更优化的东西)有人有建议吗？ 最佳答案 给阅读这篇文章的每
当我尝试使用PIL打开EPS或SVG图像时遇到了几个问题。期初每股yieldfromPILimportImagetest=Image.open('test.eps')结束于:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Python27\Lib\site-packages\PIL\Image.py",line1965,inopenreturnfactory(fp,filename)File"C:\Python27\Lib\site-packages\PIL\ImageFile.py",line91,in__init__self
MaximumDrawdown是量化金融中常用的风险指标，用于评估所经历的最大负返回。最近，我对使用循环方法计算最大回撤的时间变得不耐烦了。defmax_dd_loop(returns):"""returnsisassumedtobeapandasseries"""max_so_far=Nonestart,end=None,Noner=returns.add(1).cumprod()forr_startinr.index:forr_endinr.index:ifr_start我熟悉矢量化解决方案会更好的普遍看法。问题是:我可以向量化这个问题吗？这个解决方案是什么样的？它有多大好处？编辑
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。在html中呈现矢量/字体的最佳方式是什么？
