目前我正在使用PuLP来解决最大化问题。它工作正常，但我希望能够获得N种最佳解决方案，而不仅仅是一个。有没有办法在PuLP或任何其他免费/Python解决方案中执行此操作？我曾想过从最优解中随机选择一些变量并将它们丢弃并重新运行的想法，但这似乎完全是一个hack。 最佳答案 如果你的问题很快就能解决，你可以尝试从上面逐步限制目标。例如，如果最优解的目标值为X，尝试使用附加约束重新运行问题:problem+=objective缩减步骤eps取决于您对问题的了解。当然，如果你只是盲目地挑选一些eps并得到一个解决方案，你不知道这个解决方
我正在编写一段代码，其中一部分是读取图像源并将其显示在屏幕上供用户交互。我还需要锐化的图像数据。我使用以下代码读取数据并将其显示在pyGame中defimage_and_sharpen_array(file_name):#readtheimagedataandreturnit,withthesharpenedimageimage=misc.imread(file_name)blurred=ndimage.gaussian_filter(image,3)edge=ndimage.gaussian_filter(blurred,1)alpha=20out=blurred+alpha*(bl
我在正确初始化NumPyCAPI时遇到问题。我想我已经将问题隔离到从不同的翻译单元调用import_array，但我不知道为什么这很重要。最小工作示例:header1.hpp#ifndefHEADER1_HPP#defineHEADER1_HPP#include#include#includevoidinitialize();#endiffile1.cpp#include"header1.hpp"void*wrap_import_array(){import_array();return(void*)1;}voidinitialize(){wrap_import_array();}fi
沿着3dnumpy数组的Z向量执行卷积，然后对结果进行其他操作，但它很慢，因为它现在实现了。for循环是什么让我在这里变慢还是卷积？我尝试reshape为一维向量并在1遍中执行卷积(就像我在Matlab中所做的那样)，没有for循环，但它并没有提高性能。我的Matlab版本比我在Python中能想到的任何东西都快大约50%。相关代码段:convolved=np.zeros((y_lines,x_lines,z_depth))foriinrange(0,y_lines):forjinrange(0,x_lines):convolved[i,j,:]=fftconvolve(data[i,
我有一个numpy数组，它包含具有以下格式(x,y,z,w)的4维向量数组的大小是4xN。现在，我拥有的数据是我拥有(x,y,z)空间位置的位置，w在此位置保存一些特定的测量值。现在，可能有与(x,y,z)位置相关联的多个测量值(以float测量)。我想做的是过滤数组，以便我得到一个新数组，其中我获得与每个(x,y,z)位置对应的最大测量值。所以如果我的数据是这样的:x,y,z,w1x,y,z,w2x,y,z,w3w1大于w2和w3，过滤后的数据为:x,y,z,w1更具体地说，假设我有这样的数据:[[0.77321260.486494810.297718190.91622924][0.
我有一个力-位移数据的DataFrame。位移数组已设置为DataFrame索引，列是我针对不同测试的各种力曲线。如何计算完成的功(即“曲线下的面积”)？我看了numpy.trapz这似乎可以满足我的需要，但我认为我可以避免像这样循环遍历每一列:importnumpyasnpimportpandasaspdforces=pd.read_csv(...)work_done={}forcolinforces.columns:work_done[col]=np.trapz(forces.loc[col],forces.index))我希望创建一个新的曲线下区域的DataFrame而不是dic
我有一个小型的3层神经网络，其中包含两个输入神经元、两个隐藏神经元和一个输出神经元。我试图坚持以下仅使用2个隐藏神经元的格式。我试图展示如何将其用作XOR逻辑门，但是只有两个隐藏的神经元在1,000,000次迭代后得到以下糟糕的输出!Input:00Output:[0.01039096]Input:10Output:[0.93708829]Input:01Output:[0.93599738]Input:11Output:[0.51917667]如果我使用三个隐藏的神经元，我将通过100,000次迭代获得更好的输出:Input:00Output:[0.01831612]Input:10
我已经学习Python几个月了，但现在我在研究nltk等模块时发现我的2.7安装存在一些问题。但是，当我想使用帮助(“模块”)列出模块时，我遇到了我认为可以解释问题的主要错误:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/distribute-0.6.28-py2.7.egg/setuptools/command/install_scripts.py:3:UserWarning:Modulenumpywasalreadyimportedfrom/Library/Python/2
因此，我创建了一个垂直numpy数组，使用了/=运算符，但输出似乎不正确。基本上，如果x是向量，则s是标量。我希望x/=s将x的每个条目除以s。但是，我无法理解输出。该运算符仅应用于x中的部分条目，我不确定它们是如何选择的。In[8]:np.__version__Out[8]:'1.10.4'In[9]:x=np.random.rand(5,1)In[10]:xOut[10]:array([[0.47577008],[0.66127875],[0.49337183],[0.47195985],[0.82384023]])####In[11]:x/=x[2]In[12]:xOut[12]
我有一个包含超过330,000行的np.array。我只是尝试取它的平均值，它返回NaN。即使我尝试过滤掉数组中任何可能的NaN值(无论如何都不应该有)，average也会返回NaN。我在做一些完全古怪的事情吗？我的代码在这里:average(ngma_heat_daily)Out[70]:nanaverage(ngma_heat_daily[ngma_heat_daily!=nan])Out[71]:nan 最佳答案 试试这个:>>>np.nanmean(ngma_heat_daily)此函数在取平均值之前从数组中删除NaN值。编
