SciPy有三种对样本进行一维积分的方法(trapz、simps和romb)和一种对函数进行二维积分的方法(dblquad)，但它似乎没有进行二维积分的方法超过样本——甚至是矩形网格上的样本。我看到的最接近的是scipy.interpolate.RectBivariateSpline.integral——您可以从矩形网格上的数据创建一个RectBivariateSpline，然后对其进行积分。但是，这并不是很快。我想要比矩形方法更准确的方法(即只是总结所有内容)。比方说，我可以使用2DSimpson规则，方法是创建一个具有正确权重的数组，将其乘以我想要积分的数组，然后对结果求和。但是，
我在导入scipy.special包时遇到问题。它没有害处，只是烦人/有趣。当我使用importscipyassp导入scipy然后尝试访问sp.special我得到:>>>importscipyassp>>>sp.specialTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'module'objecthasnoattribute'special'>>>但是如果我随后执行importscipy.special我可以通过scipy.special和sp.special访问特殊模块:>>>importscipyass
我在导入scipy.special包时遇到问题。它没有害处，只是烦人/有趣。当我使用importscipyassp导入scipy然后尝试访问sp.special我得到:>>>importscipyassp>>>sp.specialTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'module'objecthasnoattribute'special'>>>但是如果我随后执行importscipy.special我可以通过scipy.special和sp.special访问特殊模块:>>>importscipyass
我使用Cholesky分解从多维高斯中抽取随机变量，并计算随机变量的功率谱。我从numpy.linalg.cholesky得到的结果总是比scipy.linalg.cholesky有更高的高频功率。可能导致此结果的这两个函数之间的区别是什么？哪个在数值上更稳定？这是我使用的代码:n=2000m=10000c0=np.exp(-.05*np.arange(n))C=linalg.toeplitz(c0)Xn=np.dot(np.random.randn(m,n),np.linalg.cholesky(C))Xs=np.dot(np.random.randn(m,n),linalg.cho
我使用Cholesky分解从多维高斯中抽取随机变量，并计算随机变量的功率谱。我从numpy.linalg.cholesky得到的结果总是比scipy.linalg.cholesky有更高的高频功率。可能导致此结果的这两个函数之间的区别是什么？哪个在数值上更稳定？这是我使用的代码:n=2000m=10000c0=np.exp(-.05*np.arange(n))C=linalg.toeplitz(c0)Xn=np.dot(np.random.randn(m,n),np.linalg.cholesky(C))Xs=np.dot(np.random.randn(m,n),linalg.cho
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合其中包含一些数据的直方图。如果我想在y中添加错误，我可以简单地通过对拟合应用weight来实现。但是如何在x中应用误差(即在直方图的情况下由于合并引起的误差)？我的问题也适用于使用curve_fit或polyfit进行线性回归时x中的错误；我知道如何在y中添加错误，但不知道如何在x中添加错误。这里有一个例子(部分来自matplotlibdocumentation):importnumpyasnpimportpylabasPfromscipy.optimizeimportcurve_fit#createthedatahis
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合其中包含一些数据的直方图。如果我想在y中添加错误，我可以简单地通过对拟合应用weight来实现。但是如何在x中应用误差(即在直方图的情况下由于合并引起的误差)？我的问题也适用于使用curve_fit或polyfit进行线性回归时x中的错误；我知道如何在y中添加错误，但不知道如何在x中添加错误。这里有一个例子(部分来自matplotlibdocumentation):importnumpyasnpimportpylabasPfromscipy.optimizeimportcurve_fit#createthedatahis
我都见过:importscipyassp和:importscipyassc是否在任何地方列出了官方偏好？例如，在IntroductionoftheScipydocumentation,建议importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt但是Scipy包没有提供类似的缩写。在thisquestion，建议使用sp，但Scipy文档的链接实际上并未指定sp而不是sc。 最佳答案 “官方”答案，根据Scipydocumentation,是真的没有理由永远imp
我都见过:importscipyassp和:importscipyassc是否在任何地方列出了官方偏好？例如，在IntroductionoftheScipydocumentation,建议importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt但是Scipy包没有提供类似的缩写。在thisquestion，建议使用sp，但Scipy文档的链接实际上并未指定sp而不是sc。 最佳答案 “官方”答案，根据Scipydocumentation,是真的没有理由永远imp
我在64位机器上使用pythonv2.7.3和scipyv0.11.0以及py2exev0.6.10并使用来自ChristophGohlke的64位版本的包时收到以下错误消息.如果有人可以提供相关且有用的建议，我将不胜感激。这是错误消息:Traceback(mostrecentcalllast):File"test2.py",line4,inFile"scipy\sparse\__init__.pyo",line191,inFile"scipy\sparse\csgraph\__init__.pyo",line146,inFile"scipy\sparse\csgraph\_short
