我想知道是否有一个Python包(numpy或其他)具有计算小矩阵(比如2x2)的第一个特征值和特征向量的函数。我可以按如下方式在numpy中使用linalg包。importnumpyasnpdefwhatever():A=np.asmatrix(np.rand(2,2))evals,evecs=np.linalg.eig(A)#Assumethattheeigenvaluesareorderedfromlargetosmallandthatthe#eigenvectorsareorderedaccordingly.returnevals[0],evecs[:,0]但这需要很长时间。我
我正在尝试使用curve_fit将逻辑增长曲线拟合到我的数据，并使用以下函数作为输入。deflogistic(x,y0,k,d,a,b):ifb>0anda>0:y=(k*pow(1+np.exp(d-(a*b*x)),(-1/b)))+y0elifb>=-1orb如您所见，我使用的函数对它可以接受的参数a和b的值有一些限制。关于如何处理不正确的值的任何猜测？输入函数应该引发异常还是返回虚拟值？提前致谢。 最佳答案 当参数超出允许范围时，返回一个非常大的数字(与要拟合的数据相去甚远)。这将(希望)惩罚这种参数选择，以至于curve_
我有一个关于拟合和获取随机数的问题。情况是这样的:首先，我有一个来自数据点的直方图。importnumpyasnp"""createrandomdatapoints"""mu=10sigma=5n=1000datapoints=np.random.normal(mu,sigma,n)"""createnormalizedhistrogramofthedata"""bins=np.linspace(0,20,21)H,bins=np.histogram(data,bins,density=True)我想将此直方图解释为概率密度函数(带有例如2个自由参数)，以便我可以使用它来生成随机数，并
我想用numpy数组初始化一个稀疏矩阵。numpy数组包含NaN作为我程序的零，初始化稀疏矩阵的代码如下:a=np.array([[np.NaN,np.NaN,10]])zero_a=np.array([[0,0,10]])spr_a=lil_matrix(a)zero_spr_a=lil_matrix(zero_a)printrepr(spr_a)printrepr(zero_spr_a)输出是1x3sparsematrixoftype'type'numpy.float64''with3storedelementsinLInkedListformat1x3sparsematrixof
我想对以下非线性方程进行根搜索，我在Python中进行了搜索，但它不起作用。我的代码在下面frompylabimport*importscipyimportscipy.optimizedefz1(x,y):temp=1+1j+x+2*y;returntempdefz2(x,y):temp=-1j-2*x+sqrt(3)*y;returntempdeffunc(x):temp=[z1(x[0],x[1])-1.0/(1-1.0/(z2(x[0],x[1]))),1-2.0/(z2(x[0],x[1])-4.0/z1(x[0],x[1]))]returntempresult=scipy.o
我有一个通过scipy.sparse创建的稀疏988x1向量(csr_matrix中的一列)。有没有办法在不必将稀疏矩阵转换为密集矩阵的情况下获得其均值和标准差？numpy.mean似乎只适用于密集向量。 最佳答案 由于您正在执行列切片，因此最好使用CSC而不是CSR来存储矩阵。但这取决于您对矩阵进行的其他操作。要计算CSC矩阵中列的平均值，您可以使用mean()矩阵的函数。要有效地计算标准偏差，需要付出更多的努力。首先，假设您得到这样的稀疏列:col=A.getcol(colindex)然后像这样计算方差:N=col.shape[
我需要将大量numpy向量存储到磁盘。现在，我尝试存储的矢量长约24亿个元素，数据为float64。序列化到磁盘时，这需要大约18GB的空间。如果我使用struct.pack()并使用float32(4字节)，我可以将它减少到~9GB。我不需要接近这个数量的精确磁盘空间，这将很快成为一个问题，因为我预计我需要存储的值的数量可能会增长一两个数量级。我在想，如果我可以访问前4个有效数字，我可以将这些值存储在一个int中，并且只使用1或2个字节的空间。但是，我不知道如何有效地做到这一点。有没有人有任何想法或建议？ 最佳答案 如果你的数
我正在尝试运行hstack以将一列整数值连接到由TF-IDF创建的列列表(因此我最终可以在分类器中使用所有这些列/特征)。我正在使用pandas阅读专栏，检查任何NA值并将它们转换为数据框中的最大值，如下所示:OtherColumn=p.read_csv('file.csv',delimiter=";",na_values=['?'])[["OtherColumn"]]OtherColumn=OtherColumn.fillna(OtherColumn.max())OtherColumn=OtherColumn.convert_objects(convert_numeric=True)
首先，一些背景知识:我使用球谐函数作为球体表面的函数示例，例如本图中的前球体:我制作了其中一个球体，根据其表面各点的调和函数值着色。我首先对大量点执行此操作，因此我的函数非常准确。我将其称为我的fine球体。现在我有了我的fine球体，我在球体上取了相对较少的点。这些是我希望从训练数据中进行插值的点，我称它们为interp点。这是我的interp点，根据它们的值着色，绘制在我的fine球体上。现在，该项目的目标是使用这些interp点来训练SciPyRadialBasisFunction在球体上插入我的函数。我能够使用以下方法做到这一点:#Traintheinterpolationus
我想指定probabilitydensityfunction一个分布，然后在Python中从该分布中选取N个随机数。我该怎么做？ 最佳答案 一般来说，您想要逆累积概率密度函数。一旦你有了它，那么沿着分布生成随机数就很简单了:importrandomdefsample(n):return[icdf(random.random())for_inrange(n)]或者，如果您使用NumPy:importnumpyasnpdefsample(n):returnicdf(np.random.random(n))在这两种情况下，icdf都是逆累
