我希望标题本身很清楚，我正在使用分数步法、有限差分公式(Navier-Stokes原始变量形式)解决2D盖驱动腔(方形域)问题，我有u和v分量整个域的速度，无需手动计算流线，是否有一个命令或绘图工具可以为我完成这项工作？我希望这个问题与编程足够相关，因为我需要一个工具来绘制流线而不显式计算它们。我已经解决了流涡度NS形式的相同问题，我只需要获取流函数的等高线图即可获得流线。我希望该工具或绘图仪是一个python库，并且可以安装在fedora中(我可以妥协并使用mint)而不用大惊小怪!如果有人指出库和相关命令，我将不胜感激(将节省大量时间) 最佳答案
有没有可以调用的方法在python中创建随机正交矩阵？可能使用numpy？或者有没有办法使用多个numpy方法创建一个正交矩阵？谢谢。 最佳答案 scipy0.18版有scipy.stats.ortho_group和scipy.stats.special_ortho_group.添加它的拉取请求是https://github.com/scipy/scipy/pull/5622例如，In[24]:fromscipy.statsimportortho_group#Requiresversion0.18ofscipyIn[25]:m=or
有没有可以调用的方法在python中创建随机正交矩阵？可能使用numpy？或者有没有办法使用多个numpy方法创建一个正交矩阵？谢谢。 最佳答案 scipy0.18版有scipy.stats.ortho_group和scipy.stats.special_ortho_group.添加它的拉取请求是https://github.com/scipy/scipy/pull/5622例如，In[24]:fromscipy.statsimportortho_group#Requiresversion0.18ofscipyIn[25]:m=or
我正在尝试创建一个绘图，但我只想让刻度标签显示为如上所示的对数刻度的位置。我只希望显示50、500和2000的次要刻度标签。无论如何要指定要显示的次要刻度标签吗？我一直在尝试解决这个问题，但没有找到一个好的解决方案。我能想到的就是获取minorticklabels()并将fontsize设置为0。这显示在第一个代码片段下方。我希望有一个更干净的解决方案。另一件事是更改颜色栏中的刻度标签的大小，我还没有弄清楚。如果有人知道这样做的方法，请告诉我，因为我在颜色栏中没有看到可以轻松做到这一点的方法。第一个代码:fig=figure(figto)ax=fig.add_subplot(111)a
我正在尝试创建一个绘图，但我只想让刻度标签显示为如上所示的对数刻度的位置。我只希望显示50、500和2000的次要刻度标签。无论如何要指定要显示的次要刻度标签吗？我一直在尝试解决这个问题，但没有找到一个好的解决方案。我能想到的就是获取minorticklabels()并将fontsize设置为0。这显示在第一个代码片段下方。我希望有一个更干净的解决方案。另一件事是更改颜色栏中的刻度标签的大小，我还没有弄清楚。如果有人知道这样做的方法，请告诉我，因为我在颜色栏中没有看到可以轻松做到这一点的方法。第一个代码:fig=figure(figto)ax=fig.add_subplot(111)a
假设我有一些经验数据:fromscipyimportstatssize=10000x=10*stats.expon.rvs(size=size)+0.2*np.random.uniform(size=size)它呈指数分布(带有一些噪声)，我想使用卡方拟合优度(GoF)测试来验证这一点。使用Python中的标准科学库(例如scipy或statsmodels)以最少的手动步骤和假设来执行此操作的最简单方法是什么？我可以为模型拟合:param=stats.expon.fit(x)plt.hist(x,normed=True,color='white',hatch='/')plt.plot(
假设我有一些经验数据:fromscipyimportstatssize=10000x=10*stats.expon.rvs(size=size)+0.2*np.random.uniform(size=size)它呈指数分布(带有一些噪声)，我想使用卡方拟合优度(GoF)测试来验证这一点。使用Python中的标准科学库(例如scipy或statsmodels)以最少的手动步骤和假设来执行此操作的最简单方法是什么？我可以为模型拟合:param=stats.expon.fit(x)plt.hist(x,normed=True,color='white',hatch='/')plt.plot(
我想使用python提高卷积的性能，并希望对如何最好地提高性能有所了解。我目前正在使用scipy执行卷积，使用的代码有点像下面的代码片段:importnumpyimportscipyimportscipy.signalimporttimeita=numpy.array([range(1000000)])a.reshape(1000,1000)filt=numpy.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])defconvolve():globala,filtscipy.signal.convolve2d(a,filt,mode="same")t=timeit.Ti
我想使用python提高卷积的性能，并希望对如何最好地提高性能有所了解。我目前正在使用scipy执行卷积，使用的代码有点像下面的代码片段:importnumpyimportscipyimportscipy.signalimporttimeita=numpy.array([range(1000000)])a.reshape(1000,1000)filt=numpy.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])defconvolve():globala,filtscipy.signal.convolve2d(a,filt,mode="same")t=timeit.Ti
使用发布的代码here，我创建了一个很好的层次聚类:假设左边的树状图是通过执行类似的操作创建的Y=sch.linkage(D,method='average')#Disadistancematrixcutoff=0.5*max(Y[:,2])Z=sch.dendrogram(Y,orientation='right',color_threshold=cutoff)现在我如何获得每个彩色簇的成员的索引？为了简化这种情况，忽略顶部的簇，只关注左侧的树状图矩阵。此信息应存储在树状图Z存储变量中。有一个函数可以做我想做的事情，叫做fcluster(参见文档here)。但是，我看不到在哪里可以为
