我正在scipy/numpy中寻找一个优化例程，它可以解决非线性最小二乘类型问题(例如，将参数函数拟合到大型数据集)，但包括边界和约束(例如，最小值和最大值)待优化参数)。目前我正在使用mpfit的python版本(从idl翻译...):这显然不是最佳的，虽然它工作得很好。python/scipy/etc中的高效例程可能会很棒!这里非常欢迎任何意见:-)谢谢! 最佳答案 scipy.optimize.least_squares在scipy0.17中(2016年1月)处理边界；使用它，而不是这个hack。有界约束可以很容易地变成二次的
我正在使用scikit-learn包中的截断SVD。在SVD的定义中，原始矩阵A近似为乘积A≈UΣV*其中U和V具有正交列，Σ是非负对角线。我需要得到U、Σ和V*矩阵。看源码here我发现V*在调用fit_transform后存储在self.components_字段中。是否可以得到U和Σ矩阵？我的代码:importsklearn.decompositionasskdimportnumpyasnpmatrix=np.random.random((20,20))trsvd=skd.TruncatedSVD(n_components=15)transformed=trsvd.fit_tra
我正在使用scikit-learn包中的截断SVD。在SVD的定义中，原始矩阵A近似为乘积A≈UΣV*其中U和V具有正交列，Σ是非负对角线。我需要得到U、Σ和V*矩阵。看源码here我发现V*在调用fit_transform后存储在self.components_字段中。是否可以得到U和Σ矩阵？我的代码:importsklearn.decompositionasskdimportnumpyasnpmatrix=np.random.random((20,20))trsvd=skd.TruncatedSVD(n_components=15)transformed=trsvd.fit_tra
我打算将二维高斯函数拟合到显示激光束的图像中，以获取其参数，如FWHM和位置。到目前为止，我试图了解如何在Python中定义2D高斯函数以及如何将x和y变量传递给它。我编写了一个小脚本，它定义了该函数，绘制它，为其添加一些噪声，然后尝试使用curve_fit对其进行拟合。除了我尝试将模型函数拟合到嘈杂数据的最后一步之外，一切似乎都有效。这是我的代码:importscipy.optimizeasoptimportnumpyasnpimportpylabasplt#definemodelfunctionandpassindependantvariablesxandyasalistdeftw
我打算将二维高斯函数拟合到显示激光束的图像中，以获取其参数，如FWHM和位置。到目前为止，我试图了解如何在Python中定义2D高斯函数以及如何将x和y变量传递给它。我编写了一个小脚本，它定义了该函数，绘制它，为其添加一些噪声，然后尝试使用curve_fit对其进行拟合。除了我尝试将模型函数拟合到嘈杂数据的最后一步之外，一切似乎都有效。这是我的代码:importscipy.optimizeasoptimportnumpyasnpimportpylabasplt#definemodelfunctionandpassindependantvariablesxandyasalistdeftw
我有两个一维数组，我想看看它们之间的相互关系。我应该在numpy中使用什么程序？我正在使用numpy.corrcoef(arrayA,arrayB)和numpy.correlate(arrayA,arrayB)并且两者都给出了一些我无法理解或理解的结果。有人可以阐明如何理解和解释这些数值结果(最好使用示例)？ 最佳答案 numpy.correlate只返回两个向量的互相关。如果您需要了解互相关，请从http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation开始.通过查看自相关函数(与自身交叉相关的向
我有两个一维数组，我想看看它们之间的相互关系。我应该在numpy中使用什么程序？我正在使用numpy.corrcoef(arrayA,arrayB)和numpy.correlate(arrayA,arrayB)并且两者都给出了一些我无法理解或理解的结果。有人可以阐明如何理解和解释这些数值结果(最好使用示例)？ 最佳答案 numpy.correlate只返回两个向量的互相关。如果您需要了解互相关，请从http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation开始.通过查看自相关函数(与自身交叉相关的向
我希望生成一些关于我在python中创建的模型的统计信息。我想对其进行t检验，但想知道是否有一种简单的方法可以使用numpy/scipy来执行此操作。周围有什么好的解释吗？例如，我有三个相关的数据集，如下所示:[55.0,55.0,47.0,47.0,55.0,55.0,55.0,63.0]现在，我想对它们进行学生t检验。 最佳答案 在scipy.stats中包有几个ttest_...功能。参见here中的示例:>>>print't-statistic=%6.3fpvalue=%6.4f'%stats.ttest_1samp(x,m
我希望生成一些关于我在python中创建的模型的统计信息。我想对其进行t检验，但想知道是否有一种简单的方法可以使用numpy/scipy来执行此操作。周围有什么好的解释吗？例如，我有三个相关的数据集，如下所示:[55.0,55.0,47.0,47.0,55.0,55.0,55.0,63.0]现在，我想对它们进行学生t检验。 最佳答案 在scipy.stats中包有几个ttest_...功能。参见here中的示例:>>>print't-statistic=%6.3fpvalue=%6.4f'%stats.ttest_1samp(x,m
我有一个(x,y)坐标列表，它们代表线条骨架。该列表是直接从二值图像中获得的:importnumpyasnplist=np.where(img_skeleton>0)现在列表中的点根据它们在图像中沿其中一个轴的位置进行排序。我想对列表进行排序，使顺序代表沿线的平滑路径。(目前这不是线弯曲回来的情况)。随后，我想将样条曲线拟合到这些点。已使用arcPyhere描述并解决了类似的问题.有没有一种方便的方法可以使用python、numpy、scipy、openCV(或其他库？)来实现这一点？以下是示例图像。它会生成一个包含59个(x,y)坐标的列表。当我将列表发送到scipy的样条拟合例程时
