我正在尝试使用scipy(0.10.1)快速破解以可视化凸包。我可以使用下面的代码得到凸包:vecs=[[-0.094218,51.478927],[-0.09348,51.479364],[-0.094218,51.478927],...[-0.094218,51.478927],[-0.094321,51.479918],[-0.094218,51.478927],[-0.094222,51.478837],[-0.094241,51.478388],[-0.094108,51.478116],[-0.09445,51.480279],[-0.094256,51.478028],[
尝试使用scipy的优化模块来查找使用slsqp的函数的最小值，但我遇到了一些问题。调用该函数的实际代码如下所示:defminimizeWebEnergyLost(x,parameters):"""values=[theta,velocity]"""firstTerm=lambdavalues:(x*values[1]**2/2.0)sqrtTerm=lambdavalues:np.sqrt((parameters.gravity**2*x**2)/(4*values[1]**4*np.cos(values[0])**4)+1)secondTerm=lambdavalues:(valu
我对scipy.spatial.distance.pdist如何处理缺失的(nan)值感到有点困惑。因此，以防万一我弄乱了矩阵的维度，让我们把它移开。来自文档:Thepointsarearrangedasmn-dimensionalrowvectorsinthematrixX.那么让我们在10维空间中生成三个具有缺失值的点:numpy.random.seed(123456789)data=numpy.random.rand(3,10)*5data[data如果我计算这三个观测值的欧氏距离:pdist(data,"euclidean")我得到:array([nan,nan,nan])Ho
我正在使用Scipy使用scipy.sparse.lil_matrix构建一个大型稀疏(250kX250k)共现矩阵。共现矩阵是三角形的；也就是说，M[i,j]==M[j,i]。由于将所有数据存储两次效率非常低(在我的情况下，不可能)，因此我目前将数据存储在坐标(i,j)处，其中i始终小于j。所以换句话说，我在(2,3)处存储了一个值，在(3,2)处没有存储任何值，即使我的模型中的(3,2)应该等于(2,3)。(示例见下表)我的问题是我需要能够随机提取与给定索引对应的数据，但是，至少我目前正在这样做，一半数据在行中，一半在列中，像这样:M=[12340567008900010]因此，鉴
我正在研究欧几里得距离度量的不同实现，我注意到我得到了Scipy、纯Python和Java的不同结果。下面是我如何使用Scipy(=选项1)计算距离:distance=scipy.spatial.distance.euclidean(sample,training_vector)这是我在论坛中找到的Python实现(选项2):distance=math.sqrt(sum([(a-b)**2fora,binzip(training_vector,sample)]))最后，这是我在Java中的实现(选项3):publicdoubledistance(int[]a,int[]b){asser
这个问题在这里已经有了答案:Fastarbitrarydistributionrandomsampling(inversetransformsampling)(5个答案)关闭4年前。我希望使用蒙特卡洛类型模拟来总结任意数量的事物概率分布。我想随机抽取某些东西的连续分布并将它们添加到其他连续分布的其他随机样本中，最终得到它们组合的概率分布。分布本身是经验性的——它们不是函数，而是P99=2.4、P90=7.12、P50=24.53、P10=82.14等形式(实际上有很多这样的点)。这些分布或多或少呈对数正态分布，因此如果有必要，将它们近似为对数正态分布可能会很好。但是我怎么能把它输入到S
我最近一直在学习Python多处理，但遇到了障碍。我有一个lerge稀疏SciPy数组(CSC格式)，我需要在5个工作进程之间以只读格式共享。我读过this和this(numpy-shared)，但这似乎只适用于密集类型。我如何在5个多处理Process对象之间共享scipy.sparse.csc_matrix()而无需复制(或最少复制)？即使是numpy-shared方法似乎也需要复制整个数组，即便如此，我也不能只将scipy.sparse转换为mp.Array()。谁能帮我指出正确的方向？谢谢! 最佳答案 我无法帮助您解决问题的
我刚刚安装了ArcGISv10.264位后台处理，它安装了Python2.7.364位和NumPy1.6.1。我在同一个Python安装中安装了SciPy0.12.064位。当我打开Python解释器时，我能够成功导入arcpy、numpy和scipy。但是，当我尝试importscipy.ndimage时，我收到一条错误消息，提示numpy.core.multiarrayfailedtoimport。我在网上找到的与此错误相关的所有内容都引用了scipy和numpy之间的问题，并建议升级到numpy1.6.1。我已经在numpy1.6.1了。有什么想法可以解决这个问题吗？
我比较了使用numpy/scipy对两个信号进行卷积/关联的不同方法。事实证明，速度存在巨大差异。我比较了以下方法:从numpy包关联(plot中的np.correlate)从scipy.signal包关联(图中的sps.correlate)来自scipy.signal的fftconvolve(图中的sps.fftconvolve)现在我当然明白fftconvolve和其他两个函数之间有相当大的区别。我不明白的是为什么sps.correlate比np.correlate慢得多。有人知道为什么scipy使用这么慢的实现吗？为了完整起见，这里是生成情节的代码:importtimeimpor
我一直在使用scipy.optimize.minimize(docs)当我定义一个不可能满足约束的问题时，我注意到了一些奇怪的行为。这是一个例子:fromscipyimportoptimize#minimizef(x)=x^2-4xdeff(x):returnx**2-4*xdefx_constraint(x,sign,value):returnsign*(x-value)#subjecttox>=5andx结果输出:fun:-3.0jac:array([2.])message:'Optimizationterminatedsuccessfully.'nfev:3nit:5njev:1
