我正在尝试使用scipy.optimize包来查找成本函数的最大值。在这种特殊情况下:我有一张价格表，每天都在变化。为了方便起见，假设一天有8个小时，每小时的价格如下:price_list=np.array([1,2,6,8,8,5,2,1])在这个简化的例子中，我想从price_list中选择4个最高的价格。由于各种原因，我不想简单地排序和选择最好的四个价格，而是使用一些优化算法。我有几个限制条件，因此我决定使用scipy中的最小二乘算法，scipy.optimize.fmin_slsqp。我首先为我选择的时间创建一个时间表:schedule_list=np.zeros(len(pr
我正在尝试理解weave.inline以将C代码包装在我的Python程序中。下面的代码只是获取Numpy数组并将其所有元素乘以2。inl.pyimportnumpyimportscipy.weavea=numpy.array([1.0,2.0,3.0])N=a.shape[0]printacode=\"""inti;for(i=0;i然后我想从内联代码中携带一些功能到外部库中。让它成为2的平凡乘法。所以我创建了两个文件:mult.c#include"mult.h"floatmult(floatn){returnn*2;}mult.hfloatinc(floatn);现在我想在内联代码
我有一个O(N)NxNscipy.sparse.csr_matrix的集合，每个稀疏矩阵都有N个元素集的顺序。我想将所有这些矩阵加在一起以获得一个常规的NxNnumpy数组。(N大约为1000)。矩阵中非零元素的排列使得结果总和肯定不是稀疏的(实际上几乎没有零元素)。目前我正在做reduce(lambdax,y:x+y,[m.toarray()forminmy_sparse_matrices])虽然有效，但速度有点慢:当然，那里正在进行的大量无意义的零处理绝对是可怕的。还有更好的办法吗？在docs中对我来说没有什么明显的.更新:根据user545424的建议，我尝试了对稀疏矩阵求和以及
我正在尝试创建一个非常大的稀疏矩阵，其形状为(447957347,5027974)。并且，它包含3,289,288,566个元素。但是，当我使用scipy.sparse创建一个csr_matrix时，它返回如下内容:'with-1005678730storedelementsinCompressedSparseRowformat>创建矩阵的源码是:indptr=np.array(a,dtype=np.uint32)#aisapythonarray('L')containrowindexinformationindices=np.array(b,dtype=np.uint32)#bisa
我遇到了一个我无法解释的奇怪问题。我希望有人能帮忙!我正在运行Python2.7.3和Scipyv0.14.0，并尝试实现一些非常简单的多处理器算法，以使用multiprocessing模块加速我的代码。我已经设法使一个基本的示例起作用:importmultiprocessingimportnumpyasnpimporttime#importscipy.specialdefcompute_something(t):a=0.foriinrange(100000):a=np.sqrt(t)returnaif__name__=='__main__':pool_size=multiproces
我正在尝试编写自己的Python代码来计算一个和两个尾部独立t检验的t统计量和p值。我可以使用正态近似，但目前我只想使用t分布。我未能成功将SciPy统计库的结果与我的测试数据相匹配。我可以用一双新的眼睛看看我是否只是在某个地方犯了一个愚蠢的错误。请注意，这是cross-postedfromCross-Validated因为它在那里已经有一段时间没有回应了，所以我认为也可以听取一些软件开发人员的意见。我试图了解我正在使用的算法是否存在错误，该算法应该重现SciPy的结果。这是一个简单的算法，所以很奇怪为什么我找不到错误。我的代码:importnumpyasnpimportscipy.s
我指的是以下帖子:Usingscipy.signal.spectral.lombscargleforperioddiscovery我意识到在某些情况下给出的答案是正确的。sin(x)的频率，即1/(2*pi)#importsthenumericalarrayandscientificcomputingpackagesimportnumpyasnpimportscipyasspfromscipy.signalimportspectral#generates100evenlyspacedpointsbetween1and1000time=np.linspace(1,1000,100)#co
我之前安装了scipy、numpy和scikit-learn，它们都运行良好。今天，我用pip安装更新了我所有的库。numpy和scikit-learn已更新到最新版本，但scipy存在编译问题并被回滚。当我尝试fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier我明白了ImportError:Nomodulenamed'format'我试图解决这个问题，但它对我不起作用。所以，我卸载了scipy，这样我就可以重新安装而不会出现任何错误。我做不到。当我尝试pipinstallscipy时，scipy的构建轮失败这是痕迹:Collectings
背景我正在处理的问题如下:在我为研究设计的实验环境中，我生成了大量的大型(长度为4M)数组，这些数组有些稀疏，因此可以存储为scipy.sparse.lil_matrix实例，或简单地作为scipy.array实例(空间增益/损失不是这里的问题)。这些数组中的每一个都必须与一个字符串(即一个词)配对才能使数据有意义，因为它们是表示该字符串含义的语义向量。我需要保留这个配对。列表中每个单词的向量都是一个一个构建的，并在移动到下一个单词之前存储到磁盘。它们必须以一种可以随后使用类似字典的语法检索的方式存储到磁盘。例如，如果所有单词都存储在类似DB的文件中，我需要能够打开该文件并执行类似ve
完整的数学问题是here.简而言之，我想对一个具有二重积分的函数进行积分。内部积分有边界20和x-2,而外层有边界22和30.我知道使用Scipy我可以用scipy.integrate.nquad计算二重积分.我想做这样的事情:deff(x,y):return(x**2+y**2)res=sp.integrate.nquad(f,[[22,30],[20,x-2]])这可能吗？也许还使用sympy？ 最佳答案 我用sympy解决了:fromsympyimport*x,y=symbols("xy")f=(x**2+y**2)res=i
