我想使用BFGS训练在Keras中实现的前馈神经网络。为了看看它是否可以完成，我使用scipy.optimize.minimize实现了一个感知器，代码如下。from__future__importprint_functionimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense#DummytrainingexamplesX=np.array([[-1,2,-3,-1],[3,2,-1,-4]]).astype('flo
我试图了解“dogleg”方法在Python的scipy.optimize.minimize中是如何工作的功能。我正在调整帮助页面底部的示例。根据注释，dogleg方法需要Jacobian和Hessian参数。为此，我使用numdifftools包裹:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizefromnumdifftoolsimportJacobian,Hessiandeffun(x,a):return(x[0]-1)**2+(x[1]-a)**2x0=np.array([2,0])#initialguessa=2.5res=mini
我有一个包含小数点后4位float的输入文件:i.e.133590.00000.00000.00010.00010.0002`0.00030.0007...(第一个是id)。我的类使用loadVectorsFromFile方法将其乘以10000，然后使用int()这些数字。最重要的是，我还循环遍历每个向量以确保内部没有负值。但是，当我执行_hclustering时，我不断看到错误，“LinkageZcontainsnegativevalues”。我真的认为这是一个错误，因为:我检查了我的值(value)观，这些值没有足够小或足够大以接近float的限制，并且我用来导出文件中值的公式使用
据我所知，这些方法都在各自的DLL中作为C函数实现，而且ndimage版本似乎更快(两个实现都没有使用并行代码，比如调用blas或MKL)。此外，当我尝试通过运行以下代码检查它们是否返回相同的结果时，相等断言失败了。我无法从文档中弄清楚这两种方法之间的功能差异究竟应该是什么(文档也不是很清楚0相对于内核起源位置的含义；来自例如，我推断它在中心，但我可能错了)。fromnumpyimportrandom,allclosefromscipy.ndimage.filtersimportconvolveasconvolveimfromscipy.signalimportconvolveasco
我有一个信号不是等距采样的；为了进一步处理它需要。我以为scipy.signal.resample会做，但我不明白它的行为。信号在y中，相应的时间在x中。重采样预计在yy中进行，所有相应的时间都在xx中。有谁知道我做错了什么或如何实现我的需要？此代码不起作用:xx不是时间:importnumpyasnpfromscipyimportsignalimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([0,1,2,3,4,5,6,6.5,7,7.5,8,8.5,9])y=np.cos(-x**2/4.0)num=50z=signal.resample(y,num,x
我一直在尝试使用scipy.interpolate.bisplrep()和scipy.interpolate.interp2d()在我的(218x135)2D球形极坐标网格上查找数据的插值。我将我的网格节点的笛卡尔位置的二维数组X和Y传递给它们。我不断收到如下错误(对于线性插值。使用interp2d):“警告:不能添加更多的结，因为额外的结会重合和一个旧的。可能原因:重量太小或太大到一个不准确的数据点。(fp>s)kx,ky=1,1nx,ny=4,5m=29430fp=1390609718.902140s=0.000000"使用默认的平滑参数s等，我得到了双变量样条的类似结果。我的数据
我正在尝试使用scipy.io.loadmat从.mat文件加载基本字典temp={'key':array([1,2])}。将loadmat()返回的Python字典文件中的键值转换为变量名，其值与代表键值相同。例如:temp={'key':array([1,2])}变成了key=array([1,2])我知道如何使用temp.keys()获取key。然后抓取项目很容易，但我如何强制temp.keys()中的字符串列表为变量名而不是字符串。我希望这是有道理的，但这可能真的很容易，我只是想不出该怎么做。干杯 最佳答案 在python中
我有以下代码试图最小化对数似然函数。#!/usr/bin/pythonimportmathimportrandomimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizedefloglikelihood(params,data):(mu,alpha,beta)=paramstlist=np.array(data)r=np.zeros(len(tlist))foriinxrange(1,len(tlist)):r[i]=math.exp(-beta*(tlist[i]-tlist[i-1]))*(1+r[i-1])loglik=-tlist[-1]*
我需要反转一个大而密集的矩阵，我希望使用Scipy的gmres来完成。幸运的是，密集矩阵A遵循一种模式，我不需要将矩阵存储在内存中。LinearOperator类允许我们构造一个对象作为GMRES的矩阵，并可以直接计算矩阵向量乘积A*v。也就是说，我们编写了一个函数mv(v)，它将向量v作为输入并返回mv(v)=A*v。然后，我们可以使用LinearOperator类来创建A_LinOp=LinearOperator(shape=shape,matvec=mv)。我们可以将线性运算符放入Scipygmres命令中以评估矩阵向量乘积，而无需将A完全加载到内存中。LinearOperato
我正在尝试使用SciPy的dgemm在Python中计算A*A.T，但是当A具有较大的行维度(~50,000)并且我以F顺序传递矩阵时出现段错误。当然，生成的矩阵非常大，但是sgemm和以C顺序传递给dgemm都有效，>>>importnumpyasnp>>>importscipy.linalg.blas>>>A=np.ones((50000,100))#sgemmworks,A.TisinF-order>>>C=scipy.linalg.blas.sgemm(alpha=1.0,a=A.T,b=A.T,trans_a=True);#dgemmworks,AisinC-order(sl
