我正在尝试将三次样条拟合到一组给定的点。我的积分没有排序。我无法对这些点进行排序或重新排序，因为我需要该信息。但由于函数scipy.interpolate.splrep仅适用于非重复和单调递增的点，我定义了一个将x坐标映射到单调递增空间的函数。我的旧观点是:xpoints=[4913.0,4912.0,4914.0,4913.0,4913.0,4913.0,4914.0,4915.0,4918.0,4921.0,4925.0,4932.0,4938.0,4945.0,4950.0,4954.0,4955.0,4957.0,4956.0,4953.0,4949.0,4943.0,4933
我正在使用SciPy进行优化，而SLSQP方法似乎忽略了我的约束。具体来说，我希望x[3]和x[4]在[0-1]范围内我收到消息:“不等式约束不兼容”这是执行的结果，后面是示例代码(使用虚拟函数):status:4success:Falsenjev:2nfev:24fun:0.11923608071680103x:array([-10993.4278558,-19570.77080806,-23495.15914299,-26531.4862831,4679.97660534])message:'Inequalityconstraintsincompatible'jac:array([
我有以下代码:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportcurve_fitdeffunc(x,p):returnp[0]+p[1]+xpopt,pcov=curve_fit(func,np.arange(10),np.arange(10),p0=(0,0))它会引发TypeError:func()takesexactly2arguments(3given)。嗯，这听起来很公平-curve_fit将(0,0)分解为两个标量输入。所以我尝试了这个:popt,pcov=curve_fit(func,np.arange(10),np.arange(10),p
我有很多x-y数据点在y轴上有错误，我需要用非线性函数拟合它们。这些函数在某些情况下可以是线性的，但更常见的是指数衰减、高斯曲线等。SciPy通过scipy.optimize.curve_fit支持这种拟合，我还可以指定每个点的权重。这给了我很好的加权非线性拟合。从结果中，我可以提取参数及其各自的错误。只有一个警告:错误仅用作权重，但不包含在错误中。如果我将所有数据点的误差加倍，我预计结果的不确定性也会增加。所以我构建了一个测试用例(sourcecode)来测试它。配合scipy.optimize.curve_fit给我:Parameters:[1.999007562.99695535
我正在尝试在两个数字(下限和上限)之间创建一个均匀分布，以便将其提供给sklearn的ParameterSampler.我正在使用scipy.stats.uniform采用以下格式:fromscipy.statsimportuniformparams=ParameterSampler({'bandwidth':uniform(5,50)},20)但是当我随机选择“带宽”参数时，它们并不都在5到50之间。其中一些比50大一点。所以我的问题是scipy.stats.uniform中的参数代表什么？它们不是下限和上限吗？该文档没有显示任何参数，所以我无法从中弄清楚。
我正在尝试在Windows8上使用Python3.3.1导入scipy.optimize。我正在使用scipy-0.12.0。当我尝试导入时，Python返回以下错误:>>>importscipy.optimizeTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Python33\lib\site-packages\scipy\optimize\__init__.py",line146,infrom.optimizeimport*File"C:\Python33\lib\site-packages\scipy\optimize\o
我正在编写一个python脚本来使用样条插值一组给定的点。这些点由它们的[x,y]坐标定义。我尝试使用这段代码:x=np.array([23,24,24,25,25])y=np.array([13,12,13,12,13])tck,u=scipy.interpolate.splprep([x,y],s=0)unew=np.arange(0,1.00,0.005)out=scipy.interpolate.splev(unew,tck)这给了我这样的曲线:但是，我需要一条平滑的闭合曲线——在上图中，其中一个点的导数显然不相同。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案
我可以从内联C代码(使用weave)调用python函数吗？动机:我有一些代码想要优化，并且我已经确定了一个函数中的瓶颈。在我通常的技巧之后，我通常会转向scipy.weave.inline进行优化。不幸的是，在这种情况下，我的函数正在内部循环中调用另一个python函数。我已确保内部函数不会导致速度问题，而且我真的不想也必须用C语言编写它。最小示例:fromweaveimportinlinedeffoo(x):returnx*2defbar():a=0foriinxrange(10):a+=foo(i)returnadefbar_weave():code="""inta=0;for(
我正在使用scipy.integrate.dblquad，我得到了这个错误:UserWarning:Themaximumnumberofsubdivisions(50)hasbeenachieved.Ifincreasingthelimityieldsnoimprovement...我想增加这个限制，看看积分是否收敛。documentation指定如何为scipy.integrate.quad(该函数将最大迭代次数作为参数)执行此操作，但不适用于scipy.integrate.dblquad。.如何增加dblquad的分割数量？ 最佳答案
我正在尝试使用scipy和numpy来执行矩阵加法和乘法。我有2个矩阵“a”和“b”。我的目标是将“a”和“b”相加并将结果存储到矩阵“c”中我还想将“a”和“b”相乘并存储到矩阵“d”中。在Scipy/Numpy中有没有类似的功能？非常感谢。 最佳答案 矩阵乘法:a=numpy.matrix(a)b=numpy.matrix(b)c=a+bd=a*b数组乘法(mapoperator.mul):a=numpy.array(a)b=numpy.array(b)c=a+bd=a*b 关于py
