我正在尝试使用NumPy/SciPy为更大(但仍然易于处理)的系统编写谱聚类算法，利用SciPy的稀疏线性代数库。不幸的是，我遇到了eigsh()的稳定性问题.这是我的代码:importnumpyasnpimportscipy.sparseimportscipy.sparse.linalgasSLAimportsklearn.utils.graphasgraphW=self._sparse_rbf_kernel(self.X_,self.datashape)D=scipy.sparse.csc_matrix(np.diag(np.array(W.sum(axis=0))[0]))L=g
我的代码中有以下表达式:a=(b/x[:,np.newaxis]).sum(axis=1)其中b是形状为(M,N)的数组，x是形状为(M,)。现在，b实际上是稀疏的，因此为了提高内存效率，我想用scipy.sparse.csc_matrix或csr_matrix代替。但是，以这种方式进行的广播并未实现(即使保证除法或乘法保持稀疏性)(x的条目非零)，并引发NotImplementedError.是否有一个我不知道的sparse函数可以满足我的要求？(dot()会沿着错误的轴求和。) 最佳答案 如果b是CSC格式，那么b.data有b
我一直在尝试使用预构建的二进制文件将Scipy安装到我的Windows7机器上的Python3.5(32位)安装中:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs我已经按顺序安装了以下库numpy‑1.10.1+mkl‑cp35‑none‑win32.whlscipy‑0.16.1‑cp35‑none‑win32.whl然后，当尝试使用已安装的软件包时，出现以下错误fromscipyimportsparsepackages\scipy\sparse\csr.py",line13,infrom._sparsetoolsimportcsr_tocsc,c
我试图在Python中找到以下方程组的最优解:(x-x1)^2+(y-y1)^2-r1^2=0(x-x2)^2+(y-y2)^2-r2^2=0(x-x3)^2+(y-y3)^2-r3^2=0给定点(x,y)和半径(r)的值:x1,y1,r1=(0,0,0.88)x2,y2,r2=(2,0,1)x3,y3,r3=(0,2,0.75)找到点(x,y)的最优解的最佳方法是什么使用上面的示例它将是:~(1,1) 最佳答案 如果我正确理解你的问题，我认为这就是你想要的:fromscipy.optimizeimportminimizeimpor
对于给定的离散时间信号x(t)带间距dt(等于1/fs，fs是采样率)，能量为:E[x(t)]=sum(abs(x)**2.0)/fs然后我做x(t)的DFT:x_tf=np.fft.fftshift(np.fft.fft(x))/(fs*(2.0*np.pi)**0.5)并再次计算能量:E[x_tf]=sum(abs(x_tf)**2.0)*fs*2*np.pi/N(这里的因子fs*2*np.pi/N=脉动间距dk，fftfreq的文档提供了有关频域间距的更多详细信息)，我有相同的能量:E[x(t)]=E[x_tf]但是...当我计算x(t)的功率谱密度时使用scipy.signal
我有一个非常具体的要求，即使用6次多项式对非线性数据进行插值。我见过numpy/scipy例程(scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline)，它只允许插值到5次。即使没有直接的函数可以做到这一点，有没有办法在Python中复制Excel的LINEST线性回归算法？LINEST允许6度曲线拟合，但我不想将Excel用于任何事情，因为此计算是更大的Python脚本的一部分。如有任何帮助，我们将不胜感激! 最佳答案 您可以使用scipy.optimize.curve_fit使您想要的任何功
我注意到scipy.misc.resize有一些奇怪的地方——它似乎使用除“最近”之外的任何插值方法都会导致结果图像中从(0,0)偏移大约1x1像素。这是一个将3x3图像转换为6x6的完全合成示例:>>>srcarray([[0.,0.,0.],[0.,64.,0.],[0.,0.,0.]])>>>imresize(src,(6,6),interp='bicubic',mode='F')array([[1.,0.,-5.,-8.,-5.,0.],[0.,0.,0.,0.,0.,0.],[-5.,0.,25.,40.,25.,0.],[-8.,0.,40.,64.,40.,0.],[-5
是否有用于python的numpy的良好(小而轻)替代品来进行线性代数？我只需要矩阵(乘法、加法)、逆矩阵、转置矩阵等。为什么？Iamtiredoftryingtoinstallnumpy/scipy-itissuchapitatogetittowork-itneverseemstoinstallcorrectly(esp.sinceIhavetwomachines,onelinuxandonewindows):nomatterwhatIdo:compileitorinstallfrompre-builtbinaries.Howhardisittomakea"normal"instal
使用pytables时，不支持(据我所知)scipy.sparse矩阵格式，因此要存储矩阵我必须做一些转换，例如defstore_sparse_matrix(self):grp1=self.getFileHandle().createGroup(self.getGroup(),'M')self.getFileHandle().createArray(grp1,'data',M.tocsr().data)self.getFileHandle().createArray(grp1,'indptr',M.tocsr().indptr)self.getFileHandle().createAr
我有一个scipy.sparse.csr_matrix格式的大稀疏矩阵X，我想利用并行性将其乘以一个numpy数组W。经过一些研究，我发现我需要在多处理中使用Array以避免在进程之间复制X和W(来自例如:HowtocombinePool.mapwithArray(sharedmemory)inPythonmultiprocessing?和IssharedreadonlydatacopiedtodifferentprocessesforPythonmultiprocessing?)。这是我最近的尝试importmultiprocessingimportnumpyimportscipy.
