我似乎无法让SciPy在32位WindowsXP平台上为Python2.7工作。我宁愿不建立自己的副本。有谁知道我在哪里可以找到它的安装程序？我试过这个site,但它没有用。 最佳答案 从here下载.我不确定您提到的那个网站，但我总是从:http://www.scipy.org开始 关于python-为python2.7安装scipy，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/question

我正在使用Python库scipy来计算两个float组的Pearson相关性。系数的返回值始终为1.0，即使数组不同也是如此。例如:[-0.654998872.34644428][-1.460497583.86537321]我是这样调用例程的:r_row,p_value=scipy.stats.pearsonr(array1,array2)r_row的值始终为1.0。我做错了什么？ 最佳答案 Pearson'scorrelationcoefficient是衡量您的数据通过线性回归拟合的程度。如果你只给它提供两个点，那么有一条线恰好

我正在尝试在numpy.interp和scipy.interpolate.interp1d之间做出选择(当然是kind='linear').我意识到它们有不同的接口(interface)，但这对我来说并不重要(我可以围绕任一接口(interface)进行编码)。我想知道是否还有其他我应该注意的差异。谢谢。 最佳答案 Numpy.interp不处理复数值数据或ndim>1，而scipy.interp1d两者都做。OTOH，numpy的插值器是muchfaster(并且在最近的numpy版本中可能更快)。

如何使用numpy/scipy来展平具有不同大小子列表的嵌套列表？速度非常重要，而且列表很大。lst=[[1,2,3,4],[2,3],[1,2,3,4,5],[4,1,2]]还有比这更快的吗？vec=sp.array(list(*chain(lst))) 最佳答案 np.fromiter怎么样？:In[49]:%timeitnp.hstack(lst*1000)10loops,bestof3:25.2msperloopIn[50]:%timeitnp.array(list(chain.from_iterable(lst*1000)

我一直在寻找这个问题的答案，但找不到任何有用的东西。我正在使用python科学计算堆栈(scipy、numpy、matplotlib)并且我有一组二维点，为此我使用scipy.spatial.Delaunay计算Delaunaytraingulation(wiki)。我需要编写一个函数，给定任何点a，将返回所有其他点，这些点是a也是a的任何单纯形(即三角形)的顶点的顶点(三角剖分中a的邻居)。但是，scipy.spatial.Delaunay(here)的文档非常糟糕，我无法终生理解单纯形是如何指定的，否则我会着手这样做.即使只是解释Delaunay输出中的neighbors、vert

我遇到了basinhoppingalgorithm在scipy中创建了一个简单的问题来了解如何使用它，但它似乎无法正确解决该问题。可能是我做的事情完全错了。代码如下:importscipy.optimizeasspoimportnumpyasnpminimizer_kwargs={"method":"BFGS"}f1=lambdax:(x-4)defmybounds(**kwargs):x=kwargs["x_new"]tmax=bool(np.all(x=0.0))printxprinttminandtmaxreturntmaxandtmindefprint_fun(x,f,acce

我写了这个测试脚本:importnumpyasnpimportscipy.linalgn=130r=np.array(np.random.normal(size=(n,n)),dtype=np.float32)e=scipy.linalg.eig(r,left=False,right=False)printe.mean()使用IPython运行它，代码总是在几分之一秒内成功(我试了十几次)使用Python时，代码总是无法收敛(或者只是挂起，对于一些更大的n)，消息如Traceback(mostrecentcalllast):File"strange.py",line6,ine=scip

文档discusses使用numba的cfunc作为scipy.integrate.quad的LowLevelCallable参数。我需要同样的东西和额外的参数。我基本上是想做这样的事情:importnumpyasnpfromnumbaimportcfuncimportnumba.typesvoidp=numba.types.voidptrdefintegrand(t,params):a=params[0]#thisisadditionalparameterreturnnp.exp(-t/a)/t**2nb_integrand=cfunc(numba.float32(numba.flo

我找不到解释inthedocumentation或在线任何地方。“线性”代表什么，它有什么作用？ 最佳答案 查看scipy/interpolate/interpolate.py的源码，slinear是spline顺序1ifkindin['zero','slinear','quadratic','cubic']:order={'nearest':0,'zero':0,'slinear':1,'quadratic':2,'cubic':3}[kind]kind='spline'...ifkindin('linear','nearest'

我正在以迭代方式使用scipy.optimize.curve_fit()。我的问题是，当它无法适应整个程序(因此迭代)停止的参数时，这是它给出的错误:RuntimeError:找不到最佳参数:调用函数的次数已达到maxfev=800。我明白为什么一直装不下。我的问题是有什么方法可以用Python3.2.2编写程序来忽略此类事件并继续进行？ 最佳答案 在优化未能找到解决方案的情况下，您可以使用标准Python异常处理来捕获curve_fit引发的错误。所以像这样:try:popt,pcov=scipy.optimize.curve_f