为了使用SciPy求解简单的ODE，我曾经使用odeint函数，其形式为:scipy.integrate.odeint(func,y0,t,args=(),Dfun=None,col_deriv=0,full_output=0,ml=None,mu=None,rtol=None,atol=None,tcrit=None,h0=0.0,hmax=0.0,hmin=0.0,ixpr=0,mxstep=0,mxhnil=0,mxordn=12,mxords=5,printmessg=0)[source]要集成的简单函数可以包含以下形式的附加参数:defdy_dt(t,y,arg1,arg2)
每隔一段时间，我就会操作一个csr_matrix，但我总是忘记参数indices和indptr是如何一起工作来构建的稀疏矩阵。我正在寻找关于定义稀疏矩阵时indptr如何与data和indices参数交互的清晰直观的解释使用符号csr_matrix((data,indices,indptr),[shape=(M,N)])。我可以从scipydocumentation中看出data参数包含所有非零数据，indices参数包含与该数据关联的列(因此，indices是等于文档中给出的示例中的col)。但是我们如何清楚地解释indptr参数呢？ 最佳答案
我的目标是描绘其中有很多独立形状的绘图，并将这些形状拆分成单独的图像。它是白底黑字。我对numpy、opencv&co很陌生——但这是我目前的想法:扫描黑色像素发现黑色像素->分水岭找到分水岭边界(作为多边形路径)继续搜索，但忽略已找到边界内的点我不太擅长这类事情，有没有更好的方法？首先我试图找到分水岭结果的矩形边界框(这或多或少是一些例子的拼贴):fromnumpyimport*importnumpyasnpfromscipyimportndimagenp.set_printoptions(threshold=np.nan)a=np.zeros((512,512)).astype(n
我的问题是pip不会更新我的Python包，即使没有错误。类似于thisone，但我现在仍然确定该怎么做。基本上，我所有的python包似乎都过时得离谱，即使在通过pip更新了所有内容之后也是如此。以下是详细信息:我正在使用pip，版本1.5.6。我正在使用Python，版本2.7.5我使用的是MacOSX，版本10.9.5。使用它，我有:我的numpy版本是1.6.2。我的scipy版本是0.11.0。我的matplotlib版本是1.1.1。即使在我尝试之后:sudopipuninstallnumpy其次是:sudopipinstallnumpy它们都成功完成，但是当我进入pyth
我目前在Matlab中的数据结构如下item{i}.attribute1(2,j)其中item是i=1..n中的一个单元格，每个单元格包含多个属性的数据结构，每个属性都是一个大小为2,j的矩阵，其中j=1..m。属性的个数不固定。我必须将此数据结构转换为python，但我是numpy和python列表的新手。使用numpy/scipy在python中构建此数据的最佳方式是什么？谢谢。 最佳答案 我经常看到以下转换方法:matlab数组->pythonnumpy数组matlab元胞数组->python列表matlab结构->pytho
python的scipy.stats.ranksums和R的wilcox.test都应该计算Wilcoxon秩和检验的双侧p值。但是，当我对同一数据运行这两个函数时，我得到的p值相差几个数量级:回复:>x=c(57.07168,46.95301,31.86423,38.27486,77.89309,76.78879,33.29809,58.61569,18.26473,62.92256,50.46951,19.14473,22.58552,24.14309)>y=c(8.319966,2.569211,1.306941,8.450002,1.624244,1.887139,1.3763
我正在尝试将Scipy从0.9.0升级到0.12.0。我使用命令:sudopipinstall--upgradescipy我得到了各种可以看到的错误inthepip.logfilehere不幸的是，我对python不够了解，无法理解问题所在。任何帮助将不胜感激。 最佳答案 所有的错误信息都是一样的:你的系统上缺少BLAS(基本线性代数子程序)，或者scipy找不到它。在ubuntu中从源代码安装包时，正如您正在有效地尝试使用pip一样，确保依赖关系到位的最简单方法之一是通过命令$sudoapt-getbuild-deppython-
有人知道Networkx中三种不同的pagerank函数在准确性上的差异吗？我有一个包含1000个节点和139732条边的图表，“普通”pagerank函数似乎根本不起作用——除了两个节点之外，所有节点都具有相同的PG，所以我假设此函数对于大型图形效果不佳？pagerank_numpy的值似乎也比pagerank_scipy的值更加分散。此功能的文档说“这对于小图形来说将是最快和最准确的。”“小”图是什么意思？此外，为什么pagerank_numpy不允许max_iter和tol参数？ 最佳答案 三个函数中的每一个都使用不同的方法来
为了计算多元正态分布的CDF，我遵循了this示例(对于单变量情况)但无法解释scipy产生的输出:fromscipy.statsimportnormimportnumpyasnpmean=np.array([1,5])covariance=np.matrix([[1,0.3],[0.3,1]])distribution=norm(loc=mean,scale=covariance)printdistribution.cdf(np.array([2,4]))产生的输出是:[[8.41344746e-014.29060333e-04][9.99570940e-011.58655254e-
我正在导入:fromscipyimportmisc,io但是我得到了这些错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\work_asaaki\code\generateProposals.py",line20,infromscipyimportmisc,ioFile"C:\Python27\lib\site-packages\scipy\misc\__init__.py",line47,infromscipy.specialimportcomb,factorial,factorial2,factorialkFile"C:\Python27\lib\s
