我正在尝试使用自定义概率密度函数来拟合一些实验值的分布。显然，结果函数的积分应该始终等于1，但是简单的scipy.optimize.curve_fit(function,dataBincenters,dataCounts)的结果永远不会满足这个条件。解决此问题的最佳方法是什么？ 最佳答案 您可以定义自己的残差函数，包括一个惩罚参数，如下面的代码中详述，其中事先已知沿区间的积分必须为2.。如果您在没有惩罚的情况下进行测试，您将看到您得到的是传统的curve_fit:importmatplotlib.pyplotaspltimports

我刚开始学习SciPy并且在最基本的功能上苦苦挣扎。考虑以下标准向量:In[6]:W=array([[1],[2]])In[7]:printW[[1][2]]如果我理解正确，这应该是标准2x1数学向量的SciPy表示，如下所示:(1)(2)这个向量的点积应该只是1*1+2*​​2=5。但是，这在SciPy中不起作用:In[16]:dot(W,W)---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)/home/in

我有一组近似于二维曲线的点。我想使用带有numpy和scipy的Python来找到一个近似适合这些点的立方贝塞尔路径，我在其中指定两个端点的确切坐标，并返回其他两个控制点的坐标。我最初认为scipy.interpolate.splprep()可能会做我想做的事，但它似乎迫使曲线通过每个数据点(我想你会想要插值)。我假设我在这方面走错了路。我的问题与此类似:HowcanIfitaBéziercurvetoasetofdata?，除了他们说他们不想使用numpy。我的偏好是在scipy或numpy的某个地方找到我需要的东西。否则，我计划使用numpy实现从该问题的答案之一链接的算法:Ana

我有一个实验数据，我正在尝试使用scipy中的UnivariateSpline函数拟合曲线。数据如下:xy132.404070121.588134111.760112101.771360091.860087081.955789071.910408061.655911051.778952042.624719031.698099023.022607013.303135这是我正在做的:importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportinterpolateyinterp=interpolate.UnivariateSpline(x,y,s=5e8)(x)p

我有一个大矩阵，我想将其转换为稀疏CSR格式。当我这样做时:importscipyasspKs=sp.sparse.csr_matrix(A)printKsA是稠密的，我得到(0,0)-2116689024.0(0,1)394620032.0(0,2)-588142656.0(0,12)1567432448.0(0,14)-36273164.0(0,24)233332608.0(0,25)23677192.0(0,26)-315783392.0(0,45)157961968.0(0,46)173632816.0等...我可以使用以下方法获取行索引、列索引和值的向量:Knz=Ks.non

使用SciPy函数scipy.misc.derivative可以很直接地计算函数在某一点相对于第一个参数的偏导数。这是一个例子:deffoo(x,y):return(x**2+y**3)fromscipy.miscimportderivativederivative(foo,1,dx=1e-6,args=(3,))但是关于第二个参数，我该如何取函数foo的导数呢？我能想到的一种方法是生成一个lambda函数来重新调整参数，但这很快就会变得很麻烦。另外，有没有一种方法可以生成关于函数的部分或全部参数的偏导数数组？ 最佳答案 我会写一个

进一步研究Python和Ruby之间的差异，是否存在与SciPy等效的Ruby，或者还有哪些其他科学数学gem可用于Ruby？ 最佳答案 没有什么比SciPy更成熟或做得更好了，但请查看SciRuby和NumericalRuby. 关于python-像Ruby中的SciPy之类的东西吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/703717/

动机:我有一个多维积分，为了完整起见，我在下面复制了它。它来自存在显着各向异性时的第二维里系数的计算:这里W是所有变量的函数。这是一个已知函数，我可以为其定义一个python函数。编程问题:如何让scipy整合这个表达式？我正在考虑将两个三重四边形(scipy.integrate.tplquad)链接在一起，但我担心性能和准确性。scipy中是否有更高维的积分器，可以处理任意数量的嵌套积分？如果不是，最好的方法是什么？ 最佳答案 对于像这样的高维积分，蒙特卡洛方法通常是一种有用的技术-它们收敛于答案作为函数评估次数的平方根反比，这对

我可以做些什么来让这些项目一起工作？我是否应该将所有内容都移动到Windows7(我不希望这样做，但如果这是唯一可靠的方法。)好的，事情是这样的:我想在运行10.7的mac上安装numpy/scipy。不幸的是numpyver1.6只支持python2.6。我去安装python2.6，但是python2.6不工作；应用程序图标弹跳并自动退出。(回想起来这很奇怪，因为我听说python2.7和numpy与mac一起发布；但是当我尝试使用numpy网站上的示例代码时，它失败了。)现在处于真正的绑定(bind)状态，所以我最终找到了这个:http://stronginference.com/

我正在尝试为依赖于SciPy的项目创建一个setup.py。以下setup.py重现了这一点:setup(name='test',version='0.1',install_requires=['scipy'])使用pythonsetup.pydevelop安装它时会生成以下错误:ImportError:Nomodulenamednumpy.distutils.core但是，当我使用pip安装scipy时，它是通过轮子安装的，并且工作正常。所以，我的问题是，如何创建依赖于SciPy的setup.py？为什么setuptools不从wheels安装依赖项？这在使用Python3时会更好吗