这是我之前帖子的后续问题:Python/ScipyInterpolation(map_coordinates)假设我想在二维矩形区域上进行插值。我的变量“z”包含如下所示的数据。每一列的值都是恒定的，但是，数组的每一行可能具有不同的值，如下面的评论所示。fromscipyimportinterpolatefromnumpyimportarrayimportnumpyasnp##0.0000,0.1750,0.8170,1.0000z=array([[-2.2818,-2.2818,-0.9309,-0.9309],#0.0000,0.0000,0.0000,0.0000[-2.2818
我正在努力理解scipy.signal.deconvolve.从数学的角度来看，卷积只是傅立叶空间中的乘法，所以我期望对于两个函数f和g:反卷积(卷积(f，g)，g)==f在numpy/scipy中，情况并非如此，或者我遗漏了重要的一点。尽管已经有一些与SO上的反卷积相关的问题(如here和here)，但它们并未解决这一点，其他问题仍不清楚(this)或未得到解答(here)。SignalProcessingSE上还有两个问题(this和this)，其答案对理解scipy的反卷积函数的工作原理没有帮助。问题是:如何从卷积信号重建原始信号f，假设你知道卷积函数g.?或者换句话说:这个伪代
我一般用matrix[:,i:]它似乎没有我预期的那么快。 最佳答案 要获得稀疏矩阵作为输出，进行行切片的最快方法是使用csr类型，对于列切片csc，asdetailedhere.在这两种情况下，您只需要做您当前正在做的事情:matrix[l1:l2,c1:c2]如果你想要一个ndarray作为输出，直接在ndarray对象中执行切片可能会更快，你可以使用从稀疏矩阵中获得它>.A属性或.toarray()方法:matrix.A[l1:l2,c1:c2]或:matrix.toarray()[l1:l2,c1:c2]如以下评论所述，如果
我已经能够使用IronPython中的标准Python模块，但我还没有让SciPy工作。有没有人能够使用IronPython的SciPy？你必须做什么才能让它发挥作用？更新:参见NumericalcomputinginIronPythonwithIronclad更新:微软是partneringwithEnthought为.NET制作SciPy。 最佳答案 我的一些同事正在研究Ironclad，一个将使CPython的扩展模块在IronPython中工作的项目。它仍在开发中，但部分numpy、scipy和其他一些模块已经可以使用。您应
我想在我的代码中使用scipy.spatial.distance.cosine。如果我执行类似importscipy.spatial或fromscipyimportspatial的操作，我可以导入spatial子模块，但如果我只是简单地importscipy调用scipy.spatial.distance.cosine(...)导致以下错误:AttributeError:'module'objecthasnoattribute'spatial'.第二种方法有什么问题？ 最佳答案 导入包不会自动导入子模块。您需要显式导入子模块。例如，
我在AmazonLinux上从thislink安装scipy模块时遇到了这个错误:(sk-learn)[root@ip-161-31-0-289ec2-user]#pipinstallscipy++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++/home/ec2-user/sk-learn/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/npy_1_7_deprecated_api.h:15:2:warning:#warning"Usingdepr
我正在尝试从源代码安装scipynumpy，以便从源代码安装scikitlearn。我设法为numpy和scikit做到了，但是对于scipy我得到了一个错误，ImportError:Nomodulenamednumpy.distutils.core发生这种情况是因为numpy没有安装在python的站点包目录中，而是安装在自定义目录中。有什么解决方法吗？ 最佳答案 安装到自定义“主目录”的要点是您希望将那部分作为您的sys.path。虽然您可以通过cd进入该目录并启动Python来做到这一点(因为.是默认sys.path)，这很少
我正在尝试使用Scipy径向基函数(Rbf)插入一个表示2D表面的不太大(约10.000个样本)的点云。我得到了一些不错的结果，但是对于我最后的数据集，我一直得到MemoryError，即使错误在执行过程中几乎立即出现(RAM显然没有被吃掉)。我决定从Scipy破解rbf.py文件的副本，首先在其中填充一些非常有用的打印语句。通过逐行分解_euclidean_norm方法，如下所示:def_euclidean_norm(self,x1,x2):d=x1-x2s=d**2su=s.sum(axis=0)sq=sqrt(su)returnsq我在第一行得到错误:File"C:\MyRBF.
我正在努力实现以下等式:X=(Y.T*Y+Y.T*C*Y)^-1Y是(nxf)矩阵，C是(nxn)对角线矩阵；n约为300k，f将在100到200之间变化。作为优化过程的一部分，该方程将被使用近1亿次，因此必须非常快速地处理它。Y是随机初始化的，C是一个非常稀疏的矩阵，对角线上的300k中只有少数数字会与0不同。由于Numpy的对角函数创建密集矩阵，因此我将C创建为稀疏csr矩阵。但是当试图解方程的第一部分时:r=dot(C,Y)计算机因内存限制而崩溃。然后我决定尝试将Y转换为csr_matrix并进行相同的操作:r=dot(C,Ysparse)这种方法耗时1.38毫秒。但是这个解决方
我需要使用PyCharmIDE中的SciPy库(在MacOSXLion机器上)。SciPy网站写道，Mac用户最简单的安装方法是安装Anaconda(或等效发行版)。我使用了Anaconda安装程序，它在我的主文件夹中创建了一个anaconda目录，在那里我找到了一个包含所需包的lib/python2.7/site-packages目录。然而，PyCharm并不知道这一切，SciPy导入语句仍未解决。我的问题是如何让PyCharm与Anaconda一起工作？ 最佳答案 我仍然在接受Python生态系统和PyCharm，所以对
