做类似的事情importnumpyasnpa=np.random.rand(10**4,10**4)b=np.dot(a,a)使用多核，运行良好。a中的元素是64位float(或32位平台中的32位？)，我想乘以8位整数数组。不过，请尝试以下方法:a=np.random.randint(2,size=(n,n)).astype(np.int8)导致点积不使用多个内核，因此在我的PC上运行速度慢了约1000倍。array:np.random.randint(2,size=shape).astype(dtype)dtypeshape%time(average)float32(2000,20
我正在尝试找出在python中找到稀疏对称矩阵和实矩阵的行列式的最快方法。使用scipysparse模块，但真的很惊讶没有行列式函数。我知道我可以使用LU分解来计算行列式，但看不到一个简单的方法，因为scipy.sparse.linalg.splu的返回是一个对象并实例化一个密集的L和U矩阵不值得-我也可以这样做sp.linalg.det(A.todense())其中A是我的scipy稀疏矩阵。我也有点惊讶为什么其他人没有遇到scipy中有效行列式计算的问题。如何使用slu来计算行列式？我查看了pySparse和scikits.sparse.chlmod。后者现在对我来说不实用-需要安
scipy.integrate.ode的(简要)文档说两种方法(dopri5和dop853)具有步长控制和密集输出.查看示例和代码本身，我只能看到一种从集成器获取输出的非常简单的方法。即，看起来您只是将积分器向前移动了某个固定的dt，获取当时的函数值，然后重复。我的问题有相当多变的时间尺度，所以我想在需要评估的任何时间步获取值以达到所需的容差。也就是说，在早期，事情正在缓慢变化，因此输出时间步长可能很大。但随着事情变得有趣，输出时间步长必须更小。我实际上并不想要等间隔的密集输出，我只想要自适应函数使用的时间步长。编辑:密集输出一个相关的概念(几乎相反)是“密集输出”，即所采取的步数与步
通常，我通过遍历一些数据来构建一个数组，例如:my_array=[]forninrange(1000):#dooperation,getvaluemy_array.append(value)#casttoarraymy_array=array(my_array)我发现我必须先构建一个列表，然后将它(使用“数组”)转换为一个数组。有没有办法解决这些问题？所有这些转换调用使代码变得困惑......我如何迭代地构建“my_array”，它从一开始就是一个数组？ 最佳答案 NumPy提供了一个“fromiter”方法:defmyfunc(n
我想编写一个函数，对大型稀疏矩阵的行进行归一化(使它们总和为1)。frompylabimport*importscipy.sparseasspdefnormalize(W):z=W.sum(0)z[z但是这会产生以下异常:File"/usr/lib/python2.6/dist-packages/scipy/sparse/base.py",line325,in__div__returnself.__truediv__(other)File"/usr/lib/python2.6/dist-packages/scipy/sparse/compressed.py",line230,in__t
我想使用pythonscipy.stats.lognormal.fit为我的数据拟合对数正态分布。根据manual,fit返回shape,loc,scale参数。但是，对数正态分布通常只需要twoparameters:均值和标准差。如何解释scipyfit函数的结果？如何获得mean和std.dev.？ 最佳答案 scipy中的分布以通用方式编码，包括两个参数location和scale，因此location是参数(loc)，它将分布向左或向右移动，而scale是压缩或拉伸(stretch)分布的参数。对于二参数对数正态分布，“me
SciPySparseMatrixtutorial非常好——但它实际上留下了未开发的切片部分(仍处于大纲形式——参见“处理稀疏矩阵”部分)。一旦这个问题得到解答，我会尝试更新教程。我有一个大的稀疏矩阵——目前是dok_matrix格式。importnumpyasnpfromscipyimportsparseM=sparse.dok_matrix((10**6,10**6))对于各种方法，我希望能够对列进行切片，而对于其他方法，我希望对行进行切片。理想情况下，我会使用高级索引(即bool向量，bool_vect)来分割稀疏矩阵M——如:bool_vect=np.arange(10**6)
我现在正在使用scipy.integrate.quad来成功集成一些真正的被积函数。现在出现了一种情况，我需要整合一个复杂的被积函数。与其他scipy.integrate例程一样，quad似乎无法做到这一点，所以我问:有没有办法使用scipy.integrate积分一个复杂的被积函数，而不必分离实部和虚部的积分？ 最佳答案 把它分成实部和虚部有什么问题？scipy.integrate.quad需要集成函数返回float(也称为实数)以用于它使用的算法。importscipyfromscipy.integrateimportquadd
问题我想使用numpy或scipy计算以下内容:Y=A**T*Q*A在哪里A是mxn矩阵，A**T是A的转置和Q是mxm对角矩阵。自从Q是一个对角矩阵，我只将它的对角元素存储为一个向量。Y的求解方法目前我可以想到两种方法来计算Y:Y=np.dot(np.dot(A.T,np.diag(Q)),A)和Y=np.dot(A.T*Q,A).显然选项2比选项1更好，因为不必使用diag(Q)创建实矩阵(如果这是numpy真正做的......)然而，这两种方法都有一个缺陷，即必须分配比实际需要更多的内存，因为A.T*Q和np.dot(A.T,np.diag(Q))必须与A一起存储为了计算Y.问题
lstsq尝试解决Ax=b最小化|b-Ax|。scipy和numpy都提供了一个具有非常相似接口(interface)的linalg.lstsq函数。文档没有提到使用哪种算法，scipy.linalg.lstsq也没有。也不为numpy.linalg.lstsq，但它似乎做的几乎一样。scipy.linalg.lstsq的实现似乎有所不同和numpy.linalg.lstsq.两者似乎都使用LAPACK，两种算法似乎都使用SVD。区别在哪里？我应该使用哪一个？注意:不要将linalg.lstsq与同样可以解决非线性优化问题的scipy.optimize.leastsq混淆。
