自从我参加了Python讲座后，我想用它来拟合我的数据。虽然我现在已经尝试了一段时间，但我仍然不知道为什么这不起作用。我想做什么从子文件夹(此处称为“测试”)中取出一个又一个数据文件，稍微转换数据并用洛伦兹函数对其进行拟合。问题描述当我运行下面发布的代码时，它不适合任何东西，在4次函数调用后只返回我的初始参数。在一遍又一遍地检查python文档后，我尝试缩放数据，尝试使用ftol和maxfev，但没有任何改进。我还尝试将列表显式更改为numpy.arrays，以及对问题scipy.optimize.leastsqreturnsbestguessparametersnotnewbestf

我正在使用SciPy进行优化，而SLSQP方法似乎忽略了我的约束。具体来说，我希望x[3]和x[4]在[0-1]范围内我收到消息:“不等式约束不兼容”这是执行的结果，后面是示例代码(使用虚拟函数):status:4success:Falsenjev:2nfev:24fun:0.11923608071680103x:array([-10993.4278558,-19570.77080806,-23495.15914299,-26531.4862831,4679.97660534])message:'Inequalityconstraintsincompatible'jac:array([

我有以下代码:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportcurve_fitdeffunc(x,p):returnp[0]+p[1]+xpopt,pcov=curve_fit(func,np.arange(10),np.arange(10),p0=(0,0))它会引发TypeError:func()takesexactly2arguments(3given)。嗯，这听起来很公平-curve_fit将(0,0)分解为两个标量输入。所以我尝试了这个:popt,pcov=curve_fit(func,np.arange(10),np.arange(10),p

我正在尝试在Windows8上使用Python3.3.1导入scipy.optimize。我正在使用scipy-0.12.0。当我尝试导入时，Python返回以下错误:>>>importscipy.optimizeTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Python33\lib\site-packages\scipy\optimize\__init__.py",line146,infrom.optimizeimport*File"C:\Python33\lib\site-packages\scipy\optimize\o

我正在Tensorflow中尝试一个非常简单的优化——矩阵分解问题。给定一个矩阵V(mXn)，将其分解为W(mXr)和H(rXn)。我从here借用了基于梯度下降的基于tensorflow的矩阵分解实现.有关矩阵V的详细信息。在其原始形式中，条目的直方图如下所示:为了将条目置于[0,1]范围内，我执行了以下预处理。f(x)=f(x)-min(V)/(max(V)-min(V))归一化后，数据的直方图如下所示:我的问题是:鉴于数据的性质:介于0和1之间且大多数条目更接近0而不是1，W和H的最佳初始化是什么？如何根据不同的成本函数定义学习率:|A-WH|_F和|(A-WH)/A|?最小的工

我不是Python开发人员，但我正在使用Python脚本来convertSQLitetoMySQL建议的脚本很接近，但没有雪茄，正如他们所说。给我一​​个问题的行是:line=re.sub(r"([^'])'t'(.)",r"\1THIS_IS_TRUE\2",line)...当然还有false('f')的等效行。我看到的问题是任何给定行中只有第一次出现的“t”被替换。所以，输入脚本，INSERTINTO"cars"VALUES(56,'BugattiVeyron','BUG1',32,'t','t','2011-12-1418:39:16.556916','2011-12-1511:

这个问题在这里已经有了答案:Whydoesre.subreplacetheentirepattern,notjustacapturinggroupwithinit?(4个答案)关闭去年。我刚接触python我需要用一个正则表达式匹配所有情况并进行替换。这是一个示例子字符串-->期望的结果:-->我正在尝试在我的代码中这样做:myString=re.sub(r'\它不是替换之后的所有内容，而是替换所有内容并只返回'>'有没有办法让re.sub只替换捕获组而不是整个模式？

我正在尝试让re.sub替换一个用值指定的模式，例如forlinesinf:pattern='\${2}'+key[0]+'\${2}'re.search(pattern,lines)这将返回找到模式的行。例如，如果得到，这是测试返回之一这是$$test$$我遇到的问题是当我执行以下操作时re.sub(pattern,key[1],lines)没有任何反应。我错过了什么？欲了解更多信息key[0]=test和key[1]=replace所以我想做的是，每当遇到“$$test$$”时，它都会用“replace”替换它。我很容易找到“$$test$$”，但由于某些原因re.sub没有替换它

我正在使用scipy.optimize模块来寻找可以最小化输出的最佳输入权重。从我看过的例子中，我们用单边方程定义约束；然后我们创建一个类型为“inequality”的变量。我的问题是优化包如何知道我的约束中的变量总和需要小于1还是大于1？...defconstraint1(x):returnx[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1....con1={'type':'ineq','fun':constraint1}链接到我在示例中使用的完整解决方案:http://apmonitor.com/che263/index.php/Main/PythonOptimization

我正在玩弄Python中的逻辑回归。我已经实现了一个版本，其中成本函数的最小化是通过梯度下降完成的，现在我想使用scipy(scipy.optimize.fmin_bfgs)的BFGS算法。我有一组数据(矩阵X中的特征，X的每一行中有一个样本，垂直向量y中有相应的标签)。我试图找到要最小化的参数Theta:我无法理解fmin_bfgs的确切工作原理。据我所知，我必须传递一个要最小化的函数和一组Thetas的初始值。我做了以下事情:initial_values=numpy.zeros((len(X[0]),1))myargs=(X,y)theta=scipy.optimize.fmin_