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python - `scipy.optimize.minimize` 中的 Jacobian 和 Hessian 输入

我试图了解“dogleg”方法在Python的scipy.optimize.minimize中是如何工作的功能。我正在调整帮助页面底部的示例。根据注释,dogleg方法需要Jacobian和Hessian参数。为此,我使用numdifftools包裹:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizefromnumdifftoolsimportJacobian,Hessiandeffun(x,a):return(x[0]-1)**2+(x[1]-a)**2x0=np.array([2,0])#initialguessa=2.5res=mini

python 3 : Most efficient way to create a [func(i) for i in range(N)] list comprehension

假设我有一个函数func(i),它为整数i创建一个对象,而N是某个非负整数。那么创建等于此列表的列表(不是范围)的最快方法是什么mylist=[func(i)foriinrange(N)]不求助于高级方法,例如在C中创建函数?我对上述列表理解的主要关注是我不确定python是否事先知道range(N)的长度来预分配mylist,因此必须逐步重新分配列表。是这种情况还是python足够聪明,可以先将mylist分配给长度N,然后再计算它的元素?如果没有,创建mylist的最佳方法是什么?也许是这个?mylist=[None]*Nforiinrange(N):mylist[i]=func(

Python/numpy : Most efficient way to sum n elements of an array, 这样每个输出元素都是前n个输入元素的总和?

我想编写一个函数,它将一个展平数组作为输入并返回一个等长数组,其中包含输入数组中前n个元素的总和,初始n-1元素输出数组的设置为NaN。例如,如果数组有十个elements=[2,4,3,7,6,1,9,4,6,5]和n=3那么结果数组应该是[NaN,NaN,9,14,16,14,16,14,19,15]。我想到的一种方法:defsum_n_values(flat_array,n):sums=np.full(flat_array.shape,np.NaN)foriinrange(n-1,flat_array.shape[0]):sums[i]=np.sum(flat_array[i-n

Android,canvas : How do I clear (delete contents of) a canvas (= bitmaps), 生活在surfaceView 中?

为了制作一个简单的游戏,我使用了一个模板,该模板使用这样的位图绘制Canvas:privatevoiddoDraw(Canvascanvas){for(inti=0;i(Canvas在“run()”中定义/SurfaceView位于GameThread中。)我的第一个问题是如何清除(或重绘)整个Canvas以进行新布局?其次,我怎样才能只更新屏幕的一部分?//Thisistheroutinethatcalls"doDraw":publicvoidrun(){while(mRun){Canvasc=null;try{c=mSurfaceHolder.lockCanvas(null);sy

Android,canvas : How do I clear (delete contents of) a canvas (= bitmaps), 生活在surfaceView 中?

为了制作一个简单的游戏,我使用了一个模板,该模板使用这样的位图绘制Canvas:privatevoiddoDraw(Canvascanvas){for(inti=0;i(Canvas在“run()”中定义/SurfaceView位于GameThread中。)我的第一个问题是如何清除(或重绘)整个Canvas以进行新布局?其次,我怎样才能只更新屏幕的一部分?//Thisistheroutinethatcalls"doDraw":publicvoidrun(){while(mRun){Canvasc=null;try{c=mSurfaceHolder.lockCanvas(null);sy

python - 将 scipy.optimize.minimize 限制为整数值

我正在使用scipy.optimize.minimize来优化一个答案只能是整数的现实问题。我当前的代码如下所示:fromscipy.optimizeimportminimizedeff(x):return(481.79/(5+x[0]))+(412.04/(4+x[1]))+(365.54/(3+x[2]))+(375.88/(3+x[3]))+(379.75/(3+x[4]))+(632.92/(5+x[5]))+(127.89/(1+x[6]))+(835.71/(6+x[7]))+(200.21/(1+x[8]))defcon(x):returnsum(x)-7cons={'t

javascript - IPython 笔记本 Javascript : retrieve content from JavaScript variables

有没有办法让函数(由IPythonNotebook单元格调用)检索JavaScript变量的内容(例如IPython.notebook.notebook_path,其中包含当前笔记本的路径)?以下内容在直接写入单元格时效果很好(例如,基于thisquestion及其注释):fromIPython.displayimportdisplay,JavascriptJavascript('IPython.notebook.kernel.execute("mypath="+"\'"+IPython.notebook.notebook_path+"\'");')但是如果我试图将它放在一个函数中,那

python - Lorentzian scipy.optimize.leastsq 适合数据失败

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

python - 您可以在 Sphinx 侧边栏中重命名 "table of contents"吗?

更一般地说,如何重命名Sphinx默认元素(例如QuickSearch为Search)?可以吗? 最佳答案 以下是如何通过覆盖模板将“快速搜索”更改为其他内容:创建一个名为templates的文件夹在Sphinx项目目录中。复制/themes/basic/searchbox.html至templates.在conf.py中,添加templates_path=["templates"]在searchbox.html的副本中将“快速搜索”重命名为您想要的任何名称.但我不会这样做。一种更灵活的方法是创建一个gettextMO文件并设置配置

python - scipy.optimize.minimize 方法 ='SLSQP' 忽略约束

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([