问题是，我正在尝试为我的目的设计拟合程序，并希望使用scipy的差分进化算法作为初始值的一般估计量，然后将其用于LM算法以实现更好的拟合。我想用DE最小化的函数是分析定义的非线性函数和一些实验值之间的最小二乘法。我坚持的一点是功能设计。正如scipy引用中所述:“函数必须采用f(x,*args)的形式，其中x是一维数组形式的参数，args是完全指定函数所需的任何附加固定参数的元组"有一个丑陋的代码示例，我只是为了说明目的而编写的:deffunc(x,*args):"""args[0]=xargs[1]=y"""result=0foriinrange(len(args[0][0])):r
我注意到如果p值极小，SciPy中的Fisher精确检验会返回负p值:>>>importscipyassp>>>importscipy.stats>>>x=[[48,60],[3088,17134]]>>>sp.stats.fisher_exact(x)(4.4388601036269426,-1.5673906617053035e-11)在R中，使用相同的2x2列联表:>a=matrix(c(48,60,3088,17134),nrow=2)>fisher.test(a)p-value=6.409e-13我的问题是1)为什么SciPy返回负p值？2)如何使用SciPy生成正确的p值？
我知道一般来说，当数组相对较大时，FFT和乘法通常比直接卷积运算更快。但是，我正在将一个非常长的信号(比如1000万点)与一个非常短的响应(比如1000点)进行卷积。在这种情况下，fftconvolve似乎没有多大意义，因为它强制第二个数组的FFT与第一个数组的大小相同。在这种情况下直接进行卷积会更快吗？ 最佳答案 看看我在这里做的比较:http://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/ApplyFIRFilter.html您的情况可能接近使用普通卷积和使用基于FFT的卷积之间的过渡，因此您最好的
我正在尝试使用SciPy的dendrogram方法根据阈值将我的数据分成多个簇。但是，一旦我创建了一个树状图并检索了它的color_list，列表中的条目就比标签少了一个。或者，我尝试使用fcluster，其阈值与我在dendrogram中确定的相同；但是，这不会呈现相同的结果——它给了我一个集群而不是三个。这是我的代码。importpandasdata=pandas.DataFrame({'total_runs':{0:2.489857755536053,1:1.2877651950650333,2:0.8898850111727028,3:0.77750321282732704,4
我有一个函数，它实际上是对另一个程序(一些Fortran代码)的调用。当我调用此函数(run_moog)时，我可以解析4个变量，并返回6个值。这些值都应该接近于0(为了最小化)。但是，我将它们组合成这样:np.sum(results**2)。现在我有一个标量函数。我想最小化这个函数，即让np.sum(results**2)尽可能接近于零。注意:当此函数(run_moog)接受4个输入参数时，它会为依赖于这些参数的Fortran代码创建一个输入文件。我从thescipydocs尝试了几种优化方法.但没有一个按预期工作。最小化应该能够限制4个变量。这是一个尝试:fromscipy.opti
任何人都可以提供一个向leastsquaresfunction提供雅可比矩阵的示例吗？在scipy中？我无法弄清楚他们想要的方法签名-他们说它应该是一个函数，但很难弄清楚这个函数应该以什么顺序接受哪些输入参数。 最佳答案 这是我使用的指数衰减拟合:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportleastsqdeff(var,xs):returnvar[0]*np.exp(-var[1]*xs)+var[2]deffunc(var,xs,ys):returnf(var,xs)-ysdefdfunc(va
更新:我尝试了@user2258766关于miniconda的建议。它最初非常有前途。但是，当我安装了scipynumpymatplotlibsympy后，miniconda文件夹的大小迅速增长到1G。这是否意味着如果我想使用我提到的4个包，安装的最小大小是1G。为什么它们这么大？是否还有可能进一步缩小安装尺寸？--Scipy网站推荐了Anaconda。但它为我安装了很多不相关的包。是否有我可以使用的最小分布？我只想要Scipy、Sympy、Numpy和Maplotlib，不需要其他。另一个相关的问题是，为什么这些Python包之间存在如此多的依赖关系？我以前是用Java编程的，现在看
我正在尝试在matplotlib中绘制一条线。我正在寻找正确的插值类型。我想要这样的东西每条线都经过平滑处理。我尝试了几种scipy和matplotlib的组合，比如x_new=np.arange(x,x_length,1)tck=interpolate.splrep(x,y,s=3)y_new=interpolate.splev(x_new,tck,der=0)ax.plot(x_new,y_new,color+lstyle)但我得到的最好结果是这条线代表一个递增的变量..所以它是一个错误的表示。我可以搜索什么？谢谢编辑:我正在考虑自己实现一个方法，但我不知道是否已经完成。伪代码如下
没问题:>>>t=np.array([[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2],[3,3,3,3,3],[4,4,4,4,4],[5,5,5,5,5]])>>>x=np.arange(5).reshape((-1,1));y=np.arange(5)>>>print(t[[x]],t[[y]])大问题:>>>s=scipy.sparse.csr_matrix(t)>>>print(s[[x]].toarray(),s[[y]].toarray())Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,in::::ValueError:data,in
我在scipy中做t检验时遇到问题，这让我慢慢发疯。它应该很容易解决，但我所做的一切都不起作用，而且我无法通过广泛的搜索找到解决方案。我在Anaconda的最新发行版上使用Spyder。具体来说:我想比较我从csv文件导入的pandas数据框中的两列(“Trait_A”和“Trait_B”)之间的均值。其中一列中的某些值是“Nan”(“不是数字”)。独立样本scipyt检验函数的默认设置不包含“NaN”值。然而，settingthe'nan_policy'parameterto'omit'shoulddealwiththis.然而，当我这样做时，测试统计量和p值返回为“NaN”。当我将
