我正在尝试将以下MATLAB代码转换为Python，但我无法找到在任何合理时间内都能运行的解决方案。M=diag(sum(a))-a;where=vertcat(in,out);M(where,:)=0;M(where,where)=1;这里，a是一个稀疏矩阵，where是一个向量(输入/输出)。我使用Python的解决方案是:M=scipy.sparse.diags([degs],[0])-Awhere=numpy.hstack((inVs,outVs)).astype(int)M=scipy.sparse.lil_matrix(M)M[where,:]=0#Thisistheslo
我正在尝试使用两个numpy数据数组在python中进行二阶导数。例如，有问题的数组如下所示:importnumpyasnpx=np.array([120.,121.5,122.,122.5,123.,123.5,124.,124.5,125.,125.5,126.,126.5,127.,127.5,128.,128.5,129.,129.5,130.,130.5,131.,131.5,132.,132.5,133.,133.5,134.,134.5,135.,135.5,136.,136.5,137.,137.5,138.,138.5,139.,139.5,140.,140.5,14
我正在尝试使用scipy读取.wav文件。我这样做:fromscipy.ioimportwavfilefilename="myWavFile.wav"print"Processing"+filenamesamples=wavfile.read(filename)我得到了这个丑陋的错误:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.6/lib/python2.6/site-packages/scipy/io/wavfile.py:121:WavFileWarning:chunknotunderstoodwarnings.warn("chu
我已经建立了一个具有线性等式约束的优化问题如下sol0=minimize(objective,x0,args=mock_df,method='trust-constr',bounds=bnds,constraints=cons,options={'maxiter':250,'verbose':3})objective是加权和函数，其系数/权重将被优化以使其最小化。由于我在系数和约束上有边界，所以我使用了trust-constrscipy.optimize.minimize内的方法.最小化可行，但我不明白终止条件。根据trust-constrdocumentation它应该终止于xtol
SciPydocumentation解释了interp1d的kind参数可以取值'linear','nearest',“零”、“线性”、“二次”、“立方”。最后三个是样条阶数，'linear'是不言自明的。'nearest'和'zero'有什么作用？ 最佳答案 nearest“捕捉”到最近的数据点。zero是零阶样条。它在任何时候的值(value)都是最后看到的原始值(value)。linear执行线性插值，slinear首先使用订单样条。他们使用不同的代码和canproducesimilarbutsubtlydifferentre
我需要在python中计算bspline曲线。我查看了scipy.interpolate.splprep和其他一些scipy模块，但找不到任何可以轻松满足我需要的东西。所以我在下面写了我自己的模块。代码工作正常，但速度很慢(测试函数在0.03秒内运行，考虑到我只要求100个样本和6个控制顶点，这似乎很多)。有没有办法通过一些scipy模块调用来简化下面的代码，这可能会加快速度？如果没有，我可以对我的代码做些什么来提高它的性能？importnumpyasnp#cv=np.arrayof3dcontrolvertices#n=numberofsamples(default:100)#d=c
我正在实现一个非常简单的Susceptible-Infected-Recovered模型，该模型具有用于闲置项目的稳定人口-通常是一项非常微不足道的任务。但是我在使用PysCeS或SciPy时遇到了求解器错误，它们都使用lsoda作为它们的底层求解器。这只发生在参数的特定值上，我很困惑为什么。我使用的代码如下:importnumpyasnpfrompylabimport*importscipy.integrateasspi#ParameterValuesS0=99.I0=1.R0=0.PopIn=(S0,I0,R0)beta=0.50gamma=1/10.mu=1/25550.t_en
假设我有一个scipy.sparse.csr_matrix代表下面的值[[00120304][10020340]]我想就地计算非零值的累积和，这会将数组更改为:[[001306010][100306100]]实际值不是1,2,3,...每行中非零值的数量不太可能相同。如何快速做到这一点？当前程序:importscipy.sparseimportnumpyasnp#sparsedataa=scipy.sparse.csr_matrix([[0,0,1,2,0,3,0,4],[1,0,0,2,0,3,4,0]],dtype=int)#methodindptr=a.indptrdata=a.
我正在使用python的scipy.integrate来模拟29维线性微分方程组。由于我需要解决多个问题实例，我想我可以通过使用multiprocessing.Pool并行计算来加快速度。由于线程之间不需要共享数据或同步(问题是令人尴尬的并行)，我认为这显然应该可行。然而，在我编写了执行此操作的代码之后，我得到了非常奇怪的性能测量值:单线程，无jacobian:每次调用20-30毫秒单线程，使用jacobian:每次调用10-20毫秒多线程，没有jacobian:每次调用20-30毫秒多线程，使用jacobian:每次调用10-5000毫秒令人震惊的是，我认为应该是最快的设置，实际上是
我正在尝试从巨大的(1Mx1M)CSR矩阵(SciPy)中过滤小于10的值。由于我所有的值都是整数，除以10再乘以10就可以了，但我想知道是否有更好的方法来过滤元素。编辑:下面的答案有效。检查您是否拥有最新版本的SciPy。 最佳答案 你也可以选择不那么笨拙但可能更慢的方法:m=m.multiply(m>=10)要了解发生了什么:>>>m=scipy.sparse.csr_matrix((1000,1000),dtype=np.int)>>>m[np.random.randint(0,1000,20),np.random.randi
