我打算将二维高斯函数拟合到显示激光束的图像中，以获取其参数，如FWHM和位置。到目前为止，我试图了解如何在Python中定义2D高斯函数以及如何将x和y变量传递给它。我编写了一个小脚本，它定义了该函数，绘制它，为其添加一些噪声，然后尝试使用curve_fit对其进行拟合。除了我尝试将模型函数拟合到嘈杂数据的最后一步之外，一切似乎都有效。这是我的代码:importscipy.optimizeasoptimportnumpyasnpimportpylabasplt#definemodelfunctionandpassindependantvariablesxandyasalistdeftw
我打算将二维高斯函数拟合到显示激光束的图像中，以获取其参数，如FWHM和位置。到目前为止，我试图了解如何在Python中定义2D高斯函数以及如何将x和y变量传递给它。我编写了一个小脚本，它定义了该函数，绘制它，为其添加一些噪声，然后尝试使用curve_fit对其进行拟合。除了我尝试将模型函数拟合到嘈杂数据的最后一步之外，一切似乎都有效。这是我的代码:importscipy.optimizeasoptimportnumpyasnpimportpylabasplt#definemodelfunctionandpassindependantvariablesxandyasalistdeftw
是否可以确定scipy.sparse矩阵的字节大小？在NumPy中，您可以通过执行以下操作来确定数组的大小:importnumpyasnpprint(np.zeros((100,100,100).nbytes)8000000 最佳答案 稀疏矩阵由常规numpy数组构成，因此您可以像获取常规数组一样获取其中任何一个的字节数。如果你只想要数组元素的字节数:>>>fromscipy.sparseimportcsr_matrix>>>a=csr_matrix(np.arange(12).reshape((4,3)))>>>a.data.nb
是否可以确定scipy.sparse矩阵的字节大小？在NumPy中，您可以通过执行以下操作来确定数组的大小:importnumpyasnpprint(np.zeros((100,100,100).nbytes)8000000 最佳答案 稀疏矩阵由常规numpy数组构成，因此您可以像获取常规数组一样获取其中任何一个的字节数。如果你只想要数组元素的字节数:>>>fromscipy.sparseimportcsr_matrix>>>a=csr_matrix(np.arange(12).reshape((4,3)))>>>a.data.nb
我继承了一些试图使用scipy.optimize.minimize最小化函数的代码。我无法理解fun和jac参数的一些输入最小化调用看起来像这样:result=minimize(func,jac=jac_func,args=(D_neg,D,C),method='TNC'...otherarguments)func如下所示:deffunc(G,D_neg,D,C):#dostuffjac_func结构如下:defjac_func(G,D_neg,D,C):#dostuff我不明白的是G输入到func和jac_func的来源。这是在minimize函数中以某种方式指定的，还是由于meth
我继承了一些试图使用scipy.optimize.minimize最小化函数的代码。我无法理解fun和jac参数的一些输入最小化调用看起来像这样:result=minimize(func,jac=jac_func,args=(D_neg,D,C),method='TNC'...otherarguments)func如下所示:deffunc(G,D_neg,D,C):#dostuffjac_func结构如下:defjac_func(G,D_neg,D,C):#dostuff我不明白的是G输入到func和jac_func的来源。这是在minimize函数中以某种方式指定的，还是由于meth
我有一个关于N个数字的数据集，我想测试它的正态性。我知道scipy.stats有一个kstestfunction但是没有关于如何使用它以及如何解释结果的示例。有哪位熟悉的可以给我一些建议吗？根据文档，使用kstest返回两个数字，KS检验统计量D和p值。如果p值大于显着性水平(例如5%)，那么我们不能拒绝数据来自给定分布的假设。当我通过从正态分布中抽取10000个样本并测试高斯性进行测试时:importnumpyasnpfromscipy.statsimportkstestmu,sigma=0.07,0.89kstest(np.random.normal(mu,sigma,10000)
我有一个关于N个数字的数据集，我想测试它的正态性。我知道scipy.stats有一个kstestfunction但是没有关于如何使用它以及如何解释结果的示例。有哪位熟悉的可以给我一些建议吗？根据文档，使用kstest返回两个数字，KS检验统计量D和p值。如果p值大于显着性水平(例如5%)，那么我们不能拒绝数据来自给定分布的假设。当我通过从正态分布中抽取10000个样本并测试高斯性进行测试时:importnumpyasnpfromscipy.statsimportkstestmu,sigma=0.07,0.89kstest(np.random.normal(mu,sigma,10000)
我正在尝试使用scipy的ndimage库，但它显然丢失了。我已经从numpy和scipy运行了测试，结果还可以。我正在使用从sourceforge上的官方软件包安装的numpy1.6.1和scipy0.10.0。运行importnumpyimportscipyimportpprintprint(scipy.version.version)print(numpy.version.version)img=scipy.ndimage.imread("")给予0.10.01.6.1Traceback(mostrecentcalllast):File"extract.py",line8,ini
我正在尝试使用scipy的ndimage库，但它显然丢失了。我已经从numpy和scipy运行了测试，结果还可以。我正在使用从sourceforge上的官方软件包安装的numpy1.6.1和scipy0.10.0。运行importnumpyimportscipyimportpprintprint(scipy.version.version)print(numpy.version.version)img=scipy.ndimage.imread("")给予0.10.01.6.1Traceback(mostrecentcalllast):File"extract.py",line8,ini
