我在卡住我的程序时遇到问题。我将其缩小到scipy模块。我要卡住的程序是:fromscipyimportsignalsignal.hann(1000)我的设置脚本是:importsysfromcx_Freezeimportsetup,Executablebuild_exe_options={}base=Noneifsys.platform=="win32":base="Win32GUI"setup(name="Somename",version="1.0",author="Myname",description="MyGUIapplication!",options={"build_e
我找到了一个link其中显示了一个示例，当线性方程组有无限多个解时，Matlabmldivide运算符(\)给出“特殊”解。例如:A=[120;043];b=[8;18];c_mldivide=A\bc_pinv=pinv(A)*b给出输出:c_mldivide=040.66666666666667c_pinv=0.9180327868852453.540983606557381.27868852459016在解决方案c_mldivide中非零项的数量等于rank(A)的意义上，该解决方案是“特殊的”(在本例中为2).我使用numpy.linalg.lstsq在numpy中尝试了同样的
我正在解决以下优化问题:使用这段Python代码:fromscipy.optimizeimportminimizeimportmathdeff(x):returnmath.log(x[0]**2+1)+x[1]**4+x[0]*x[2]x0=[0,0,0]cons=({'type':'ineq','fun':lambdax:x[0]**3-x[1]**2-1},{'type':'ineq','fun':lambdax:x[0]},{'type':'ineq','fun':lambdax:x[2]})res=minimize(f,x0,constraints=cons)printres我
公认的智慧是更喜欢scipy.linalg而不是numpy.linalg函数。为了进行线性代数，理想情况下(并且方便地)我想结合numpy.array和scipy.linalg的功能，而无需考虑numpy.linalg。这并不总是可能的，而且可能会变得太令人沮丧。如果scipy.linalg中缺少函数，是否有这两个模块的等效函数的比较list，以快速确定何时使用numpy.linalg？例如有scipy.linalg.norm()和numpy.linalg.norm()，但似乎没有numpy.linalg.matrix_rank()和numpy.linalg.cond()。
我想使用scipy.spatial的KDTree在二维数组(本质上是嵌套列表的维度为2的列表列表)中查找最近邻对。我生成我的列表列表，将其通过管道传输到numpy的数组中，然后创建KDTree实例。但是，每当我尝试对其运行“查询”时，我都不可避免地会得到奇怪的答案。例如，当我键入:tree=KDTree(array)nearest=tree.query(np.array[1,1])最近的输出(0.0,0)。目前，我使用的数组基本上是y=x范围(1,50)，所以我希望我应该为(1,1)获得(2,2)的最近邻居scipy大师，我做错了什么？编辑:或者，如果有人可以向我指出他们用于对给定点进
我正在使用optimize.leastsq来拟合数据。我想将拟合参数限制在一定范围内。使用optimize.leastsq时是否可以定义边界？边界在optimize.fmin_slsqp中实现，但我更愿意使用optimize.leastsq。 最佳答案 我认为处理边界的标准方法是在参数超过边界时使要最小化的函数(残差)非常大。importscipy.optimizeasoptimizedefresiduals(p,x,y):ifwithin_bounds(p):returny-model(p,x)else:return1e6p,co
动机:我看过这个算法的描述，如果存在标准实现，我宁愿不重新发明轮子。我还了解到，如果有scipy/numpy实现，它通常比我自己用python实现的任何东西都要快得多。算法说明我在平面上有大量的点(几百万)。从一个包含所有点的大盒子开始，我想不断将该盒子分割为等面积的子盒子。当子框中至少有1,000个点时，递归地继续分割。该算法返回一棵树，该树描述了分割以及点到树的每个叶节点的映射。这个算法的名称是什么(类似于分而治之？)，当给定一个2Dnumpy点数组时，是否有一个标准的方法来实现它？ 最佳答案 它叫做quadtree分割。至于P
我编写了一个python代码，使用Weierstrass变换平滑给定信号，这基本上是归一化高斯与信号的卷积。代码如下:#Importingrelevantlibrariesfrom__future__importdivisionfromscipy.signalimportfftconvolveimportnumpyasnpdefsmooth_func(sig,x,t=0.002):N=len(x)x1=x[-1]x0=x[0]#defininganewarrayywhichissymmetricaroundzero,tomakethegaussiansymmetric.y=np.lin
假设我有一个列表或列表列表(每个列表的大小相同)。如何分别转换为稀疏向量或稀疏矩阵？ 最佳答案 In[5]:scipy.sparse.csr_matrix([[1,2],[3,0]])Out[5]:'with3storedelementsinCompressedSparseRowformat>In[6]:scipy.sparse.csr_matrix([1,2])Out[6]:'with2storedelementsinCompressedSparseRowformat>scipy.sparse.whatever_matrix_ty
我已将曲线拟合到一组数据点。我想知道如何找到曲线的最大值点，然后我想注释该点(我不想使用数据中的最大y值来执行此操作)。我无法准确地编写我的代码，但这是我的代码的基本布局。importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fitx=[1,2,3,4,5]y=[1,4,16,4,1]deff(x,p1,p2,p3):returnp3*(p1/((x-p2)**2+(p1/2)**2))p0=(8,16,0.1)#guessperametersplt.plot(x,y,"ro")popt,pcov=curve_fit(f,x
