这个问题在这里已经有了答案:Fastarbitrarydistributionrandomsampling(inversetransformsampling)(5个答案)关闭4年前。我希望使用蒙特卡洛类型模拟来总结任意数量的事物概率分布。我想随机抽取某些东西的连续分布并将它们添加到其他连续分布的其他随机样本中，最终得到它们组合的概率分布。分布本身是经验性的——它们不是函数，而是P99=2.4、P90=7.12、P50=24.53、P10=82.14等形式(实际上有很多这样的点)。这些分布或多或少呈对数正态分布，因此如果有必要，将它们近似为对数正态分布可能会很好。但是我怎么能把它输入到S
我最近一直在学习Python多处理，但遇到了障碍。我有一个lerge稀疏SciPy数组(CSC格式)，我需要在5个工作进程之间以只读格式共享。我读过this和this(numpy-shared)，但这似乎只适用于密集类型。我如何在5个多处理Process对象之间共享scipy.sparse.csc_matrix()而无需复制(或最少复制)？即使是numpy-shared方法似乎也需要复制整个数组，即便如此，我也不能只将scipy.sparse转换为mp.Array()。谁能帮我指出正确的方向？谢谢! 最佳答案 我无法帮助您解决问题的
我刚刚安装了ArcGISv10.264位后台处理，它安装了Python2.7.364位和NumPy1.6.1。我在同一个Python安装中安装了SciPy0.12.064位。当我打开Python解释器时，我能够成功导入arcpy、numpy和scipy。但是，当我尝试importscipy.ndimage时，我收到一条错误消息，提示numpy.core.multiarrayfailedtoimport。我在网上找到的与此错误相关的所有内容都引用了scipy和numpy之间的问题，并建议升级到numpy1.6.1。我已经在numpy1.6.1了。有什么想法可以解决这个问题吗？
我比较了使用numpy/scipy对两个信号进行卷积/关联的不同方法。事实证明，速度存在巨大差异。我比较了以下方法:从numpy包关联(plot中的np.correlate)从scipy.signal包关联(图中的sps.correlate)来自scipy.signal的fftconvolve(图中的sps.fftconvolve)现在我当然明白fftconvolve和其他两个函数之间有相当大的区别。我不明白的是为什么sps.correlate比np.correlate慢得多。有人知道为什么scipy使用这么慢的实现吗？为了完整起见，这里是生成情节的代码:importtimeimpor
我一直在使用scipy.optimize.minimize(docs)当我定义一个不可能满足约束的问题时，我注意到了一些奇怪的行为。这是一个例子:fromscipyimportoptimize#minimizef(x)=x^2-4xdeff(x):returnx**2-4*xdefx_constraint(x,sign,value):returnsign*(x-value)#subjecttox>=5andx结果输出:fun:-3.0jac:array([2.])message:'Optimizationterminatedsuccessfully.'nfev:3nit:5njev:1
我有一个非线性模型拟合，如下所示:深色实线为模型拟合，灰色部分为原始数据。问题的简短版本:如何获得此模型拟合的可能性，以便执行对数似然比检验？假设残差服从正态分布。我对统计学比较陌生，目前的想法是:得到曲线拟合的残差，并计算残差的方差；使用这个等式并将残差的方差代入sigma-squared，x_i作为实验，mu作为模型拟合；计算对数似然比。谁能帮我解决这两个完整版的问题？我的方法正确吗？(我想是的，但如果能确定一下就太好了!)python/scipy/statsmodels中是否有任何现成的函数可以帮我做这件事？ 最佳答案 你的似
我正在尝试使用scipy.optimize最小化以下函数:这是它的梯度:(对于那些感兴趣的人，这是用于成对比较的Bradley-Terry-Luce模型的似然函数。与逻辑回归密切相关。)很明显，向所有参数添加常量不会改变函数的值。因此，我让\theta_1=0。以下是目标函数和梯度在python中的实现(theta在这里变为x):defobjective(x):x=np.insert(x,0,0.0)tiles=np.tile(x,(len(x),1))combs=tiles.T-tilesexps=np.dstack((zeros,combs))returnnp.sum(cijs*s
我在python中遇到了名为welch(https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.signal.welch.html)的scipy.signal方法的问题，它估计时间信号的频谱，因为它(根本)不提供与MATLAB方法相同的输出pwelch，给定相同的参数(窗口大小、重叠等)。下面是我在每种语言中的代码，输入文件和输出文件在此处的链接中:https://www.dropbox.com/s/2ch36phbbmjfhqg/inputs_outputs.zip?dl=0输入是一个二维数组，行是时间步长，
我编写了一段代码来求解一维薛定谔方程。虽然numpy.linalg.eig()例程对于谐波振荡器一直运行良好，但它似乎为库仑势增加了一个虚假的解决方案。另一方面，Scipy的sparse.linalg.eigsh()似乎表现不错。这是我的脚本:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.sparseimportdiagsfromscipy.sparse.linalgimporteigshN=500x0=8xMin,xMax=-x0,x0xstep=(xMax-xMin)/(N-1)x=np.linspace(xMin,xMa
我在R中使用h2o包(v3.6.0)，并且构建了一个网格搜索模型。现在，我正在尝试访问在验证集上最小化MSE的模型。在python的sklearn中，使用RandomizedSearchCV很容易实现:##Pseudocode:grid=RandomizedSearchCV(model,params,n_iter=5)grid.fit(X)best=grid.best_estimator_不幸的是，这在h2o中并不那么简单。这是您可以重新创建的示例:library(h2o)##assumeyougoth2oinitialized...X查看grid会打印出大量信息，包括这一部分:>gr
