是否可以将numpy.exp或类似的逐点运算符应用于scipy.sparse.lil_matrix或其他稀疏矩阵格式中的所有元素？importnumpyfromscipy.sparseimportlil_matrixx=numpy.ones((10,10))y=numpy.exp(x)x=lil_matrix(numpy.ones((10,10)))#y=????numpy.exp(x)或scipy.exp(x)产生一个AttributeError，并且numpy.exp(x.data)产生相同的结果。谢谢! 最佳答案 我不知道全部
我写了一个简单的脚本，旨在对一个简单的测试数据集进行层次聚类。我找到了函数fclusterdata成为将我的数据聚类成两个聚类的候选人。它需要两个强制调用参数:数据集和阈值。问题是，我找不到可以产生预期的两个集群的阈值。如果有人能告诉我我做错了什么，我会很高兴。如果有人能指出更适合我的集群的其他方法，我也会很高兴(我明确希望避免事先指定集群的数量。)这是我的代码:importtimeimportscipy.cluster.hierarchyashclusterimportnumpy.randomasrandomimportnumpyimportpylabpylab.ion()data=
从我的SymPy输出中，我得到了如下所示的矩阵，我必须将其集成到2D中。目前我正在按元素进行操作，如下所示。此方法有效，但对于我的实际情况(其中A及其功能要大得多(见下面的编辑):fromsympyimportMatrix,sin,cosimportsympyimportscipysympy.var('x,t')A=Matrix([[(sin(2-0.1*x)*sin(t)*x+cos(2-0.1*x)*cos(t)*x)*cos(3-0.1*x)*cos(t)],[(cos(2-0.1*x)*sin(t)*x+sin(2-0.1*x)*cos(t)*x)*sin(3-0.1*x)*c
我怎样才能让scipy的fmin_cg使用一个返回cost和gradient作为元组的函数？使用f成本和fprime梯度的问题是，我可能必须执行两次操作(非常昂贵)，通过该操作grad和cost被计算。此外，在它们之间共享变量可能会很麻烦。然而，在Matlab中，fmin_cg使用一个函数，该函数将成本和梯度作为元组返回。我不明白为什么scipy的fmin_cg不能提供这样的便利。提前致谢... 最佳答案 您可以使用scipy.optimize.minimize使用jac=True。如果出于某种原因这不是一个选项，那么您可以查看ho
我想对给定的3D点云进行插值:我查看了scipy.interpolate.griddata结果正是我所需要的，但据我所知，我需要输入“griddata”，这意味着x=[[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2]].但我给定的3D点云没有这种网格外观-x、y值的行为不像网格-不管怎样，每个x、y值只有一个z值。*那么对于我的非网格点云，是否有替代scipy.interpolate.griddata的方法？*编辑:“没有网格外观”意味着我的输入看起来像这样:x=[0,4,17]y=[-7,25,116]z=[50,112,47] 最佳答案
我正在运行MacOSX10.6.8并使用EnthoughtPythonDistribution。我想让numpy函数利用我的两个核心。我遇到了与这篇文章类似的问题:multithreadedblasinpython/numpy但是按照那张海报的步骤进行操作后，我仍然遇到同样的问题。这是我的numpy.show_config():lapack_opt_info:libraries=['mkl_lapack95_lp64','mkl_intel_lp64','mkl_intel_thread','mkl_core','mkl_mc','mkl_mc3','pthread']library_
我正在尝试使用scipy.optimize包来查找成本函数的最大值。在这种特殊情况下:我有一张价格表，每天都在变化。为了方便起见，假设一天有8个小时，每小时的价格如下:price_list=np.array([1,2,6,8,8,5,2,1])在这个简化的例子中，我想从price_list中选择4个最高的价格。由于各种原因，我不想简单地排序和选择最好的四个价格，而是使用一些优化算法。我有几个限制条件，因此我决定使用scipy中的最小二乘算法，scipy.optimize.fmin_slsqp。我首先为我选择的时间创建一个时间表:schedule_list=np.zeros(len(pr
我正在尝试理解weave.inline以将C代码包装在我的Python程序中。下面的代码只是获取Numpy数组并将其所有元素乘以2。inl.pyimportnumpyimportscipy.weavea=numpy.array([1.0,2.0,3.0])N=a.shape[0]printacode=\"""inti;for(i=0;i然后我想从内联代码中携带一些功能到外部库中。让它成为2的平凡乘法。所以我创建了两个文件:mult.c#include"mult.h"floatmult(floatn){returnn*2;}mult.hfloatinc(floatn);现在我想在内联代码
我有一个O(N)NxNscipy.sparse.csr_matrix的集合，每个稀疏矩阵都有N个元素集的顺序。我想将所有这些矩阵加在一起以获得一个常规的NxNnumpy数组。(N大约为1000)。矩阵中非零元素的排列使得结果总和肯定不是稀疏的(实际上几乎没有零元素)。目前我正在做reduce(lambdax,y:x+y,[m.toarray()forminmy_sparse_matrices])虽然有效，但速度有点慢:当然，那里正在进行的大量无意义的零处理绝对是可怕的。还有更好的办法吗？在docs中对我来说没有什么明显的.更新:根据user545424的建议，我尝试了对稀疏矩阵求和以及
我正在尝试创建一个非常大的稀疏矩阵，其形状为(447957347,5027974)。并且，它包含3,289,288,566个元素。但是，当我使用scipy.sparse创建一个csr_matrix时，它返回如下内容:'with-1005678730storedelementsinCompressedSparseRowformat>创建矩阵的源码是:indptr=np.array(a,dtype=np.uint32)#aisapythonarray('L')containrowindexinformationindices=np.array(b,dtype=np.uint32)#bisa
