我遇到了一个我无法解释的奇怪问题。我希望有人能帮忙!我正在运行Python2.7.3和Scipyv0.14.0，并尝试实现一些非常简单的多处理器算法，以使用multiprocessing模块加速我的代码。我已经设法使一个基本的示例起作用:importmultiprocessingimportnumpyasnpimporttime#importscipy.specialdefcompute_something(t):a=0.foriinrange(100000):a=np.sqrt(t)returnaif__name__=='__main__':pool_size=multiproces
我正在尝试编写自己的Python代码来计算一个和两个尾部独立t检验的t统计量和p值。我可以使用正态近似，但目前我只想使用t分布。我未能成功将SciPy统计库的结果与我的测试数据相匹配。我可以用一双新的眼睛看看我是否只是在某个地方犯了一个愚蠢的错误。请注意，这是cross-postedfromCross-Validated因为它在那里已经有一段时间没有回应了，所以我认为也可以听取一些软件开发人员的意见。我试图了解我正在使用的算法是否存在错误，该算法应该重现SciPy的结果。这是一个简单的算法，所以很奇怪为什么我找不到错误。我的代码:importnumpyasnpimportscipy.s
我指的是以下帖子:Usingscipy.signal.spectral.lombscargleforperioddiscovery我意识到在某些情况下给出的答案是正确的。sin(x)的频率，即1/(2*pi)#importsthenumericalarrayandscientificcomputingpackagesimportnumpyasnpimportscipyasspfromscipy.signalimportspectral#generates100evenlyspacedpointsbetween1and1000time=np.linspace(1,1000,100)#co
我之前安装了scipy、numpy和scikit-learn，它们都运行良好。今天，我用pip安装更新了我所有的库。numpy和scikit-learn已更新到最新版本，但scipy存在编译问题并被回滚。当我尝试fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier我明白了ImportError:Nomodulenamed'format'我试图解决这个问题，但它对我不起作用。所以，我卸载了scipy，这样我就可以重新安装而不会出现任何错误。我做不到。当我尝试pipinstallscipy时，scipy的构建轮失败这是痕迹:Collectings
背景我正在处理的问题如下:在我为研究设计的实验环境中，我生成了大量的大型(长度为4M)数组，这些数组有些稀疏，因此可以存储为scipy.sparse.lil_matrix实例，或简单地作为scipy.array实例(空间增益/损失不是这里的问题)。这些数组中的每一个都必须与一个字符串(即一个词)配对才能使数据有意义，因为它们是表示该字符串含义的语义向量。我需要保留这个配对。列表中每个单词的向量都是一个一个构建的，并在移动到下一个单词之前存储到磁盘。它们必须以一种可以随后使用类似字典的语法检索的方式存储到磁盘。例如，如果所有单词都存储在类似DB的文件中，我需要能够打开该文件并执行类似ve
完整的数学问题是here.简而言之，我想对一个具有二重积分的函数进行积分。内部积分有边界20和x-2,而外层有边界22和30.我知道使用Scipy我可以用scipy.integrate.nquad计算二重积分.我想做这样的事情:deff(x,y):return(x**2+y**2)res=sp.integrate.nquad(f,[[22,30],[20,x-2]])这可能吗？也许还使用sympy？ 最佳答案 我用sympy解决了:fromsympyimport*x,y=symbols("xy")f=(x**2+y**2)res=i
我想使用BFGS训练在Keras中实现的前馈神经网络。为了看看它是否可以完成，我使用scipy.optimize.minimize实现了一个感知器，代码如下。from__future__importprint_functionimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense#DummytrainingexamplesX=np.array([[-1,2,-3,-1],[3,2,-1,-4]]).astype('flo
我试图了解“dogleg”方法在Python的scipy.optimize.minimize中是如何工作的功能。我正在调整帮助页面底部的示例。根据注释，dogleg方法需要Jacobian和Hessian参数。为此，我使用numdifftools包裹:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizefromnumdifftoolsimportJacobian,Hessiandeffun(x,a):return(x[0]-1)**2+(x[1]-a)**2x0=np.array([2,0])#initialguessa=2.5res=mini
我有一个包含小数点后4位float的输入文件:i.e.133590.00000.00000.00010.00010.0002`0.00030.0007...(第一个是id)。我的类使用loadVectorsFromFile方法将其乘以10000，然后使用int()这些数字。最重要的是，我还循环遍历每个向量以确保内部没有负值。但是，当我执行_hclustering时，我不断看到错误，“LinkageZcontainsnegativevalues”。我真的认为这是一个错误，因为:我检查了我的值(value)观，这些值没有足够小或足够大以接近float的限制，并且我用来导出文件中值的公式使用
据我所知，这些方法都在各自的DLL中作为C函数实现，而且ndimage版本似乎更快(两个实现都没有使用并行代码，比如调用blas或MKL)。此外，当我尝试通过运行以下代码检查它们是否返回相同的结果时，相等断言失败了。我无法从文档中弄清楚这两种方法之间的功能差异究竟应该是什么(文档也不是很清楚0相对于内核起源位置的含义；来自例如，我推断它在中心，但我可能错了)。fromnumpyimportrandom,allclosefromscipy.ndimage.filtersimportconvolveasconvolveimfromscipy.signalimportconvolveasco
