我正在使用scipy.optimize.minimize来优化一个答案只能是整数的现实问题。我当前的代码如下所示:fromscipy.optimizeimportminimizedeff(x):return(481.79/(5+x[0]))+(412.04/(4+x[1]))+(365.54/(3+x[2]))+(375.88/(3+x[3]))+(379.75/(3+x[4]))+(632.92/(5+x[5]))+(127.89/(1+x[6]))+(835.71/(6+x[7]))+(200.21/(1+x[8]))defcon(x):returnsum(x)-7cons={'t
我不知道这是否可能，这可能是一个幼稚的问题，但我如何将R的rownames()和colnames()设置为scipy.sparse.csr.csr_matrix?我看到my_matrix.dtype.names在这里不起作用，而且我找不到这种稀疏矩阵的任何“索引”等价物...此外，由于一些Unresolved问题...非常感谢您的帮助， 最佳答案 您必须单独维护名称，因为scipy的稀疏格式都不支持命名索引。这可能看起来像:foo=csr_matrix(...)row_names=np.array(...)col_names=np.
自从我参加了Python讲座后，我想用它来拟合我的数据。虽然我现在已经尝试了一段时间，但我仍然不知道为什么这不起作用。我想做什么从子文件夹(此处称为“测试”)中取出一个又一个数据文件，稍微转换数据并用洛伦兹函数对其进行拟合。问题描述当我运行下面发布的代码时，它不适合任何东西，在4次函数调用后只返回我的初始参数。在一遍又一遍地检查python文档后，我尝试缩放数据，尝试使用ftol和maxfev，但没有任何改进。我还尝试将列表显式更改为numpy.arrays，以及对问题scipy.optimize.leastsqreturnsbestguessparametersnotnewbestf
我是机器学习的新手，想知道scipy中的kmeans和kmeans2之间的区别。根据文档，他们都使用'k-means'算法，但如何选择它们？ 最佳答案 根据文档，kmeans2似乎是标准的k-means算法并且运行直到收敛到局部最优-并且允许您更改种子初始化。kmeans函数将由于缺乏变化而提前终止，因此它甚至可能无法达到局部最优。此外，它的目标是生成一个码本来映射特征向量。码本本身不一定是从停止点生成的，而是会使用具有最低“失真”的迭代来生成码本。此方法还将多次运行kmeans。该文档有更多细节。如果您只想将k-means作为算法
我有一个数据集，我知道它服从帕累托分布。有人能告诉我如何在Scipy中拟合这个数据集吗？我运行了以下代码，但我不知道返回给我的是什么(a、b、c)。还有，得到a,b,c后，如何计算方差呢？importscipy.statsasssimportscipyasspa,b,c=ss.pareto.fit(data) 最佳答案 要非常小心拟合幂律!!许多报道的幂律实际上与幂律的拟合很差。参见Clausetetal.有关所有详细信息(如果您无权访问该期刊，也可以在arxiv上查看)。他们有一个companionwebsite到现在链接到Pyt
我已经成功安装了Numpy。Butonthesite，我有很多事情要做，比如构建Numpy、Scipy、下载ATLAS、LAPACK等。我真的很困惑，甚至我也检查了其他一些查询。还是没看懂。谁能解释一下我到底应该怎么做？我的电脑上安装了cygwin。如何构建Numpy？构建numpy有什么用？如何安装Scipy？什么是ATLAS、LAPACK等？非常感谢(提前)。 最佳答案 我在同一个问题上挣扎了很长时间，最终找到了一个简单的解决方案here` 关于python-Numpy和Scipy在
我正在尝试将三次样条拟合到一组给定的点。我的积分没有排序。我无法对这些点进行排序或重新排序，因为我需要该信息。但由于函数scipy.interpolate.splrep仅适用于非重复和单调递增的点，我定义了一个将x坐标映射到单调递增空间的函数。我的旧观点是:xpoints=[4913.0,4912.0,4914.0,4913.0,4913.0,4913.0,4914.0,4915.0,4918.0,4921.0,4925.0,4932.0,4938.0,4945.0,4950.0,4954.0,4955.0,4957.0,4956.0,4953.0,4949.0,4943.0,4933
我正在使用SciPy进行优化，而SLSQP方法似乎忽略了我的约束。具体来说，我希望x[3]和x[4]在[0-1]范围内我收到消息:“不等式约束不兼容”这是执行的结果，后面是示例代码(使用虚拟函数):status:4success:Falsenjev:2nfev:24fun:0.11923608071680103x:array([-10993.4278558,-19570.77080806,-23495.15914299,-26531.4862831,4679.97660534])message:'Inequalityconstraintsincompatible'jac:array([
我有以下代码:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportcurve_fitdeffunc(x,p):returnp[0]+p[1]+xpopt,pcov=curve_fit(func,np.arange(10),np.arange(10),p0=(0,0))它会引发TypeError:func()takesexactly2arguments(3given)。嗯，这听起来很公平-curve_fit将(0,0)分解为两个标量输入。所以我尝试了这个:popt,pcov=curve_fit(func,np.arange(10),np.arange(10),p
我有很多x-y数据点在y轴上有错误，我需要用非线性函数拟合它们。这些函数在某些情况下可以是线性的，但更常见的是指数衰减、高斯曲线等。SciPy通过scipy.optimize.curve_fit支持这种拟合，我还可以指定每个点的权重。这给了我很好的加权非线性拟合。从结果中，我可以提取参数及其各自的错误。只有一个警告:错误仅用作权重，但不包含在错误中。如果我将所有数据点的误差加倍，我预计结果的不确定性也会增加。所以我构建了一个测试用例(sourcecode)来测试它。配合scipy.optimize.curve_fit给我:Parameters:[1.999007562.99695535
