稀疏矩阵格式(dok)假定不在字典中的键的值等于零。有没有办法让它使用零以外的默认值？此外，有没有一种方法可以计算稀疏矩阵的对数(类似于常规numpy矩阵中的np.log) 最佳答案 该功能不是内置的，但如果您真的需要它，您应该能够编写自己的dok_matrix类，或者是Scipy的子类。Scipy实现是here.至少在调用dict.*的地方，需要更改默认值---并且可能需要进行一些其他更改。但是，我会尝试重新表述问题，这样就不需要了。例如，如果你做线性代数，你可以分离常数项，然后做fromscipy.sparse.linalgim
我正在使用scipy将一些matlab代码移植到python并遇到以下行:Matlab/Octave代码[Pxx,f]=periodogram(x,[],512,5)Python代码f,Pxx=signal.periodogram(x,5,nfft=512)问题是我在同一数据上得到不同的输出。更具体地说，Pxx向量是不同的。我为signal.periodogram尝试了不同的窗口，但没有运气(而且似乎默认的scypy的boxcar窗口与默认的matlab的矩形窗口相同)另一个奇怪的行为是在python中，Pxx的第一个元素总是0，无论什么数据输入是。我错过了什么吗？任何建议将不胜感激!
我想在基于SciPy的模拟中使用准随机序列，特别是Sobol。对现有的高效软件包有何建议？ 最佳答案 是thisproject有什么用如果没有，relevantWikipediaarticle在NAG和NumericalRecipes中提到了C和Fortran例程，用Python包装或重新实现它们应该不难。GSL中也有C例程. 关于python-Python/SciPy中低差异(例如Sobol)准随机序列的建议？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在使用scipy.stats.expon.fit(data)对我的数据进行指数分布拟合。这似乎返回了两个我期望的值。文档online似乎没有说明fit()返回什么，但查看源代码，我猜它既是位置参数又是比例参数。能不能在拟合的时候把location参数固定为0？ 最佳答案 在调用expon.fit时，使用floc=0:In[5]:data=expon.rvs(0,1.5,1000)In[6]:loc,scale=expon.fit(data,floc=0)In[7]:scaleOut[7]:1.4878030368336586In
根据我的理解，循环方差的范围在0到1之间。这在wikipedia中也得到了证实。以及here.但由于某些原因，scipy.stats中的循环方差函数给出的值大于1。importnumpyasnpfromscipy.statsimportcircmean,circvara=np.random.randint(0,high=360,size=10)print(a)print(circmean(a,0,360))print(circvar(np.deg2rad(a)))[14311615217234915218230634581]135.349745419546652.25765384666
我有这个问题。我尝试通过scipy.spatial.Delaunay对点云进行三角测量。我用过:tri=Delaunay(points)#points:np.array()of3dpointsindices=tri.simplicesvertices=points[indices]但是，这段代码返回四面体。怎么可能只返回表面的三角形？谢谢 最佳答案 要使其以代码形式工作，您必须将表面参数化为二维。例如，在球(r,theta,psi)的情况下，半径是常数(将其删除)并且点由二维的(theta,psi)给出。ScipyDelaunay是
我想知道这两种方法有什么区别scipy.optimize.leastsq和scipy.optimize.least_squares是吗？当我实现它们时，它们在chi^2方面产生的差异很小:>>>solution0=((p0.fun).reshape(100,100))>>>#p0.funaretheresidualsofmyfitfunctionnp.ravel'edasreturnedbyleast_squares>>>print(np.sum(np.square(solution0)))0.542899505806>>>solution1=np.square((median-sol
我正在OSX10.9.4上安装numpy/scipy/scikit-learn，但收到有关“numpy.dtype大小已更改，可能表明二进制不兼容”的错误。这是我构建repo所做的工作:mkvirtualenvthmworkonthmpipinstallnumpyscipypandasipython#andsomeotherstuffcd/path/to/our/repo#runtests这是相关警告的回溯摘录(由于我们在测试开始时使用了warnings.simplefilter('error')而变成了错误):=====================================
我在尝试使用scipy.stats.multivariate_normal时遇到问题，希望你们中的某个人能够提供帮助。我有一个2x2矩阵，可以找到使用numpy.linalg.inv()的逆矩阵，但是当我尝试将其用作multivariate_normal中的协方差矩阵时我收到LinAlgError声明它是一个奇异矩阵:In[89]:cov=np.array([[3.2e5**2,3.2e5*0.103*-0.459],[3.2e5*0.103*-0.459,0.103**2]])In[90]:np.linalg.inv(cov)Out[90]:array([[1.23722158e-1
我是scipy.optimize.leastsq的满意用户。我现在——实际上一直都有——带有可变误差条的x、y数据，看起来scipy.odrpack.odr是我需要用来处理某些数据中更大不确定性的东西。不幸的是，我找不到包含带有示例输入和输出的示例代码的在线教程。(我试图让这尽可能简单。)如果有人可以发布带有示例I/O的示例代码，我将不胜感激。对于经常使用例程的人来说，这很容易。谢谢!账单 最佳答案 这是thedocs中示例的充实版本:importnumpyasnpimportscipy.odr.odrpackasodrpacknp
