我目前在通过PyCharm的包管理器安装scipy时遇到问题。我已经成功安装了numpy，并且在系统变量中有MicrosoftVisualStudioC/C++编译器。但是在PyCharm中安装scipy时，出现如下错误:执行命令:pipinstallscipy发生错误:numpy.distutils.system_info.NotFoundError:找不到lapack/blas资源我看过有关在Windows上安装blas/lapack的其他资源，但我不确定它是否适用于PyCharm的安装。如果有人有解决方案/资源可以将我重定向到，请告诉我。 最佳答案
我正在使用scipy-0.17进行简单的稀疏矩阵求幂a**16。(注意，不是元素乘法)。但是，在我的机器上(运行Debian稳定版和UbuntuLTS)，这比使用for循环或做一些像a*a*a*a*a*a*a*a*a*a这样的傻事要慢十倍*a*a*a*a*a*a。这没有意义，所以我假设我做错了什么，但是什么？importscipy.sparsefromtimeimporttimea=scipy.sparse.rand(2049,2049,.002)print("Tryingexponentiation(a**16)")t=time()x=a**16print(repr(x))print
我想使用scipy.integrate中的dblquad重复计算二维复积分。由于评估次数会非常多，我想提高代码的评估速度。Dblquad似乎无法处理复杂的被积函数。因此，我将复数被积函数拆分为实部和虚部:defintegrand_real(x,y):R1=sqrt(x**2+(y-y0)**2+z**2)R2=sqrt(x**2+y**2+zxp**2)returnreal(exp(1j*k*(R1-R2))*(-1j*z/lam/R2/R1**2)*(1+1j/k/R1))defintegrand_imag(x,y):R1=sqrt(x**2+(y-y0)**2+z**2)R2=sq
我如何使用scipy.optimize中的leastsq函数将直线和二次方程拟合到下面的数据集？我知道如何使用polyfit来做到这一点。但是我需要使用leastsq函数。这里是x和y数据集:x:1.0,2.5,3.5,4.0,1.1,1.8,2.2,3.7y:6.008,15.722,27.130,33.772,5.257,9.549,11.098,28.828有人可以帮帮我吗？ 最佳答案 leastsq()方法找到使误差函数最小化的参数集(yExperimental和yFit之间的区别)。我使用一个元组来传递线性和二次拟合的参数
编辑:Paul在下面解决了这个问题。谢谢!我正在尝试将3x3矩阵重新采样(放大)到5x5，用interpolate.interp2d或interpolate.RectBivariateSpline(或任何有效的方法)填充中间点。如果有一个简单的现有函数可以执行此操作，我想使用它，但我还没有找到它。例如，一个函数的工作方式如下:#upscale2x2to4x4matrixSmall=([[-1,8],[3,5]])matrixBig=matrixSmall.resample(4,4,cubic)所以，如果我从3x3矩阵/数组开始:0,-2,0-2,11,-20,-2,0我想计算一个新的5
我正在尝试编译我们的代码https://bitbucket.org/OES_muni/massiveoes从python2.7升级到3.6并同时移动到scipy1.0.0后使用pyinstaller。我在64位win7机器上工作。程序本身运行良好，pyinstaller运行没有错误，但是当我尝试运行构建exe文件时，它给了我这个错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"massiveOES\GUI.py",line23,inFile"c:\users\petr\envs\py1\lib\site-packages\PyInstaller\loader\
我正在尝试在图像上应用Sobel过滤器以使用scipy检测边缘。我在Windows7Ultimate(64位)上使用Python3.2(64位)和scipy0.9.0。目前我的代码如下:importscipyfromscipyimportndimageim=scipy.misc.imread('bike.jpg')processed=ndimage.sobel(im,0)scipy.misc.imsave('sobel.jpg',processed)我不知道我做错了什么，但处理后的图像看起来一点也不像它应该的样子。图片“bike.jpg”是一张灰度(模式“L”而非“RGB”)图片，因此
对于我的神经网络，我想通过向我的图像添加小的随机旋转和缩放来扩充我的训练数据。我遇到的问题是scipy在应用旋转和缩放时正在改变我的图像的大小。如果图像的一部分超出范围，我只需要剪裁边缘。我所有的图片都必须大小相同。defloadImageData(img,distort=False):c,fn=imgimg=scipy.ndimage.imread(fn,True)ifdistort:img=scipy.ndimage.zoom(img,1+0.05*rnd(),mode='constant')img=scipy.ndimage.rotate(img,10*rnd(),mode='c
我在带有Scipy0.8.0的MacOSX10.6.4(这不是native版本，我自己安装的)上运行Python2.6.5。如果我执行以下操作:>>>fromscipy.statsimporthypergeom>>>hypergeom.sf(5,10,2,5)我得到一个IndexError。然后我做:>>>hypergeom.sf(2,10,2,2)-4.44....我怀疑负值是由于浮点精度差造成的。然后我再次执行第一个:>>>hypergeom.sf(5,10,2,5)0.0现在可以了!有人可以解释一下吗？您是否也看到了这种行为？ 最佳答案
我在数据清理中处理最多的事情之一是缺失值。R使用其“NA”缺失数据标签很好地处理了这个问题。在python中，似乎我将不得不处理屏蔽数组，这似乎是设置起来的一个主要痛苦，而且似乎没有很好的记录。关于在Python中简化此过程的任何建议？这正在成为转向Python进行数据分析的障碍。谢谢更新自从我查看numpy.ma模块中的方法以来，显然已经有一段时间了。看起来至少基本的分析功能可用于掩码数组，并且提供的示例帮助我了解如何创建掩码数组(感谢作者)。我想看看Python中一些较新的统计方法(在今年的GSoC中正在开发)是否包含这方面的内容，并且至少会进行完整的案例分析。
