如何使用numpy/scipy来展平具有不同大小子列表的嵌套列表？速度非常重要，而且列表很大。lst=[[1,2,3,4],[2,3],[1,2,3,4,5],[4,1,2]]还有比这更快的吗？vec=sp.array(list(*chain(lst))) 最佳答案 np.fromiter怎么样？:In[49]:%timeitnp.hstack(lst*1000)10loops,bestof3:25.2msperloopIn[50]:%timeitnp.array(list(chain.from_iterable(lst*1000)
我一直在寻找这个问题的答案，但找不到任何有用的东西。我正在使用python科学计算堆栈(scipy、numpy、matplotlib)并且我有一组二维点，为此我使用scipy.spatial.Delaunay计算Delaunaytraingulation(wiki)。我需要编写一个函数，给定任何点a，将返回所有其他点，这些点是a也是a的任何单纯形(即三角形)的顶点的顶点(三角剖分中a的邻居)。但是，scipy.spatial.Delaunay(here)的文档非常糟糕，我无法终生理解单纯形是如何指定的，否则我会着手这样做.即使只是解释Delaunay输出中的neighbors、vert
我遇到了basinhoppingalgorithm在scipy中创建了一个简单的问题来了解如何使用它，但它似乎无法正确解决该问题。可能是我做的事情完全错了。代码如下:importscipy.optimizeasspoimportnumpyasnpminimizer_kwargs={"method":"BFGS"}f1=lambdax:(x-4)defmybounds(**kwargs):x=kwargs["x_new"]tmax=bool(np.all(x=0.0))printxprinttminandtmaxreturntmaxandtmindefprint_fun(x,f,acce
我写了这个测试脚本:importnumpyasnpimportscipy.linalgn=130r=np.array(np.random.normal(size=(n,n)),dtype=np.float32)e=scipy.linalg.eig(r,left=False,right=False)printe.mean()使用IPython运行它，代码总是在几分之一秒内成功(我试了十几次)使用Python时，代码总是无法收敛(或者只是挂起，对于一些更大的n)，消息如Traceback(mostrecentcalllast):File"strange.py",line6,ine=scip
文档discusses使用numba的cfunc作为scipy.integrate.quad的LowLevelCallable参数。我需要同样的东西和额外的参数。我基本上是想做这样的事情:importnumpyasnpfromnumbaimportcfuncimportnumba.typesvoidp=numba.types.voidptrdefintegrand(t,params):a=params[0]#thisisadditionalparameterreturnnp.exp(-t/a)/t**2nb_integrand=cfunc(numba.float32(numba.flo
我找不到解释inthedocumentation或在线任何地方。“线性”代表什么，它有什么作用？ 最佳答案 查看scipy/interpolate/interpolate.py的源码，slinear是spline顺序1ifkindin['zero','slinear','quadratic','cubic']:order={'nearest':0,'zero':0,'slinear':1,'quadratic':2,'cubic':3}[kind]kind='spline'...ifkindin('linear','nearest'
我正在以迭代方式使用scipy.optimize.curve_fit()。我的问题是，当它无法适应整个程序(因此迭代)停止的参数时，这是它给出的错误:RuntimeError:找不到最佳参数:调用函数的次数已达到maxfev=800。我明白为什么一直装不下。我的问题是有什么方法可以用Python3.2.2编写程序来忽略此类事件并继续进行？ 最佳答案 在优化未能找到解决方案的情况下，您可以使用标准Python异常处理来捕获curve_fit引发的错误。所以像这样:try:popt,pcov=scipy.optimize.curve_f
为了使用SciPy求解简单的ODE，我曾经使用odeint函数，其形式为:scipy.integrate.odeint(func,y0,t,args=(),Dfun=None,col_deriv=0,full_output=0,ml=None,mu=None,rtol=None,atol=None,tcrit=None,h0=0.0,hmax=0.0,hmin=0.0,ixpr=0,mxstep=0,mxhnil=0,mxordn=12,mxords=5,printmessg=0)[source]要集成的简单函数可以包含以下形式的附加参数:defdy_dt(t,y,arg1,arg2)
每隔一段时间，我就会操作一个csr_matrix，但我总是忘记参数indices和indptr是如何一起工作来构建的稀疏矩阵。我正在寻找关于定义稀疏矩阵时indptr如何与data和indices参数交互的清晰直观的解释使用符号csr_matrix((data,indices,indptr),[shape=(M,N)])。我可以从scipydocumentation中看出data参数包含所有非零数据，indices参数包含与该数据关联的列(因此，indices是等于文档中给出的示例中的col)。但是我们如何清楚地解释indptr参数呢？ 最佳答案
我的目标是描绘其中有很多独立形状的绘图，并将这些形状拆分成单独的图像。它是白底黑字。我对numpy、opencv&co很陌生——但这是我目前的想法:扫描黑色像素发现黑色像素->分水岭找到分水岭边界(作为多边形路径)继续搜索，但忽略已找到边界内的点我不太擅长这类事情，有没有更好的方法？首先我试图找到分水岭结果的矩形边界框(这或多或少是一些例子的拼贴):fromnumpyimport*importnumpyasnpfromscipyimportndimagenp.set_printoptions(threshold=np.nan)a=np.zeros((512,512)).astype(n
