假设我在a和b之间定义了一个函数f(x)。这个函数可以有很多零点，也可以有很多渐近线。我需要检索此函数的所有零。最好的方法是什么？其实我的策略是这样的:我根据给定的点数评估我的函数我检测是否有符号变化我在改变符号的点之间找到零我验证找到的零是否真的是零，或者这是否是渐近线U=numpy.linspace(a,b,100)#evaluatefunctionat100differentpointsc=f(U)s=numpy.sign(c)foriinrange(100-1):ifs[i]+s[i+1]==0:#opositesignsu=scipy.optimize.brentq(f,U[
我有许多scipy稀疏矩阵(目前为CSR格式)，我需要将它们与密集的numpy一维向量相乘。该向量称为G:printG.shape,G.dtype(2097152,)complex64每个稀疏矩阵的形状都是(16384,2097152)并且非常稀疏。密度约为4.0e-6。我有一个包含100个稀疏矩阵的列表，称为spmats。我可以像这样轻松地将每个矩阵与G相乘:res=[spmat.dot(G)forspmatinspmats]这会按预期生成形状为(16384,)的密集向量列表。我的应用程序对性能相当关键，所以我尝试了一种替代方法，即首先将所有稀疏矩阵连接成一个大的稀疏矩阵，然后只使用
我正在研究电力系统分析程序，我需要使用稀疏矩阵。有一个例程，我只使用以下调用填充稀疏矩阵:self.A=bsr_matrix((val,(row,col)),shape=(nele,nbus),dtype=complex)因为这个矩阵不会随时间改变。另一个矩阵确实会随着时间的推移而变化，我需要更新它。有没有办法，例如:co=[2,3,6]row=[5,5,5]val=[0.1+0.1j,0.1-0.2j,0.1-0.4j]我可以将它们添加到先前初始化的稀疏矩阵吗？怎样才是更Pythonic的方式来做到这一点？谢谢 最佳答案 您应该改
具有时间延迟的LTI系统的传递函数具有分子项exp(-Td*s)，其中Td是时间延迟。在Matlab中，可以通过多种方式创建这样的LTI系统(例如，使用“s”运算符并直接设置指数项，或者通过设置inputdelayoutputdelay属性tf对象。)但是，我无法在ScipySignalLTI对象中找到任何方法来执行此操作。我也检查了Python控制系统库，但仍然找不到方法。我不想对时间延迟使用Pade近似，而是想为LTI系统设置准确的时间延迟。有谁知道如何在Scipy或任何其他外部Python库中实现这一点？ 最佳答案 我检查了g
我正在使用curve_fit拟合曲线。有没有办法读出决定系数和绝对平方和？谢谢，啄木鸟 最佳答案 Accordingtodoc,用curve_fit优化给你Optimalvaluesfortheparameterssothatthesumofthesquarederroroff(xdata,*popt)-ydataisminimized然后，使用optimize.leastsqimportscipy.optimizep,cov,infodict,mesg,ier=optimize.leastsq(residuals,a_guess,
我有一个函数包含:自变量X，因变量Y两个固定参数a和b。使用相同的实验数据，curve_fit和leastsq函数都可以拟合到具有相似结果的函数。使用curve_fit我有:[2.50110215e-04,7.80730380e-05]用于固定参数a和b。使用leastsq我有:[2.50110267e-04,7.80730843e-05]用于固定参数a和b。我想知道这两者是否有区别，如果有，什么情况下应该使用curve_fit，什么情况下应该使用leastsq? 最佳答案 curve-fit使用leastsq进行计算，因此它们应该
我通过Anaconda2.1.0发行版使用scipy和numpy。我使用Spyder作为我的PythonIDE。运行importscipyassp时，无法通过sp.访问optimize、linalg、cluster等子包但是，当我运行importnumpyasnp时，我能够通过np.这两个导入以不同的方式工作是否有原因？为什么importscipyassp没有将所有scipy子包抓取到sp的命名空间中？ 最佳答案 这种不同导入行为的可能性是python语言的设计造成的。默认情况下，模块(*)的导入语句仅导入主模块，而不导入子模块。主
我有一些使用numpy的python代码，并且已经成功运行了一年或更长时间。上周突然报错如下:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py:2507:VisibleDeprecationWarning:`rank`isdeprecated;usethe`ndim`attributeorfunctioninstead.Tofindtherankofamatrixsee`numpy.linalg.matrix_rank`.VisibleDeprecationWarning)我在网上找不到太多东西，但我发现这
此页面(http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.minimize-lbfgsb.html)描述了可以传递给scipy优化包的L-BFGS-B'方法的求解器选项。我正在尝试设置求解器退出容差。文档提到了两个选项，我更愿意使用的是“factr”，求解器在以下情况下退出:(f^k-f^{k+1})/max{|f^k|,|f^{k+1}|,1}(其中epsilon是机器精度)。但是，当我运行我的代码时收到警告:OptimizeWarning:Unknownsolveroptions:factr因此我推测此选项已被弃用，取而代之的是f
有没有人将unladen-swallow与numpy/scipy一起用于数字/科学应用程序？根据您的经验，它明显更快吗？任何意见都会很棒。 最佳答案 目前还没有人对UnladenSwallow有丰富的经验(开发人员除外)，因此很难找到可以讨论它的人。此外，随着关于将UnladenSwallow(使用LLVM构建)与CPython运行时合并的讨论，在一切变得更加稳定之前，事情将成为一个移动的目标。有可用于UnladenSwallow的基准测试，但不包括numpy和scipy。Asthedevelopersthemselvesexpla
