我正在测试scipy.misc.imshow我得到了RuntimeError:Couldnotexecuteimageviewer。我正在使用Python3.4并在CentOS7上运行它。importscipy.miscimg=scipy.misc.imread('Data/cat.jpg')assertlen(img.shape)==3img_resized=scipy.misc.imresize(img,(224,224))img_answer=(img_resized/255.0).astype('float32')scipy.misc.imshow(img_answer)我得到
我正在使用scipy.optimize.curve_fit，但我怀疑它正在收敛到局部最小值而不是全局最小值。我尝试通过以下方式使用模拟退火:deffit(params):returnnp.sum((ydata-specf(xdata,*params))**2)p=scipy.optimize.anneal(fit,[1000,1E-10])其中specf是我要拟合的曲线。p中的结果显然比curve_fit返回的最小值差，即使返回值表明已达到全局最小值(seeanneal)。我怎样才能改善结果？SciPy中有全局曲线拟合器吗？ 最佳答案
好吧，我不认为，我可以用语言来解释这个问题，所以，这是ipythonsession的片段，我在其中导入scipy，以构建一个稀疏矩阵。In[1]:importscipyasspIn[2]:a=sp.sparse.lil_matrix((5,5))---------------------------------------------------------------------------AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)/home/liveuser/in()---->1a=sp.sparse.lil_matrix((5,5))A
这个问题在这里已经有了答案:howcanIupdatescipyinwinpythononwindows?(3个答案)关闭5年前。我从未更新过我的Scipy版本，但很想更新。我正在运行WinPython-64bit-3.4.4.1。执行此操作的正确方法是什么？
我目前正在尝试使用SciPy的integrate.ode包来求解一对耦合的一阶ODE:比如Lotka-Volterrapredator-preyequation.但是，这意味着在集成循环期间，我必须在每次迭代时更新发送给方法的参数，并且只需跟踪先前的值并在每次迭代时调用set_f_params()就不会似乎没用。hprev=Hopprev=Poyh=np.zeros(0)yp=np.zeros(0)whiledh.successful()anddp.successful()anddp.t我在每次迭代时通过set_f_params设置的值似乎没有传播到回调方法，这并不奇怪，因为网络上的示
当使用scipy.test()使用nose包测试scipy时，在安装了所有vanilla包的Ubuntu12.04下测试失败。我需要担心吗？如果是，我该如何解决？In[8]:scipy.test()RunningunittestsforscipyNumPyversion1.5.1NumPyisinstalledin/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpySciPyversion0.9.0SciPyisinstalledin/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipyPythonversion2.7.2+(default
I'vereadthatintegerprogrammingiseitherverytrickyornotpossiblewithSciPy并且我可能需要使用类似zibopt的东西在Python中完成它。但我真的认为我可以通过为SciPy优化的向量中的每个元素创建一个“是二元”约束来做到这一点。为此，我利用了http://docs.python-guide.org/en/latest/writing/gotchas/#late-binding-closures中的闭包技巧并为每个元素创建一个约束函数，如下所示:defget_binary_constraints(vector,indic
我正在尝试对128维点(图像中兴趣点的描述符)执行kmeans聚类。当我使用scipy.cluster.vq.kmeans2函数时，有时会出现以下错误:File"main.py",line21,inlevel_routinecurrent.centroids,current.labels=cluster.vq.kmeans2(current.descriptors,k)File"/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/cluster/vq.py",line706,inkmeans2clusters=init(data,k)File"/usr/lib
我有两个二维数组，x(ni,nj)和y(ni,nj)，我需要在一个轴上进行插值。我想为每个ni沿最后一个轴进行插值。我写了importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1dz=np.asarray([200,300,400,500,600])out=[]foriinrange(ni):f=interp1d(x[i,:],y[i,:],kind='linear')out.append(f(z))out=np.asarray(out)但是，我认为这种方法效率低且速度慢，因为如果数组大小太大就会循环。像这样插入多维数组的最快方法是什么？有没有
我在名为pointsList的np.array中有一个3D点列表，值为float:[[1.,2.,10.],[2.,0.,1.],[3.,6.,9.],[1.,1.,1.],[2.,2.,2.],[10.,0.,10.],[0.,10.,5.],...etc.此代码对点云进行Delaunay三角剖分:importnumpyasnpimportscipy.spatialtri=scipy.spatial.Delaunay(pointsList)#Delaunaytriangulationindices=tri.simplices#indicesofverticesvertices=poi
