我有一个函数，它接受多个参数(一个数组和两个float)并返回一个标量(float)。现在我想通过改变两个参数来最小化这个函数:两个float。该数组在函数内部“解包”，然后使用其内容(数组和float)。这如何使用SciPy的fmin函数完成？我很难为此找到正确的语法..函数是这样的:deffunc(x,y,data)data1=data[0]data2=data[...]......result=...x...y...data1...data2...#resultisascalar(float)returnresult在这种情况下，scipy.optimize.fmin应该是什么样
我正在尝试根据这个问题调整以下资源:Pythonconversionbetweencoordinateshttps://matplotlib.org/gallery/pie_and_polar_charts/polar_scatter.html我似乎无法获得将树状图形状转换为极坐标的坐标。有人知道怎么做吗？我知道networkx中有一个实现，但这需要构建一个图形，然后使用pygraphviz后端来获取位置。有没有办法用matplotlib和numpy将树状图笛卡尔坐标转换为极坐标？importrequestsfromastimportliteral_evalimportmatplotl
我目前有一个具有随时间变化的常量的颂歌系统。例如deffun(u,t,a,b,c):x=u[0]y=u[1]z=u[2]dx_dt=a*x+y*zdy_dt=b*(y-z)dz_dt=-x*y+c*y-zreturn[dx_dt,dy_dt,dz_dt]常数是“a”、“b”和“c”。我目前有每个时间步的“a”列表，我想在每个时间步插入，当使用scipyode求解器时......这可能吗？谢谢! 最佳答案 是的，这是可能的。如果a是常量，我猜你调用了scipy.integrate.odeint(fun,u0,t,args)其中fun是
我正在尝试使用python实现JPEG压缩。当我尝试对tiff图像应用DCT、量化、IDCT过程时，我发现scipy.fftpack.dct/idct有一些奇怪的东西。因为scipy包中只有1Ddct/idct，所以我这样做是为了2Ddctimportnumpyasnpfromscipy.fftpackimportdct,idctdefdct2(block):returndct(dct(block.T).T)defidct2(block):returnidct(idct(block.T).T)我使用一个简单的3x3矩阵测试了2Ddct/idct。我期望通过这个测试用例得到一个True矩
我正在尝试拟合vonMises分布，来自scipy(http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.vonmises.html)所以我试过了fromscipy.statsimportvonmiseskappa=3r=vonmises.rvs(kappa,size=1000)plt.hist(r,normed=True,alpha=0.2)返回但是，当我在上面拟合数据的时候vonmises.fit(r)#returns(1.2222011312461918,0.024913780423670054,2.424
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
