我在时域中有一个ordinarydifferentialequation，如下所示:C*du/dt=-g*u+I其中I=A*t/tau*exp^(1-t/tau)在freq域中:u(w)=I(w)/(g*(1+C/g*j*w))j是复数sqrt(-1)因此，我可以通过使用fastFouriertransform(u(t))进入freq域，然后再使用fft来获取ifft。代码:t=np.linspace(0.,499.9,5000)I=q*t*np.exp(1-t/Tau_ca)/Tau_cau1=np.fft.ifft(np.fft.fft(I)/(G_l*(1.+1.j*(C_m/G
我有以下数据框:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'AAA':['w','x','y','z'],'BBB':[10,20,30,40],'CCC':[100,50,-30,-50]})看起来像这样:In[32]:dfOut[32]:AAABBBCCC0w101001x20502y30-303z40-50我想做的是对每一行的每一列执行函数操作，除了具有非数值的那些(在本例中为AAA)。在真实情况下，非数字的情况总是在第一列，其余的(可能大于2列)总是数字的。最终期望的输出是:AAABBBCCCScore0w101001101x2050702y30-300
从一个示例数据框df开始，例如:a,b0,0.711,0.752,0.803,0.90我将添加一个新列，其中包含b列的指数值。到目前为止我试过:df['exp']=math.exp(df['b'])但是这个方法返回:"cannotconverttheseriesto{0}".format(str(converter)"TypeError:cannotconverttheseriesto有没有办法将数学函数应用于整列？ 最佳答案 math.exp不理解Series数据类型，请使用numpynp.exp它执行并被矢量化，因此对整个列进行
我想在python中使用多个cpus对函数进行数值集成。我想做类似的事情:fromscipy.integrateimportquadimportmultiprocessingdefFanDDW(arguments):wtq,eigq_files,DDB_files,EIGR2D_files,FAN_files=arguments...returntot_corr#Numericalintegrationdefintegration(frequency):#Parallelizetheworkovercpuspool=multiprocessing.Pool(processes=nb_c
我为板球锦标赛中裁判最多比赛次数的裁判绘制了一个计数图。使用的代码是:ax=matches['umpires'].value_counts().head(10).plot.bar(width=.8)这会正确绘制条形图，但计数的确切值不会显示在每个条形图的顶部。如何在每个条上显示确切的数字？ 最佳答案 我想你需要通过iterrows循环并添加新标签:np.random.seed(100)L=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ')matches=pd.DataFrame(np.random.choice(L
我正在尝试为Python编写Wilson谱密度分解算法[1]的实现。该算法迭代地将[QxQ]矩阵函数分解为它的平方根(它是Newton-Raphson平方根查找器的一种扩展，适用于谱密度矩阵)。问题是我的实现只对大小为45x45和更小的矩阵收敛。所以经过20次迭代后，矩阵之间的平方和差约为2.45e-13。但是，如果我进行46x46大小的输入，它直到第100次左右的迭代才会收敛。对于47x47或更大的矩阵，矩阵永远不会收敛；误差在100到1000之间波动大约100次迭代，然后开始快速增长。你会如何尝试调试这样的东西？似乎没有任何特定的点会变得疯狂，而且矩阵太大，我无法真正尝试手动进行计
我正在寻找一个super骗子数值求积函数。它应该具有以下三个属性:自适应-它会自动调整采样点的密度以适应被积函数。这是绝对必要的，因为我的被积函数非常不均匀且计算成本高。向量化-它调用样本点列表上的被积函数而不是一次调用一个点，以提高效率。能够处理向量值函数-向量值被积函数的所有分量同时计算，无需额外成本，因此单独积分所有分量没有意义。另外，应该是:2D-我要计算的积分是平面区域上的二重积分，我希望能够为整个积分指定一个总体(相对)容差，并让它适本地管理误差预算。有人知道有这样功能的库吗？四个属性中的两个或三个也比没有好。我正在使用Python和SciPy，所以如果它已经可以与Pyth
从我的SymPy输出中，我得到了如下所示的矩阵，我必须将其集成到2D中。目前我正在按元素进行操作，如下所示。此方法有效，但对于我的实际情况(其中A及其功能要大得多(见下面的编辑):fromsympyimportMatrix,sin,cosimportsympyimportscipysympy.var('x,t')A=Matrix([[(sin(2-0.1*x)*sin(t)*x+cos(2-0.1*x)*cos(t)*x)*cos(3-0.1*x)*cos(t)],[(cos(2-0.1*x)*sin(t)*x+sin(2-0.1*x)*cos(t)*x)*sin(3-0.1*x)*c
对于一个程序，我需要一种算法来快速计算固体的体积。这个形状由一个函数指定，给定一个点P(x,y,z)，如果P是实体的一个点，则返回1，如果P不是实体的一个点，则返回0。我尝试通过以下测试使用numpy:importnumpyfromscipy.integrateimport*defintegrand(x,y,z):ifx**2.+y**2.+z**2.但它没有给我以下错误:Warning(fromwarningsmodule):File"C:\Python27\lib\site-packages\scipy\integrate\quadpack.py",line321warnings.
给定log(a)和log(b)，我想计算log(a+b)(在数值稳定的情况下方式)。我为此写了一个小函数:deflog_add(logA,logB):iflogA==log(0):returnlogBiflogA我写了一个程序，这是迄今为止最耗时的一段代码。显然我可以尝试优化它(例如消除递归调用)。你知道从log(a)计算log(a+b)的标准math或numpy函数吗和log(b)?如果没有，您是否知道为该函数制作单个C++Hook的简单方法？它不是一个复杂的函数(它使用float)，正如我所说，它占用了我的大部分运行时间。提前致谢，数值方法忍者! 最佳答
