我有一个我想求解的随机微分方程组。我希望这个问题已经得到解决。我有点担心构建自己的求解器，因为我担心我的求解器会太慢，并且可能存在数值稳定性问题。是否有针对此类问题的python模块？如果没有，是否有解决此类系统的标准方法。 最佳答案 有一个:http://diffusion.cgu.edu.tw/ftp/sde/网站示例:"""addrequiredPythonpackages"""frompysdeimport*fromsympyimport*"""Variablesacclaimed"""x,dx=symbols('xdx')
考虑以下代码:fromnumpyimportlog2importmatplotlib.pyplotaspltxdata=[log2(x)*(10/log2(10))forxinrange(1,11)]ydata=range(10)plt.plot(xdata,ydata)plt.show()这会产生以下图:我的问题是，我该如何修改它，以便使用与输入完全相同的数据的绘图显示为一条直线？这基本上需要适当缩放x轴，但我不知道该怎么做。这样做的原因是我显示的函数在开始时变化很小，但在有效间隔结束时开始波动更大，所以我希望在结束时具有更高的水平分辨率。如果有人可以针对我的方法提出替代解决方案，请
我正在尝试实现automaticdifferentiation对于Python统计包(问题公式类似于优化问题公式)。计算图是使用运算符重载和用于sum()、exp()等操作的工厂函数生成的。我已经使用反向累加实现了梯度的自动微分。但是，我发现实现二阶导数(Hessian)的自动微分要困难得多。我知道如何进行单独的第二次局部梯度计算，但我很难想出一种智能的方法来遍历图形并进行累加。有谁知道为二阶导数提供自动微分算法的好文章或实现相同算法的开源库，我可能会尝试从中学习？ 最佳答案 首先，您必须决定是要计算稀疏的Hessian矩阵还是更接
我正在做我的毕业设计，特别是关于流体动力学的，我有一个非线性方程组要求解，我选择牛顿法，所以我必须通过矩阵的雅可比矩阵(实际上是12x12矩阵).这个矩阵中的每个元素都是函数在某一点求值的导数，手工编写所有这些并计算每个导数是非常困难的；系统看起来像:f1(x1,x2,x3,...,x12)=0f2(x1,x2,x3,...,x12)=0...f12(x1,x2,x3,...,x12)=0其中x1、x2、x3是变量(温度、压力...等)我可以自动执行此操作吗？如果在Fortran中不行，我可以使用其他脚本语言作为Python(sympy模块)吗？ 最佳答案
我正在尝试绘制具有相同比例的字段。上面的图像值比下面的图像值高10倍，但在imshow中它们的颜色相同。如何将两者设置为具有相同的颜色比例？我在图片下面添加了我正在使用的代码..defshow_field(field1,field2):fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(2,1,1)ax.imshow(field1,cmap=plt.cm.YlGn)ax.set_adjustable('box-forced')ax.autoscale(False)ax2=fig.add_subplot(2,1,2)ax2.set_adjustable('box-for
我想根据x/y轴上的点数缩放matplotlib.pyplot.Axes.scatter图的markersize。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpvmin=1vmax=11x=np.random.randint(vmin,vmax,5)y=np.random.randint(vmin,vmax,5)fig,ax=plt.subplots()forvinnp.arange(vmin,vmax):ax.axvline(v-0.5)ax.axvline(v+0.5)ax.axhline(v-0.5)ax.axhline(v+0.5)ax.
我正在尝试对下面的热图使用对数刻度。我需要一个用于0-30之间数字的热图，然后是另一个配色方案，用于更大的值，这可能是错误的。尝试了几种不同的方法，但仍然很困惑。感谢您的帮助。干杯!这是我正在使用的当前脚本。read_occupancy=pd.read_csv(r'C:\Users\holborm\Desktop\Visualisation\dataaxisplotstuff.csv')#readthecsvfile(put'r'beforethepathstringtoaddressanyspecialcharacters,suchas'\').Don'tforgettoputthe
当我从不同大小的分布中随机抽样时，我惊讶地发现执行时间似乎主要与被抽样的数据集的大小成比例，而不是被抽样的值的数量。示例:importpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeastm#generateasmallandalargedatasettestSeriesSmall=pd.Series(np.random.randn(10000))testSeriesLarge=pd.Series(np.random.randn(10000000))sampleSize=10tStart=tm.time()currSample=testSeriesLarge.sa
我有一个随时间变化的信号。我想绘制它随时间的积分，时间是x轴，积分值是y轴。是否有任何Python方式可以做到这一点？更具体地说:我有一个时间数组time和一个信号数组signal。它们具有相同的维度。我需要在time上将signal与scipy.integrate.trapz()集成。我不想得到最终的积分，而是希望看到积分随着时间的推移而变化。 最佳答案 尝试使用scipy.integrate.cumtrapz()代替:plt.plot(time[:-1],scipy.integrate.cumtrapz(signal,x=tim
这是我的代码importnumpyasnpfromnumpy.randomimportrandnimportpandasaspdfromscipyimportstatsimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfig=sns.kdeplot(treze,shade=True,color=c1,cut=0,clip=(0,2000))fig=sns.kdeplot(cjjardim,shade=True,color=c2,cut=0,clip=(0,2000))fig.figure.suptitl
