我需要计算矢量场的旋度并使用matplotlib绘制它。我正在寻找的一个简单示例可以这样说:如何计算和绘制quiver3d_demo.py中矢量场的旋度？在matplotlib库中？ 最佳答案 您可以使用sympy.curl()计算矢量场的旋度。示例:假设F(x,y,z)=y2zi-xyj+z2k，然后:y将是R[1]，x是R[0]和z是R[2]三个轴的单位向量i,j,k，分别为R.x,R.y,R.z.计算矢量场旋度的代码是:fromsympy.physics.vectorimportReferenceFramefromsympy.
我正在对二维数组中大小不变的移动窗口应用操作。是否有一种有效的类似矢量化的操作，我可以实现它而无需在Python中循环？我当前的结构看起来像这样foriinrange(1,xmax-1):forjinrange(1,ymax-1):out[i][j]=f(in[i][j],in[i+1][j],in[i-1][j],in[i][j+1],in[i][j-1],...)eat在这个问题中留下的评论暗示了将此操作向量化的可能性，但没有进一步的细节vectorizedindexing/slicinginnumpy/scipy? 最佳答案
我想将nltk.pos_tag返回的词性(POS)用于sklearn分类器，如何将它们转换为向量并使用它？例如sent="这是POS示例"tok=nltk.tokenize.word_tokenize(已发送)pos=nltk.pos_tag(tok)打印(位置)返回以下内容[('This','DT'),('is','VBZ'),('POS','NNP'),('example','NN')]现在我无法应用任何矢量化器(DictVectorizer，或FeatureHasher，来自scikitlearn的CountVectorizer)在分类器中使用请推荐
是否有可用于计算矢量场散度的函数？(在matlab中)我希望它存在于numpy/scipy中，但我无法使用Google找到它。我需要计算div[A*grad(F)]，其中F=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])#(2Dnumpyndarray)A=np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])#(2Dnumpyndarray)所以grad(F)是二维ndarray的列表我知道我可以像this这样计算散度但不想重新发明轮子。(我也希望有更优化的东西)有人有建议吗？ 最佳答案 给阅读这篇文章的每
当我尝试使用PIL打开EPS或SVG图像时遇到了几个问题。期初每股yieldfromPILimportImagetest=Image.open('test.eps')结束于:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Python27\Lib\site-packages\PIL\Image.py",line1965,inopenreturnfactory(fp,filename)File"C:\Python27\Lib\site-packages\PIL\ImageFile.py",line91,in__init__self
上篇文章写了信息比率，这篇文章解释下夏普比率。定义这次不用聚宽的定义了，用维基百科的更加精准。先回顾一下，信息比率的定义：在看一下夏普比率的定义：细心的朋友们可能已经发现了，感觉没啥区别啊！对，计算方法其实没区别，那区别是啥，区别就是Rb。我们再来回顾下符号的定义信息比率公式中IR：信息比率的符号E：均值符号Rp：资产组合收益率（一个变量，每天会出现不同的值）Rb：基准的收益率（一个变量，每天会出现不同的值，A股通常用沪深300）σ：Rp-Rb的标准差var：方差符号（方法开根号就是标准差）再看夏普比率的公式，只有细微区别1、用Ra代替Rp表示资产组合的收益率（这里并不一定非是资产组合，单一资
我有一个排名函数，我将它应用于需要几分钟才能运行的数百万行的大量列。通过删除为.rank(的应用程序准备数据的所有逻辑方法，即通过这样做:ranked=df[['period_id','sector_name']+to_rank].groupby(['period_id','sector_name']).transform(lambdax:(x.rank(ascending=True)-1)*100/len(x))我设法将其缩短到几秒钟。但是，我需要保留我的逻辑，并且正在努力重组我的代码:最终，最大的瓶颈是我对lambdax:的双重使用，但显然其他方面正在减慢速度(见下文)。我提供了一
MaximumDrawdown是量化金融中常用的风险指标，用于评估所经历的最大负返回。最近，我对使用循环方法计算最大回撤的时间变得不耐烦了。defmax_dd_loop(returns):"""returnsisassumedtobeapandasseries"""max_so_far=Nonestart,end=None,Noner=returns.add(1).cumprod()forr_startinr.index:forr_endinr.index:ifr_start我熟悉矢量化解决方案会更好的普遍看法。问题是:我可以向量化这个问题吗？这个解决方案是什么样的？它有多大好处？编辑
最近，我开始使用Tensorflow+Keras创建神经网络，我想尝试Tensorflow中提供的量化功能。到目前为止，使用TF教程中的示例进行试验效果很好，我有这个基本的工作示例(来自https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification):importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_label
最近，我开始使用Tensorflow+Keras创建神经网络，我想尝试Tensorflow中提供的量化功能。到目前为止，使用TF教程中的示例进行试验效果很好，我有这个基本的工作示例(来自https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification):importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_label
