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
我正在对一阶微分方程组的x(t)进行数值求解。该系统是:dx/dt=ydy/dt=-x-a*y(x^2+y^2-1)我已经实现了正向欧拉方法来解决这个问题，如下所示:defforward_euler():h=0.01num_steps=10000x=np.zeros([num_steps+1,2])#steps,numberofsolutionsy=np.zeros([num_steps+1,2])a=1.x[0,0]=10.#initialcondition1stsolutiony[0,0]=5.x[0,1]=0.#initialcondition2ndsolutiony[0,1]=
我正在尝试将这行代码从Python转换为MATLAB:new_img[M[0,:]-corners[0][0],M[1,:]-corners[1][0],:]=img[T[0,:],T[1,:],:]所以，很自然地，我写了这样的东西:new_img(M(1,:)-corners(2,1),M(2,:)-corners(2,2),:)=img(T(1,:),T(2,:),:);但是当它到达那一行时它给我以下错误:Requested106275x106275x3(252.4GB)arrayexceedsmaximumarraysizepreference.Creationofarraysg
假设我有两个系列的时间戳，它们是不同5小时范围的开始/结束时间对。它们不一定是连续的，也没有量化到小时。importpandasaspdstart=pd.Series(pd.date_range('20190412',freq='H',periods=25))#Dropafewindexestomaketheseriesnotsequentialstart.drop([4,5,10,14]).reset_index(drop=True,inplace=True)#Addsomerandomminutestothestartasit'snotnecessarilyquantizedsta
我试图通过在numpy中使用矢量化形式来提高一些代码的效率。让我举个例子，让您明白我的意思。给定以下代码:a=np.zeros([4,4])a[0]=[1.,2.,3.,4.]foriinrange(len(a)-1):a[i+1]=2*a[i]printa输出[[1.2.3.4.][2.4.6.8.][4.8.12.16.][8.16.24.32.]]当我现在尝试像这样矢量化代码时:a=np.zeros([4,4])a[0]=[1.,2.,3.,4.]a[1:]=2*a[0:-1]printa我只是得到了第一次迭代的正确结果:[[1.2.3.4.][2.4.6.8.][0.0.0.0
我正在开发一个包含多个应用程序服务器、MySQL服务器等的大型Django(v1.5.1)应用程序。在将NewRelic部署到所有服务器之前，我想了解每次我会产生什么样的开销交易。如果可能的话，我什至想区分应用程序跟踪和理想的服务器监控。有人知道普遍接受的数字吗？也许某个站点正在进行此类调查或步骤，以便我们可以自行进行调查。 最佳答案 对于Python代理和Django网络应用程序的监控，每个请求的开销取决于在检测到的特定请求中执行的函数数量。这是因为没有进行完整的分析。取而代之的是只对感兴趣的特定函数进行检测。因此，只有为该函数调
我目前正在尝试计算10.000x10.000值数组中所有子平方和的总和。例如，如果我的数组是:111222333我想要的结果是:1+1+1+2+2+2+3+3+3[sumofsquaresofsize1]+(1+1+2+2)+(1+1+2+2)+(2+2+3+3)+(2+2+3+3)[sumofsquaresofsize2]+(1+1+1+2+2+2+3+3+3)[sumofsquaresofsize3]________________________________________68因此，作为第一次尝试，我编写了一个非常简单的python代码来执行此操作。就像在O(k^2.n^2)
我有一个类似于thisquestion的问题,但只是不同到不能用相同的解决方案来解决...我有两个数据帧，df1和df2，如下所示:importpandasaspdimportnumpyasnpnp.random.seed(42)names=['jack','jill','jane','joe','ben','beatrice']df1=pd.DataFrame({'ID_a':np.random.choice(names,20),'ID_b':np.random.choice(names,20)})df2=pd.DataFrame({'ID':names})>>>df1ID_aID_
对于二维索引的随机数组中的每个元素(可能有重复项)，我想“+=1”到二维零数组中的相应网格。但是，我不知道如何优化计算。使用标准的for循环，如下所示，definteradd():U=100input=np.random.random(size=(5000,2))*Uidx=np.floor(input).astype(np.int)grids=np.zeros((U,U))foriinrange(len(input)):grids[idx[i,0],idx[i,1]]+=1returngrids运行时间可能非常重要:>>timeit(interadd,number=5000)43.6
我正在尝试向量化以下代码:foriinxrange(s.shape[0]):a[i]=np.argmax(np.random.multinomial(1,s[i,:]))s.shape=400x100[给定]。a.shape=400[预期]。s是一个二维矩阵，其中包含成对的概率。期望多项式从s矩阵的每一行中抽取一个随机样本，并将结果存储在向量a中。 最佳答案 在comments,据说有人试图将这个here向量化然而，这不仅仅是一次尝试。也是这个问题的完整解决方案。问题的目标是获取包含多项式事件的1的位置的索引。也就是说，以下实现[0
