scipy- все статьи тега
Python: найти основное значение интеграла численно
Я решаю Интеграл численно, используя python: Где a(x) может принимать любое значение; положительное, отрицательное, внутри или снаружи [-1;1] и eta-бесконечно малая положительная величина. Существует второй внешний Интеграл, из которого изменяется значение a (x) Я пытаюсь решить это с помощью теоремы Сохоцкого–Племеля : Однако это включает в себя определение значения принципа, которое я не могу найти никакого метода в питон. Я знаю, что это реализовано в Matlab, но кто-нибудь знает о би ...
Как hstack несколько разреженных матриц (feature Matrix)?
У меня есть 3 разреженные матрицы: In [39]: mat1 Out[39]: (1, 878049) <1x878049 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>' with 878048 stored elements in Compressed Sparse Row format> In [37]: mat2 Out[37]: (1, 878049) <1x878049 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>' with 744315 stored elements in Compressed Sparse Row format> In [35]: mat3 Out[35]: (1, 878049) <1x878049 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>' with 788618 st ...
Как сделать случайную выборку 2-х параметрического распределения Вейбулла в python
Мне было интересно, как сгенерировать случайное распределение Вейбулла с 2-параметром (лямбда, k) в python. Я знаю, что у numpy есть numpy.случайность.Вейбулла , но он принимает только параметр a в качестве формы распределения. ...
Как добраться ортогональных векторов расстояния от самолета в пакете numpy/составляющей?
У меня есть набор векторов в виде массива numpy. Мне нужно получить ортогональные расстояния каждого из них от плоскости, определяемой 2 векторами v1 и v2. Я могу легко получить это для одного вектора, используя процесс грамма-Шмидта. Есть ли способ сделать это очень быстро для многих векторов, не проходя через каждый из них, или используя np?векторизовать? Спасибо! ...
Как указать количество узловых точек при использовании scipy.splprep
У меня есть следующий фрагмент кода. Он генерирует трехмерный кубический сплайн данной трехмерной функции, заданной в параметрической форме. Я приспособил это к моему делу с использованием интерактивной документации для splprep и splev. Но у меня есть кое-что, чего я не понимаю. Вот код: %matplotlib inline from numpy import arange, cos, linspace, pi, sin, random from scipy.interpolate import splprep, splev import matplotlib.pyplot as plt # make ascending spiral in 3-space t=linspace(0,1.75*2* ...
N мерный массив в python
Новое в Python и Numpy, пытающихся создать 263-мерные массивы. Мне нужно так много измерений для модели машинного обучения. Конечно, один из способов-это использование numpy.нули или numpy.единицы и написание кода, как показано ниже: x=np.zeros((1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)) #and more 1,1,1,1 Существует ли более простой способ создания массивов со многими измерениями? ...
Самый быстрый способ создать разреженную матрицу вида A. T * diag(b) * A + C?
Я пытаюсь оптимизировать фрагмент кода, который решает большую разреженную нелинейную систему, используя метод внутренней точки. На этапе обновления это включает вычисление матрицы Гессена H, градиента g, а затем решение для d в H * d = -g, чтобы получить новое направление поиска. Матрица Гессена имеет симметричную трехдиагональную структуру вида: A. T * diag (b) * A + C Я убежал.line_profiler о конкретной функции в вопросе: Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents ======== ...
онемел.где эквивалент для csr matrix python
Я пытаюсь использовать numpy.где с csr_matrix, которая доза не работает. Я спрашиваю, есть ли какая-то встроенная функция, эквивалентная numpy.где для разреженной матрицы. Вот пример того, что я хотел бы сделать без использования Forloop или .тоденс() import scipy.sparse as spa import numpy as np N = 100 A = np.zeros((N,N)) di = np.diag_indices((len(A[:,0]))) A[di] = 2.3 ''' adding some values to non-diagonal terms for sake of example ''' for k in range(0,len(A)-1): for j in ...
Векторизация вычислений евклидовых расстояний-NumPy
Мой вопрос касается векторизации моего кода. У меня есть один массив, который содержит 3D-координаты, и один массив, который содержит информацию о ребрах, соединяющих координаты: In [8]:coords Out[8]: array([[ 11.22727013, 24.72620964, 2.02986932], [ 11.23895836, 24.67577744, 2.04130101], [ 11.23624039, 24.63677788, 2.04096866], [ 11.22516632, 24.5986824 , 2.04045677], [ 11.21166992, 24.56095695, 2.03898215], [ 11.20334721, 24.5227356 , 2.0 ...
Как я могу реализовать сферическую функцию ханкеля первого рода с помощью scipy/numpy или sympy? [закрытый]
Я знал, что в scipy нет встроенного sph_hankel1, тогда я хочу знать, как это правильно реализовать? Дополнительно: просто покажите мне одну правильную реализацию sph_hankel1 либо с использованием Scipy, либо Sympy. ...
Как читать данные CSV в массив записей в NumPy?
интересно, есть ли прямой способ импортировать содержимое CSV-файла в массив записей, так же, как R read.table(),read.delim() и read.csv() семья импортирует данные в кадр данных R? или это лучший способ, чтобы использовать csv.читатель() и затем применить что-то вроде numpy.core.records.fromrecords()? ...
Отношения между SciPy и NumPy
SciPy, по-видимому, предоставляет большинство (но не все [1]) функций NumPy в своем собственном пространстве имен. Другими словами, если есть функция с именем numpy.foo, почти наверняка есть scipy.foo. В большинстве случаев они кажутся совершенно одинаковыми, часто даже указывая на один и тот же объект функции. иногда, они разные. Чтобы привести пример, который появился недавно: numpy.log10 это ufunc что возвращает NaNs для отрицательного аргументы; scipy.log10 возвращает комплексные значен ...
Установка составляющей с Pip
можно установить включает в себя С Пип используя pip install numpy. есть ли подобная возможность с составляющей? (Делать pip install scipy не работает.) обновление пакет SciPy теперь доступен для установки с pip! ...
Установка SciPy и NumPy с помощью pip
Я пытаюсь создать необходимые библиотеки в пакете, который я распространяю. Это требует как составляющей и включает в себя библиотеки. При разработке я установил оба с помощью apt-get install scipy который установил SciPy 0.9.0 и NumPy 1.5.1, и он работал нормально. Я хотел бы сделать то же самое используя pip install - для того, чтобы иметь возможность указать зависимости в a setup.py из моего собственного пакета. проблема в том, что когда я попробуйте: pip install 'numpy==1.5.1' он раб ...
Не удается установить Scipy через pip
при установке scipy через pip с : pip install scipy Pip не удается построить scipy и выдает следующую ошибку: Cleaning up... Command /Users/administrator/dev/KaggleAux/env/bin/python2.7 -c "import setuptools, tokenize;__file__='/Users/administrator/dev/KaggleAux/env/build/scipy/setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('rn', 'n'), __file__, 'exec'))" install --record /var/folders/zl/7698ng4d4nxd49q1845jd9340000gn/T/pip-eO8gua-record/install-record.txt ...
Инструмент для преобразования кода MATLAB в Python [закрыто]
У меня есть куча кода MATLAB из моей диссертации MS, которую я теперь хочу преобразовать в Python (используя numpy/scipy и matplotlib) и распространять как с открытым исходным кодом. Я знаю сходство между научными библиотеками MATLAB и Python, и преобразование их вручную будет не более двух недель (при условии, что я работаю над этим каждый день в течение некоторого времени). Мне было интересно, есть ли уже какой-либо инструмент, который может сделать преобразование. ...
Анализ основных компонентов в Python
Я хотел бы использовать анализ главных компонентов (PCA) для уменьшения размерности. У numpy или scipy уже есть это, или мне нужно свернуть свой собственный с помощью numpy.linalg.eigh? Я не просто хочу использовать сингулярную декомпозицию (SVD), потому что мои входные данные довольно многомерны (~460 измерений), поэтому я думаю, что SVD будет медленнее, чем вычисление собственных векторов ковариационной матрицы. Я надеялся найти готовую, отлаженную реализацию это уже делает правильные решен ...
Алгоритм поиска пиков для Python / SciPy
Я могу написать что-то сам, найдя нулевые пересечения первой производной или что-то еще, но это похоже на достаточно распространенную функцию, которая должна быть включена в стандартные библиотеки. Кто-нибудь знает об этом? мое конкретное приложение представляет собой 2D-массив, но обычно он будет использоваться для поиска пиков в БПФ и т. д. в частности, в таких проблемах есть несколько сильных пиков, а затем много меньших "пиков", которые просто вызваны шумом, который должен быть игнорируем ...
Как сделать экспоненциальную и логарифмическую кривую в Python? Я нашел только полиномиальную подгонку
У меня есть набор данных, и я хочу сравнить, какая линия лучше всех это описал (полиномы различных порядков, экспоненциальные или логарифмические). Я использую Python и Numpy и для полиномиальной подгонки есть функция polyfit(). Но я не нашел таких функций для экспоненциальной и логарифмической подгонки. есть ли? Или как решить ее иначе? ...
Как я могу выполнить двумерную интерполяцию с помощью scipy?
этот Q & A предназначен как канонический (- ish) относительно двумерной (и многомерной) интерполяции с использованием scipy. Часто возникают вопросы, касающиеся основного синтаксиса различных многомерных методов интерполяции, я надеюсь, что они тоже будут установлены прямо. у меня есть набор рассеянных двумерных точек данных, и я хотел бы построить их как красивую поверхность, предпочтительно используя что-то вроде contourf или plot_surface in matplotlib.pyplot. Как я могу интерполирова ...