有人告诉我,只要提供一阶导数,方法scipy.optimize.newton()就能解决复杂的功能.我不能使它工作. newton()的文档中没有提到任何复杂的函数.有人可以告诉我如何在SciPy中找到f(z)= 1 z ^ 2之类的函数的根吗？我需要解决更复杂的问题,但是一个简单的示例将极大地帮助我.解决方法:这是在IPython会话中将newton与复杂函数结合使用的示例：In [1]: def func(z):...: return 1 + z*z...: In [2]: def deriv(z):...: return 2*z......
我在将SciPy安装到预建的python发行版时遇到问题. python发行版附带一个名为p7的程序(由DATADVANCE提供). python版本是2.7.7,当前的numpy版本是1.7.1. 下载时已经安装了一个NumPy,但是我也需要SciPy来完成我想要的程序. 我正在尝试使用setup.py脚本安装,该脚本使用以下命令运行：p7 --run setup.py build这实际上与以下内容相同：python setup.py build我尝试安装SciPy版本0.11.0、0.12.0和0.13.0,但是我仍然收到相同的错误：non-e...
我一直在努力用python加载一些文件,然后在加载文件后,我想将它们导出到.mat文件并在MATLAB中进行其余处理.我了解可以使用以下方法做到这一点：import scipy.io as sio# load some files, assign loaded data to variables# ...sio.savemat(filename,mdict)我了解到这里正在发生什么,并且已经将其语法视为：alist = [5,3,6]sio.savemat('small_list.mat',mdict={'alist':alist})有人可以在sio.savemat()参数的第二部分(即mdict = {‘...
在讨论问题之前,我已经用相同的问题在stackoverflow上搜索了相关的线程： > input/output error in scipy.optimize.fsolve> Python fsolve() complains about shape. Why?> fsolve – mismatch between input and output> I/O shape mismatch when using scipy.optimize.fsolve on 2-dimensional anonymous function array variable 据我了解到的有关此错误的信息,raise TypeError(msg)TypeError: fsolve: there is a mismatch bet...
我已经解决了一个简单的LP问题,其中所有约束都“小于或等于”. 我使用了scipy.optimize.linprog. 问题是当一个或多个约束方程式“大于或等于”时.我该如何指定？我需要使用scipy.optimize.linprog提供的两阶段方法 这样的一个例子是：7X1 + 4X2 + 9X3 ≥ 750 4X1 + 6X2 + 7X3 ≤ 4017X1 + 9X2 + 2.5X3 ≥ 3540 ...
我有一组基于DNA序列进行比对和聚类的基因,并且我以Newick树表示形式(https://en.wikipedia.org/wiki/Newick_format)拥有这组基因.有谁知道如何将该格式转换为scipy.cluster.hierarchy.linkage矩阵格式？从链接矩阵的scipy文档中：A (n-1) by 4 matrix Z is returned. At the i-th iteration, clusterswith indices Z[i, 0] and Z[i, 1] are combined to form cluster n+i. Acluster with an index less than n corresponds to one...
我正在搜索使用scipy.optimize.line_search的示例.我真的不了解此功能如何与多元函数一起使用.我会举一个简单的例子import scipy as sp import scipy.optimize def test_func(x):return (x[0])**2+(x[1])**2def test_grad(x):return [2*x[0],2*x[1]]sp.optimize.line_search(test_func,test_grad,[1.8,1.7],[-1.0,-1.0])而且我有File "D:\Anaconda2\lib\site-packages\scipy\optimize\linesearch.py", line 259, in phi return f(x...
有什么好方法可以从clojure调用python,作为使用scipy,numpy,scikit-learn等进行数据科学的一种方法. 我知道clojure的实现是在python而不是java上运行的,但这对我不起作用,因为我还需要在项目中调用java库.我也了解Jython,但我不知道将这种方法与Clojure结合使用的一种干净方法. 我想在我的项目中使用Clojure,因为我更喜欢使用Clojure作为一种语言,但是我不能否认Python有一个令人难以置信的社区,以及周围一些最漂亮,设计最好的库.解...
我需要从SciPy稀疏矩阵中删除大量条目.目前,我将矩阵转换为DOK格式并单独分配每个条目都为0.m = m.todok() for i, j in pruneme:m[i,j] = 0这非常慢. 有没有更快的方法？解决方法:只要不添加新的非零值,就可以有效地设置CSR稀疏数组的元素,只需用元组对数组进行下标即可：i, j = zip(*pruneme) # assuming that pruneme is a python list m[i, j] = 0. m.eliminate_zeros()那应该比构造两个数组快得多.
我有以下代码来运行Wilcoxon秩和检验print stats.ranksums(pre_course_scores, during_course_scores)RanksumsResult(statistic=8.1341352369246582, pvalue=4.1488919597127145e-16)但是,我有兴趣从结果中提取pvalue.我找不到有关此的教程.有人可以帮忙吗？解决方法:使用返回对象的pvalue属性：import scipy.stats as ss result = ss.ranksums(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) result.pvalue Out: 0.4496917979688909...
我正在使用scipy最小化功能.它所调用的函数是用Cython编译的,并具有我编写的底层C实现,但这并不重要.由于某种原因,当我运行程序时,它会创建尽可能多的线程来填充我的所有cpus.例如,如果我运行top时,我只创建了要在一个CPU上运行的程序,则可以看到正在使用800％的cpu或在htop上可以看到使用了8个单独的处理器.我什至认为scipy甚至没有并行处理功能,也找不到与此相关的任何文档.有什么可能发生,有什么办法可以控制它？解决方法:如果有...
我有一个加速度a(t)的函数,我知道如果相对于t积分两次,则可以找到位置x(t).我正在尝试在t = 10秒时找到位置. 由于a(t)不是多变量,因此在使用Scipy dblquad函数计算所需的双积分时遇到了麻烦.请查看我到目前为止的内容：def a(t):return (2.5 / (1 + math.exp((t-8)/0.8)))def upperbound():return 10def lowerbound():return 0x = dblquad(a,0,10,lowerbound,upperbound)这是行不通的,因为从我可以收集到的数据来看,dblquad需要一个...
""" ___ """ from scipy.optimize import minimize import numpy as npLENGTH = 100def process(x):return x * 2 + 5def draw(process, length):""" """y = np.random.normal(0, 10, length)data = [process(y_) for y_ in y]rnd = np.random.normal(3, 1, len(data))return y, rnd + datadef maximum_likelyhood(y, X):objective = lambda b: np.transpose(X) * (y - X * b)x0 = np.zeros(100)res = minimize(objective, x0=x0)r...
在SciPy中拟合分布时是否可以固定参数？例如,此代码：import scipy.stats as st xx = st.expon.rvs(size=100) print st.expon.fit(xx, loc=0)导致非零位置(位置). 当将一些参数提供给拟合函数时,将其视为初始猜测.并且如果将其提供给构造函数(st.expon(loc = 0)),则该分布将变为“冻结”并且不能用于拟合.解决方法:要修复loc,请使用参数floc：print st.expon.fit(xx, floc=0)例如.In [33]: import scipy.stats as stIn [34]: xx = ...
我正在尝试使用skikit learn为RGB图像创建一个蒙版.我想创建一个掩码,只选择等于[0,10,0]的像素,即绿色通道上的10.然后只显示那些像素.这应该是直截了当的,类似于http://scikit-image.org/docs/dev/user_guide/numpy_images.html,但我很挣扎. 如果图像是一个加载的jpg,我可以做mask = image == [0,10,0] image = image[mask] viewer = ImageViewer(image) viewer.show()但是,我得到：TypeError: Invalid dimensions for image data...