我正在解决以下优化问题：使用此Python代码：from scipy.optimize import minimize import mathdef f(x):return math.log(x[0]**2 + 1) + x[1]**4 + x[0]*x[2]x0 = [0, 0, 0]cons=({'type': 'ineq','fun': lambda x: x[0]**3 - x[1]**2 - 1},{'type': 'ineq','fun': lambda x: x[0]},{'type': 'ineq','fun': lambda x: x[2]})res = minimize(f, x0, constraints=cons) print res我收到了一个错误message: ‘Inequality constraints...
我需要计算存储在csr稀疏矩阵和一些点列表中的所有点之间的欧几里德距离.将csr转换为密集的csr会更容易,但由于缺少内存,我不能这样做,所以我需要将它保持为csr. 所以例如我有这个data_csr稀疏矩阵(两者中的视图,csr和密集)：data_csr (0, 2) 4 (1, 0) 1 (1, 4) 2 (2, 0) 2 (2, 3) 1 (3, 5) 1 (4, 0) 4 (4, 2) 3 (4, 3) 2data_csr.todense() [[0, 0, 4, 0, 0, 0][1, 0, 0, 0, 2, 0][2, 0, 0, 1, 0, 0][0, 0, 0, 0, 0, 1][4...
我正在尝试使用scipy.optimize.fmin_bfgs()函数计算六驼峰驼峰函数的最小值.这是我的代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimizedef f(x,y):return (4 - 2.1*x**2 + x**4/3)*x**2 + x*y + (4*y**2 - 4)*y**2x0 = [0,0]optimize.fmin_bfgs(f, x0)输出：TypeError: f() missing 1 required positional argument: 'y'我猜我传递x0的方式有问题吗？解决方法:每个页面应该有一个数组参数f：h...
我使用的是Python 2.6,Excel 2007 Professional和最新版本的PyXLL.在PyXLL中加载模块时import scipy抛出异常并且未加载模块.有没有人能够在PyXLL中加载Scipy？这可能是版本问题吗？抛出的异常是：2010-12-21 17:21:30,915 - ERROR : Error importing 'options': DLL load failed: A dynamic link library (DLL) initialization routine failed. 2010-12-21 17:21:30,915 - ERROR : Traceback (most recent call last): 2010-12-21 ...
我试图理解Scipy提供的离散卷积与人们将获得的分析结果之间的差异.我的问题是输入信号的时间轴和响应函数如何与离散卷积输出的时间轴相关？ 为了尝试回答这个问题,我考虑了一个带有分析结果的例子.我的输入信号是高斯信号,我的响应函数是带阶跃函数的指数衰减.这两个信号的卷积的分析结果是修正的高斯(https://en.wikipedia.org/wiki/Exponentially_modified_Gaussian_distribution). Scipy给出了三种卷积模式,“相同”,“完整”,...
我想使用scipy的DCT-II,因为它已经编码并且速度很快.看看doc,似乎是1D实现.是否可以以这种方式使用它作为3D实现？我不确定数学. 2D和3D实现相当于在计算中使用不同尺寸乘以1D的2或3倍？解决方法:基本上,以下是诀窍：import numpy as np from scipy.fftpack import dct, idct# Lets create a 3D array and fill it with some values a = numpy.random.rand(3,3,3)f,x,y = a.shape b = np.zeros((f,x,y))b = dct(dct(dct(a).transpos...
当我将函数集成在不同的参数值时,我经常遇到如下错误：lsoda-- warning..internal t (=r1) and h (=r2) aresuch that in the machine, t + h = t on the next step (h = step size). solver will continue anyway虽然我理解错误的技术方面,但我不知道如何抑制它被打印到stdout.我查看了numpy.seterr(),但由于此错误消息似乎是从底层的C / Fortran代码生成的,因此它没有任何效果.而python script.py> / dev / null是有效的,它显然...
我在cmd中使用’pip install scipy’命令,但最后得到此错误.我如何解决它？Microsoft Windows [Version 6.3.9600] (c) 2013 Microsoft Corporation. All rights reserved.C:\Users\Spencer>pip install scipy Collecting scipyUsing cached scipy-0.17.0.tar.gz Complete output from command python setup.py egg_info: non-existing path in 'numpy\\distutils': 'site.cfg' Running from numpy source directory. c:\users\spen...
我有一个Nx1数组,对应于概率分布,即元素之和总和为1.这表示为常规的numpy数组.由于N可能相对较大,例如10或20,许多单独的元素非常接近0.我发现当我采用log(my_array)时,我得到错误“FloatingPointError：在日志中遇到无效值”.请注意,这是在故意设置numpy中的seterr(invalid =’raise’)之后. 我该如何处理这个数字问题？我想表示对应于概率分布和它们的记录的向量而不舍入到0,从那时起我最终得到log(0),这引起了错误. 谢谢.解决方法...
我正在创建一个django驱动的(1.3)接口,该接口主要依赖于scipy.stats.stats(scipy版本0.9.0),称为ovl.在早期开发阶段,使用djangos自己的开发服务器,这没有问题.在使用apache debian / 2.2.9和mod_wsgi 3.3进行部署之后,这会导致严重的问题. 无论我想在浏览器中加载什么视图,它都会开始加载,并持续5分钟(直到超时),并显示500页.只是导入scipy作品,但不会使scipy.stats.stats甚至scipy.stats可用.这并不奇怪;在scipy的init.py文档中,声...
我正在尝试使用SciPy fmin_bfgs函数在Python中编写逻辑回归,但遇到了一些问题.我编写了逻辑(sigmoid)转换函数和成本函数的函数,并且这些函数工作正常(我使用了通过罐装软件找到的参数向量的优化值来测试函数,并且这些函数匹配).我不太确定我的渐变函数的实现,但它看起来很合理. 这是代码：# purpose: logistic regression import numpy as np import scipy.optimize# prepare the data data = np.loadtxt('data.csv', delimiter='...
我有一个CSR matrix：>> print type(tfidf) <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>我想采取这个CSR matrix的两行的点积：>> v1 = tfidf.getrow(1) >> v2 = tfidf.getrow(2) >> print type(v1) <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>v1和v2都是CSR矩阵.所以我使用点子程序：>> print v1.dot(v2)Traceback (most recent call last):File "cosine.py", line 10, in <module>print v1.dot(v2)File "/usr/lib/python2.7/dist-packages...
我想使用一个指数函数y = x ** pw和一个常数pw来拟合两个数据点. scipy curve_fit函数应优化adj1和adj2.我已尝试使用下面的代码,但无法使其工作.曲线不会通过数据点.我该如何解决？import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fitdef func(x, adj1,adj2):return np.round(((x+adj1) ** pw) * adj2, 2)x = [0.5,0.85] # two given datapoints to which the exponential function with po...
我正在使用scipy.interpolate.interp2d为曲面创建插值函数.然后,我有两个真实数据数组,我想计算插值点.如果我将两个数组传递给interp2d函数,我会获得所有点的数组,而不仅仅是点对. 我的解决方案是将两个数组压缩成一个坐标对列表,并将其传递给循环中的插值函数：f_interp = interpolate.interp2d(X_table, Y_table,Z_table, kind='cubic')co_ords = zip(X,Y) out = [] for i in range(len(co_ords)):X = co_ords[i][0]Y = co_ords[...