是否有任何python函数(可能来自numpy或scipy)计算扩展中x ** r的系数(1 xx ** 2 x ** 3 … x **(k-1))** n ,其中k> = 1,n> = 0且0 <= r <= n(k-1)？这有时被称为多项式系数(PC)(参见,例如,here). 如果没有,你能想到一种有效的计算方法吗？ (我对天真/贪婪的方式不感兴趣).解决方法:你实际上正在进行[1,1,1,…,1,1,1]的n次卷积.因此,您是否考虑在足够零填充的阵列上使用FFT,将其元素提升到幂n并使用逆FFT来恢复所有系数(1+x+x**2+x*...
我有一个关于scipy的kmeans和kmeans2的问题.我有一组1700个lat-long数据点.我想在空间上将它们聚类成100个簇.但是,当使用kmeans vs kmeans2时,我得到了截然不同的结果.你能解释一下这是为什么吗？我的代码如下. 首先,我加载数据并绘制坐标.这看起来都很正确.import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans, kmeans2, whitendf = pd.read_csv('data.csv') df.head()coordinates ...
我使用以下代码从scipy运行这个SVD求解器：import numpy as np from scipy.sparse.linalg import svdsfeatures = np.arange(9,dtype=np.float64).reshape((3,3)) for i in range(10):_,_,V = svds(features,2)print i,np.mean(V)我希望每次打印的平均值都是相同的,但是它会发生变化,并且似乎会循环显示几个最喜欢的值.我很高兴接受这种行为是低水平优化/随机播种的结果. 我不太明白的是为什么每次运行该脚本时它都会以相同的顺序输...
我最近在Ubuntu 12.04上安装了SciPy for Python3.4pip3 install scipy当我在Python3.4中导入scipy时：import scipy它导入,但当我导入函数插值为import scipy.interpolate我收到以下错误：File "test.py", line 55, in <module>import scipy.interpolateFile "/home//.pyenv/versions/3.4.1/lib/python3.4/site-packages/scipy/interpolate/__init__.py", line 158, in <module>from .interpolate import *File "/home/nxkr/.pyenv/...
我正在尝试解决一个优化问题,我需要创建一个基准组合中具有最小跟踪误差的投资组合,并且它受到一些限制：import scipy.optimize as opt import numpy as npdef random_portfolio(n):a = np.random.random(n)a /= a.sum()return aportfolio_weights = [1 for i in range(20)] portfolio_weights = [i/len(portfolio_weights) for i in portfolio_weights]def tracking_error_function(W, port_weights):weight_diff = list(np.array...
如何在numpy数组中的标记区域周围保留一圈像素？ 在一个简单的例子中,我会减去侵蚀.当标签触摸时,该方法不起作用.我如何从A获得B？A = array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0],[0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],[0, 0, 0...
我需要使用scipy的curve_fit函数进行简单的曲线拟合.但是,我的数据是矩阵形式.我可以很容易地在numpy中做到这一点,但我想看到适合scipy的善良. 问题： AX = B – >给定A,找到X的最小平方误差.from scipy.optimize import curve_fit def getXval():a = 4; b = 3, c = 1;f0 = a*pow(b, 2)*cf1 = a*b/creturn [f0, f1]def fit(x, a0, a1):res = a0*x[0] + a1*x[1]return [res]x = getXval() y = [0.15] popt, pcov = curve_fit(fit, ...
我有一个scipy.sparse_matrix A,我希望将一个体积分数很小的元素归零. (在我今天正在使用的矩阵中,A有大约7000万个条目,我想将其中的大约700K归零).我有几种不同格式的元素,但是现在它们位于与A相同维度的sparse_matrix B中,其值为0/1. 如果这些是密集矩阵(EDIT：numpy数组),我可以做到A = A-A * B.但我无法用稀疏矩阵做任何简单的方法. (或者实际上除了(a)迭代B中的元素并在这些元素中将A设置为0或(b)将所有内容转换为密集时,我所...
我在scipy稀疏矩阵的切片如何在0.10.0和0.10.1中工作时遇到了不同.考虑以下代码：from numpy import array, ravel from scipy.sparse import csr_matrixmat = csr_matrix(array([[1, 0, 0], [0,1,0], [1,0,0]])) desired_cols = ravel(mat.sum(0)) > 0print mat[:, desired_cols].A在scipy 0.10.0中,我得到了我期望得到的结果：[[1 0][0 1][1 0]]在0.10.1和0.12.0中,我得到了[[0 0 1][1 1 0][0 0 1]]我不确定这是一个错误还是我做错...
我正在为一个相当大的数据集创建一个径向基函数插值模型.主要调用`scipy.interpolate.Rbf(,)需要大约一分钟和14 GB的RAM.因为并非每台应该运行的机器都能够执行此操作,并且由于程序将经常在同一数据集上运行,所以我想将结果挑选到文件中.这是一个简化的例子：import scipy.interpolate as inter import numpy as np import cPicklex = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[7,8,9],[1,5,9]]) y = np.array([1,2,3,4])rbfi = inter.Rbf(x[:,0...
[原始问题] 我需要一个曲线方程,根据下面的数据,随着时间的推移无限增加.怎么做到的？ [关于这个问题的更新] 我需要为scipy.interpolate.splrep指定正确的参数.有人可以帮忙吗？ 另外,有没有办法从b样条的coeffs得到一个方程？ [替代问题] 如何使用傅立叶级数中的信号分解进行拟合？ 这个图似乎是线性图的组合,周期函数pf1增加四倍,一个更大的周期函数导致pf1无限次地再次发生.情节的困难是为什么要问这个问题的原因. 数据：Time e...
我基本上有一组大的(GB)数据集,其中包含我需要进行最近插值的点.本质上,它是一个时间函数的标量/矢量场.我知道scipy.interpolate和它的所有优点,我一直在使用它.然而,我意识到数据的空间结构在时间上是恒定的(欧拉),所以一旦我弄清楚哪个指数对应于这个或那个插值点,比如第一个时间步,我就可以获得那些指数,并且相同的索引应该能够为其他时间创建相同形状的插值数据.实质上,它节省了一次又一次重新插入数据的步骤. 我愿意自己这样做...
我正在尝试使用scipy.optimize.differential_evolution运行优化.代码调用x中每个变量的边界.但我想要一个解决方案,其中x的部分必须是整数,而其他部分可以自由地作为浮点数.我的代码的相关部分看起来像bounds = [(0,3),(0,3),(0,3),???,???]result = differential_evolution(func, bounds)我应该用什么来替换？以强制这些变量在给定范围内的整数？解决方法:正如评论中所指出的,没有直接支持“整数约束”. 然而,您可以最小化修改后的...
scipy.optimize提供了许多不同的方法,用于多变量系统的局部和全局优化.但是,我需要一个很长的优化运行可能会被中断(在某些情况下我可能想要故意中断它).有没有办法重新启动……好吧,其中任何一个？我的意思是,显然可以提供作为初始猜测找到的最后一组最优化的参数,但这不是唯一的参数 – 例如,还有渐变(例如雅可比),差异进化中的种群等我显然不希望这些也必须重新开始. 我认为很难证明这些是scipy,也不是为了保存它的状态.对于以ja...
所以我使用的是函数voronoi_plot_2d(),这是SciPy的一部分,当我绘制我的图时,我得到了下图,其中一些在集群之间有一些实线边界,一些有虚线边框. (隐藏每个群集的散点图) 他们背后有不同的含义吗？如果它们是同一个东西,我怎么能指定我只想绘制实线边框？文档(http://scipy.github.io/devdocs/generated/scipy.spatial.voronoi_plot_2d.html)没有提及任何内容.另外,我收到了以下警告MatplotlibDeprecationWarning: The ishold functio...