今天是个好日子, 我有以下代码段：import numpy as np from random import randint import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2dNUM_OF_POINTS = 20points = [] for i in range (0, NUM_OF_POINTS):points.append([randint(0, 500), randint(0, 500)]) points = np.array(points) vor = Voronoi(points) voronoi_plot_2d(vor) plt.show()这产生了Voronoi图,例如： 我的目标是找到’射线(走...
我有一个scipy.sparse.dok_matrix(维度m x n),想要添加一个长度为m的扁平numpy数组.for col in xrange(n):dense_array = ...dok_matrix[:,col] = dense_array但是,当代码尝试删除非现有密钥(del self [(i,j)])时,此代码在dok_matrix .__ setitem__中引发异常. 所以,现在我以不雅的方式这样做：for col in xrange(n):dense_array = ...for row in dense_array.nonzero():dok_matrix[row, col] = dense_array[row]这感觉非常无效.那么...
我做了一点挖掘,PulseAudio的大多数python接口似乎都处理声音服务器控制,而不是音频数据.我希望通过PulseAudio将数据从numpy数组输出到扬声器,并以相同的方式从麦克风输入到numpy数组获取声音.关于如何处理这个问题的任何建议？解决方法:python-pulseaudio使用ctypes,似乎拥有您需要的一切.您必须注意numpy数组的类型并使用它们的缓冲区接口,但它应该是可行的. 我想你可能会更乐意使用ALSA作为一个高于pulseaudio的层;大多数应用似...
我正在使用scipy.linalg.solve_discrete_lyapunov来计算矩阵P MT PM -P = -Q其中M = A-BK且Q = I. (见下文,见Lyapunov Equation).然而,对于计算的P I,得到MT PM -P≠-Q. 这是代码：import numpy as np import scipy as sp A = np.array([[-1.86194971, 3.49237959],[-2.34245904, 3.86194971]]) B = np.array([[ 3000., 2500.5], [ 2000.2, 3000.]]) K = np.array([[ 0.0001367, -0.00016844], [-0.00069637, 0.0009627]]) I = np....
我正在编写一个必须计算大量特征值问题的代码(典型的矩阵维数是几百个).我想知道是否可以通过使用IPython.parallel模块加快进程.作为一名前MATLAB用户和Python新手,我正在寻找类似于MATLAB的parfor … 在一些在线教程之后,我写了一个简单的代码来检查它是否加速了计算,我发现它没有,并且经常实际上减慢它(取决于案例).我想,我可能会错过它中的一点,也许scipy.linalg.eig以这样一种方式实现,即它使用所有可用的内核,并尝试并行化它,...
我正在做一个项目,我正在做很多矩阵计算. 我正在寻找一种加速代码的智能方法.在我的项目中,我正在处理一个大小为100Mx1M的稀疏矩阵,其中包含大约10M的非零值.下面的例子只是为了看到我的观点. 比方说我有： >矢量v大小(2)>大小为(3)的向量c>一个大小为(2,3)的稀疏矩阵Xv = np.asarray([10, 20]) c = np.asarray([ 2, 3, 4]) data = np.array([1, 1, 1, 1]) row = np.array([0, 0, 1, 1]) col = np.array([1, 2, 0, 2]) X = coo...
我发现了一些关于类似问题的问题(例如,这个one),并且在处理iPython.Parallel时,解决闭包的问题似乎都存在,但我无法解决这个问题.所以我的问题如下： 我想使用ipcluster在b的多个值中求零函数f(a,b). f本身是一个复杂的功能.让我们用一个愚蠢的例子import scipy.optimizedef f(a,b):return (a+b)**2 + numpy.sin(a*b)bs = range( 20 )for b in bs:g = lambda a : f(a,b)root = scipy.optimize.fsolve( g, 0.0 )print root好吧,这是我...
使用零阶插值时,我发现输入数组中的最后一个Y值不会返回X数组中的最后一个值：from scipy.interpolate import interp1dxx = [0.0, 1.0, 2.0] xi = interp1d(xx, xx, kind='zero') print(xi(xx))似乎它应该返回[0.,1.,2.],但它返回[0.,1.,1.]. xx中的最后一个值被认为是在插值范围内,但不会作为最后一个点的值返回.文档没有提供“零”的详细信息,但我希望它会： a)引发ValueError,因为输入值被认为是在半闭合范围[0,1.]和[1.,2.]上定...
我试图整合两个“一半”正态分布的总和. scipy.integrate.quad在我尝试集成一个小范围时工作正常,但当我在大范围内执行时返回0.这是代码：mu1 = 0 mu2 = 0 std1 = 1 std2 = 1def integral_fun(x):nor1 = 0.5 * ((1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * std1)) * (np.e ** ((-(x-mu1) ** 2) / (2 * std1 **2))))nor2 = 0.5 * ((1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * std2)) * (np.e ** ((-(x-mu2) ** 2) / (2 * std2 **2))))return nor1 + nor2integrate....
我正在编写Python脚本代码来查找超几何分布的概率.当我在scipy中使用hypergeom()函数时,它显示如下：scipy.stats.distributions.rv_frozen object at 0*2519690我用谷歌搜索,但找不到任何有用的东西.我只是想知道它究竟意味着什么？解决方法:它是一个对象(一个实例,真的),它知道它的形状参数(hypergeom：M,N,n),并且有方法pmf,cdf等.从用户的角度来看,这两个是等价的：hypergeom.pmf(4,20,7, 12)和hypergeom(20,7,12).pmf(4). 查看...
fs, s = wav.read('wave.wav')此信号具有44100 Hz的采样频率,我想将此信号采样到8Khzscipy.signal.resample(s,s.size / 5.525)但第二个元素不能浮动,那么,我们如何使用此函数重新映射语音信号？ 我们如何使用scipy.signal.resample在python中对44100到8000 Hz的语音信号进行下采样？解决方法:好吧,那么,另一个解决方案,这个与scipy真实.正是要求的. 这是scipy.signal.resample()的doc字符串：""" Resample `x` to `num` samples us...
我正在使用大型稀疏二进制矩阵.我使用Scipy稀疏矩阵实现来压缩它们.从scipy.spatial.distance计算Jaccard距离不支持对稀疏矩阵的直接操作,因此： >将整个稀疏矩阵转换为密集,然后在每一行上作为内存饥饿的向量进行操作 要么>遍历稀疏,使用getrow()抓住每一行并运行. 要么>编写我们自己的实现来处理稀疏矩阵. 为了正确看待,这里是示例代码：import scipy.spatial.distance as d import numpy as np from scipy.sparse import csr_ma...
试图评估scipy的multivariate_normal.pdf函数,但不断出错. MWE：import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal as mvnormx = np.random.rand(5) mvnorm.pdf(x)给TypeError: pdf() takes at least 4 arguments (2 given)docs表示均值和cov参数都是可选的,并且x的最后一个轴标记了组件.由于x.shape =(4L,),似乎所有都是犹太人.我期待一个数字作为输出.解决方法:看起来这些参数不是可选的. 如果我传递mean和cov的默...
我试图使用scipy.weave.inline将ctype变量传递给内联c代码.有人会认为这很简单.使用普通的python对象类型进行文档时文档很好,但是,它们具有比我需要的更多的功能,而且在使用C时使用ctypes更有意义.但是,我不确定我的错误在哪里.from scipy.weave import inline from ctypes import * def test():y = c_float()*50x = pointer(y)code = """#line 120 "laplace.py" (This is only useful for debugging)int i;for (i=0; i < 50; i+...
我正在努力让我的Jacobian使用SciPy的Optimize库的minimalsq函数. 我有以下代码：#!/usr/bin/python import scipy import numpy from scipy.optimize import leastsq#Define real coefficients p_real=[3,5,1]#Define functions def func(p, x): #Functionreturn p[0]*numpy.exp(-p[1]*x)+p[2]def dfunc(p, x, y): #Derivativereturn [numpy.exp(-p[1]*x),-x*p[0]*numpy.exp(-p[1]*x), numpy.ones(len(x))]def residua...