我的代码对2组数据进行线性回归.它工作正常,但我不知道如何用scipy或numpy将线的方程式打印到图表本身. 这是我的代码：y=np.array([15,1489,859,336,277,265,229,285,391,372,5,345]) x=np.array([196.16,17762.47,28542.19,30170.5,9384.06,43210.29,21819.2,16978.2,45767.54,12328.78,113.71,19257.6])print x print yslope, intercept, r_value, p_value, slope_std_error = stats.linregress(x, y) print "slope = "+ str(slo...
一个简单的水平/垂直拉普拉斯掩模在内核的中心有4个(图的左侧).类似地,对角线特征敏感的拉普拉斯掩模在内核的中心有8个(图中的右侧).是什么面具使用scipy,我可以选择使用哪个？ 解决方法:一个简单的检查是声明一个零的二维数组,除了中心的一个系数设置为1,然后将拉普拉斯函数应用于它.具有过滤功能的属性是,如果您提交带有单个1的图像,则输出将是实际过滤器本身位于1所在位置 – 查找impulse response …或更具体地说,Point Spread...
我一直在努力获取方程的文本输入并将其评估为一个明确的积分.我需要一个可调用的函数来传递给scipy.integrate.eq = "x**2" func = lambda x: eq func(2)# outputs: # x**2# but if I:func = lambda x: x**2 func(2)# outputs: # 4解决方法:不确定,但也许你在寻找eq = "x**2" func = eval("lambda x: " + eq)请注意,如果eq来自不受信任的来源(例如用户输入),则使用eval()会很危险.
使用2个样本Kolmogorov Smirnov检验,我的p值为0.0.>>>scipy.stats.ks_2samp(dataset1, dataset2) (0.65296076312083573, 0.0)查看2个数据集的直方图,我非常有信心它们代表两个不同的数据集.但是,真的,p = 0.0？这似乎没有意义.它不应该是一个非常小但正数吗？ 我知道返回值是numpy.float64类型.这与它有关吗？ 编辑：数据在这里：https://www.dropbox.com/s/jpixhz0pcybyh1t/data4stack.csvscipy.version.full_version '0.13.2'解决...
我对documentation for scipy.interpolate.RegularGridInterpolator有点困惑. 比方说我有一个函数f：R ^ 3 => R在单位立方体的顶点上采样.我想插值以便在立方体内找到值.import numpy as np# Grid points / sample locations X = np.array([[0,0,0], [0,0,1], [0,1,0], [0,1,1], [1,0,0], [1,0,1], [1,1,0], [1,1,1.]])# Function values at the grid points F = np.random.rand(8)现在,RegularGridInterpolator接受一个点参数和一...
使用numba.jit加速scipy.integrate的odeint右侧计算工作正常：from scipy.integrate import ode, odeint from numba import jit@jit def rhs(t, X):return 1X = odeint(rhs, 0, np.linspace(0, 1, 11))但是使用像这样的integrate.ode：solver = ode(rhs) solver.set_initial_value(0, 0) while solver.successful() and solver.t < 1:solver.integrate(solver.t + 0.1)使用装饰器@jit产生以下错误：capi_return is NULL Call-back ...
我想得到一个稀疏对称矩阵的特征向量,在给定时间内具有最低的精度.目前我在scipy.sparse.eigsh中使用以下内容：evals, evecs = eigsh(MyMatrix, 2,which='LM' ,tol=1.e-15, maxiter=1000000)如果它没有通过maxiter迭代收敛到tol精度,它会引发一个ArpackNoConvergence错误,其中包含已收敛的特征向量/值,但不包含那些未收敛的特征向量/值.然而,我更倾向于使用精度为1.e-14而不是1.e-15的向量,而不是根本没有向量.有没有办法强制返回尚...
我最近在boost.odeint库上搞砸了,我对可能性和可配置性的数量感到惊讶.但是,广泛使用scipy.integrate.odeint(这实际上是fortran中ODEPACK的包装)我想知道他们的表现如何比较.我知道boost.odeint也带有并行化,这是scipy(据我所知)不可能提高性能然后很多,但我要求单核心情况.但是,因为在这种情况下我必须将boost.odeint(使用cython或boost.python)包装到python中,也许有人已经这样做了吗？这将是一个伟大的成就,因为所有的分析可能性...
我正在使用scipy的convolve2d：for i in range(0, 12):R.append(scipy.signal.convolve2d(self.img, h[i], mode = 'same'))卷积后所有值都在10000s的数量级,但考虑到我正在使用图像,我需要它们在0-255的范围内.我该如何规范它？解决方法:假设您想在一个图像中进行标准化,您可以简单地使用im_out = im_out / im_out.max()* 255. 您还可以规范化内核或原始图像. 以下示例.import scipy.signal import numpy as np import matplotlib...
我使用scipy.optimize的least_squares method来执行约束非线性最小二乘优化.我想知道如何获得拟合参数的协方差矩阵以获得拟合参数的误差条？ 这似乎在curve_fit和leastsq中非常清楚,但对于least_squares方法来说并不那么清楚(至少对我而言). 我一直在做的一种方法是因为我知道least_squares返回雅可比矩阵J(这是“jac”返回值),然后我做的是我将Hessian H逼近2 * J ^ T J.最后,协方差矩阵是H ^ { – 1},因此大约是(2 * J ^ TJ)^ {...
Python报错module scipy.misc has no attribute imsave 有的帖子说 需要安装 pillow 然后我pip install pillow 依然没有用 还是报错 有的帖子说 需要安装moviepy 以及pillow 然后我pip install moviepy 依然没有用 还是报错 新建一个.py文件： import scipy.misc print(dir(scipy.misc)) 可以看到 如果显示的这个路径里面你 没有imread 或者imsave 一定依然在程序里面会报错 如果不想改程序 ，建议pip unistall scipy 然后到https...
我需要解决一个庞大的非线性方程组(静态桁架系统).方程式来自节点(xyz)及其约束(位置,力). 目前我们正在使用Mathematica完成此任务,但我们希望迁移到Python.但是使用Mathematica(或EES(工程方程求解器)或SymPy)它非常方便.我把一堆东西放在节点位置或节点上的力上,它做了一些魔术,并通过自己组合输入并解决它们来创建方程式. 如果我想使用scipy.optimize.root我必须以某种方式获得方程式. scipy.optimize.root和scipy.optimize.fso...
我希望我的问题很清楚,但是我要说我有一个稀疏矩阵如下：import numpy as np a = np.eye(5, 5) a[0,3]=1 a[3,0]=1 a[4,2]=1 a[3,2]=1 a = csr_matrix(a) [[ 1. 0. 0. 1. 0.][ 0. 1. 0. 0. 0.][ 0. 0. 1. 0. 0.][ 1. 0. 1. 1. 0.][ 0. 0. 1. 0. 1.]]我想得到的是,例如,列2的值为“1”的所有行作为稀疏矩阵,如：(0, 2) 1.0(1, 3) 1.0(1, 2) 1.0(1, 0) 1.0(2, 4) 1.0(2, 2) 1.0另外,我希望将列2值的所有行设为’0...
我想从一个非常庞大的列表中创建一个scipy数组.但不幸的是我偶然发现了一个问题. 我有一个字符串列表xs.每个字符串的长度为1.>>> type(xs) <type 'list'> >>> len(xs) 4001844816如果我只转换前10个元素,一切仍然按预期工作.>>> s = xs[0:10] >>> x = scipy.array(s) >>> x array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'O', 'O'],dtype='|S1‘) >>> len(x) 10对于整个列表,我得到了这个结果：>>> ary = scipy.array(xs) >>> ary.size 1 ...
我正在使用Scipy的稀疏矩阵实现推荐系统的随机梯度下降算法. 这是第一个基本实现的样子：N = self.model.shape[0] #no of usersM = self.model.shape[1] #no of itemsself.p = np.random.rand(N, K)self.q = np.random.rand(M, K)rows,cols = self.model.nonzero() for step in xrange(steps):for u, i in zip(rows,cols):e=self.model-np.dot(self.p,self.q.T) #calculate error for gradientp_temp = learning_rate * ( e...