我试图明确地弄清楚SciPy / NumPy中的哪些函数在多个处理器上运行.我可以,例如在SciPy参考手册中读到SciPy使用它,但我更感兴趣的是确切地说哪些函数运行并行计算,因为并非所有函数都可以.当你输入帮助(SciPy.foo)时,梦想场景当然会被包括在内,但事实并非如此. 任何帮助都感激不尽. 最好, 马蒂亚斯解决方法:我认为这个问题更适合你使用的BLAS / LAPACK库而不是SciPy / NumPy. 某些BLAS / LAPACK库(如MKL)本身使用多个核,而其他实现可...
我有一个2d scipy数组(oigion是rgb图像的一个颜色通道).我想找到一个元素的具体出现.我可以用np.argsort(arr)做这个工作. 但问题是我想沿着轴按特定顺序进行.这样做的scipy示例如下x = np.array([(1, 0), (0, 1)], dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])np.argsort(x, order=('x','y'))在上面的例子中,他们指定了字段的名称和类型.之后,他们使用参数“order”来指定排序顺序. 在我的情况下,我没有提交的名称……我怎么能这样做？ 非...
我试图弄清楚如何按列迭代scipy稀疏矩阵.我正在尝试计算每列的总和,然后用该总和对该列的成员进行加权.我想要做的基本上是：for i=0 to #columnsfor j=0 to #rowssum=sum+matrix[i,j]for j=0to #rowsmatrix[i,j]=matrix[i,j]/sum我在示例中看到的所有迭代器都会立即迭代整个矩阵,而不是按列进行迭代.有没有办法做我想做的事情？解决方法:Scipy稀疏矩阵有自己的sum方法可以用于此.例如：A=sp.lil_matrix((5,5)) b=np.arange(0,5) A....
在curve_fit的手册中有一个声明The model function, f(x, …). It must take the independent variable as the first argument and the parameters to fit as separate remaining arguments.但是,我想将类的方法用作模型函数,该方法定义为：def model_fun(self,x,par):所以,你可以看到,第一个参数不是一个自变量.有什么方法可以使用类的方法作为curve_fit的模型函数解决方法:当然,创建一个实例并传递其绑定方法：class MyClass(obj...
我使用PuLP来解决一些最小化问题有约束,超级和低限.它非常简单干净. 但我只需要使用Scipy和Numpy模块. 我在读：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.htmlConstrained minimization of multivariate scalar functions但是我有点失落……一些好的灵魂可以发布一个小例子这个PuLP在Scipy中有一个？ 提前致谢.MMfrom pulp import *''' Minimize 1.800A + 0.433B + 0.180C Constraint 1A + 1B + 1...
尝试使用scipy.signal.cwt时,我遇到了一个奇怪的错误： 我有一些列表c,我想采取这样的连续小波变换：scipy.signal.cwt(np.array(c), scipy.signal.morlet, np.arange(.01,.1,.01))我得到一个奇怪的错误：--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-55-5af5e14b96cd> in <module>() ----> 1 sig.c...
我正在使用Python Scipy来对齐化对角线上的随机条目的稀疏矩阵;特别是,我需要在光谱中间的特征值.我写的代码已经好几个月了,但现在我正在研究更大的矩阵并且遇到了“MemoryError”.让我感到困惑的是,这个错误只会在构建随机矩阵并对其进行对角化的几次迭代(即9次)之后出现,但是我没有看到任何方式我的代码在一次迭代中存储了额外的内存到了下一个,所以无法看到我的代码在第9次迭代期间如何失败而不是第1次. 以下是详细信息(如果我遗...
我正在尝试为两个大型稀疏矩阵进行逐元素乘法.两者的大小都在(400K X 500K)左右,大约有100M元素. 但是,它们可能在相同位置不具有非零元素,并且它们可能不具有相同数量的非零元素.在任何一种情况下,我都可以将一个矩阵的非零值与另一个矩阵中的零值相乘为零. 我在每种方法中都会耗尽内存(8GB),这没有多大意义.我不应该.这些是我尝试过的. A和B是稀疏矩阵(Ive尝试过COO和CSC格式).# I have loaded sparse matrices A and B, and have...
我有一个很大的(351,351)numpy转换矩阵.我想使用numpy找到状态向量(我也尝试过具有相同功能的scipy).sstate = np.linalg.eig(T)[1][:,0]所以我认为应该给出主导左特征值的特征向量.主要的左特征值是10j.这有点正确,占优势的左特征值应为1,我对此有点新,所以我不知道如何处理虚数.此外,sstate向量包含所有复数.现在,尝试检查这是否正确,我执行以下矩阵乘法：np.dot(sstate,T)如果正确完成,这应该返回与’sstate’相同的向量.我不确定...
我试图将我的数据拟合到一个函数.我一直在使用这个示例代码作为指南http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html#example-of-solving-a-fitting-problem.我的代码如下：from scipy.optimize import least_squares import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdef model(x, u):return -x[0] * np.sqrt((x[1]/u) - 1)def fun(x, u, y):return y - model(x, u)def jac(x, u, y):J = np.empty((u.size, ...
我想从labview移植到python. 在labview中,有一个函数“Integral x(t)VI”,它将一组样本作为输入,执行样本的离散积分,并根据Simpsons规则返回值列表(曲线下面积). 我试图在scipy中找到一个等效的函数,例如scipy.integrate.simps,但这些函数返回整个样本集合中的求和积分,作为浮点数. 如何获得积分值列表而不是积分值之和？ 我只是错误地看待问题吗？解决方法:我想你可能会稍微错误地使用scipy.integrate.simps. scipy.integrate.sim...
鉴于形状为1.000.000 x 70.000的scipy.sparse.coo_matrix类型的稀疏matrixR,我发现了row_maximum = max(R.getrow(i).data)会给我第i行的最大值. 我现在需要的是与row_maximum值对应的索引. 任何想法如何实现？ 在此先感谢您的任何建议！解决方法:getrow(i)返回1 x n CSR矩阵,该矩阵具有indices属性,该属性给出data属性中相应值的行索引. (我们知道形状是1 x n,所以我们不必处理indptr属性.)所以这将起作用：row = R.getrow(i) max_...
我有一个3D numpy数组,其中包含给定函数的值.我想计算一个2D等值面,或一组代表该函数某些值的等值面. 在这种特殊情况下,可以独立处理3D阵列的每个1D列(column = myarray [i,j,：]).所以我想知道的是最后一个索引位置(2D数组),其中函数等于某个值,比如myvalue. 一些(慢)代码举例说明：# myarray = 3D ndarray import numpy as np from scipy import interpolateresult = np.zeros(nx, ny) z_values = np.arange(nz)for i in range(n...
如何保存scipy.stats发行版？ 例如：a = [scipy.stats.norm(0,1), scipy.stats.norm(0,2)] with open("distro.pickle", 'w') as f:pickle.dump(a, f)这样做我得到一个TypeError：不能pickle instancemethod对象解决方法:他们不支持酸洗. “解决”你的问题的更简单方法是挑选参数,并在unpickling时创建一个新对象：>>> from collections import namedtuple >>> Norm = namedtuple('Norm', 'mu variance') >>> def pickle_norm(n): ....
我想为scipy.stats.powerlaw例程提供一个负指数,例如a = -1.5,为了绘制随机样本：""" powerlaw.pdf(x, a) = a * x**(a-1) """from scipy.stats import powerlaw R = powerlaw.rvs(a, size=100)为什么是>如果需要0,如何提供负a以生成随机样本,以及如何提供归一化系数/变换,即PDF(x,C,a) = C * x**a文档在这里 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.powerlaw.html 谢谢！ 编辑：我应该补充一点,我正在尝...