本文以csr_matrix为例来说明sparse矩阵的使用方法，其他类型的sparse矩阵可以参考https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合，下面介绍其两种初始化方法 csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)])where data, row_ind and col_ind satisfy the relationship a[row_ind[k], col_ind[k]] = data[k]. csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(...
我使用scipy.linalg.lstsq函数具有适合的3D数据集.我正在使用：# best-fit quadratic curve A = np.c_[np.ones(data.shape[0]), data[:,:2], np.prod(data[:,:2], axis=1), data[:,:2]**2] C,_,_,_ = scipy.linalg.lstsq(A, data[:,2]) #evaluating on grid Z = np.dot(np.c_[np.ones(XX.shape), XX, YY, XX*YY, XX**2, YY**2], C).reshape(X.shape)但是我怎么能从中得到R ^ 2值给拟合曲面.有什么方法可以检查拟...
我需要scipy中的Meijer G函数.我在互联网上的某个地方读到,由于其通用性,因此不支持Meier G函数作为scipy的特殊功能,但是每个人都应根据自己的用例编写一些东西. 我的问题是我对复杂的集成没有任何经验.由于此处禁止使用LaTeX,因此,我尝试通过数字方式解决以下问题： (第一行是一般情况,第二行是我要计算的情况),并给出p(a),k,k2 作为wikipedia states,有三种获取L的方法： > L从-i∞到i∞,使得Γ(bj-s)的所有极点j = 1,2,…,m位于...
有没有一种方法可以直接或间接调用Fortran例程,该例程可在7000x处找到,并且由cipa.stats从numba应该在nopythonmode编译的函数中使用？ 具体来说,由于scipy.stats.norm.cdf()有点慢,因此我现在直接使用scipy.special.ndtr,后者被前者调用.但是,我正在循环执行此操作,我的意图是使用numba加快速度.解决方法:我来看看rvlib,它使用Numba和CFFI调用RMath,这是R用于计算统计分布的独立C库.它提供的功能应可由Numba在nopython模式下调用.请...
在SciPy中,可以按以下方式实现Beta分发：x=640495496 alpha=1.5017096 beta=628.110247 A=0 B=148000000000 p = scipy.stats.beta.cdf(x, alpha, beta, loc=A, scale=B-A)现在,假设我有一个列x,alpha,beta,A,B的Pandas数据框.如何将beta分布应用于每一行,并将结果追加为新列？解决方法:考虑到我怀疑大熊猫适用于所有行,并且scipy.stats分布在每次调用中都有相当大的开销,因此我将使用向量化版本：>>> from scipy import stats >>>...
我对librosa的load函数和scipy.io.wavfile的read函数之间的区别有疑问.from scipy.io import wavfile import librosafs, data = wavfile.read(name) data, fs = librosa.load(name)导入的语音文件是同一文件.如果您运行上面的代码,则数据的值会从两个函数中得出不同的结果.我想知道为什么数据值不同.解决方法:从librosa.core.load的文档字符串中：Load an audio file as a floating point time series. Audio will be automaticall...
我使用easy_install scipy安装了scipy,但是Python找不到scipy.fftpack.dct()函数.我做错了什么？解决方法:scipy.fftpack.dct在scipy版本0.10.dev中可用,但在version 0.9中丢失.因此,您可能具有0.9或更早版本.
我正在使用Scipy进行FEM项目.现在我的问题是稀疏矩阵的组装太慢.我计算每个元素在密集小矩阵中的贡献(每个对应一个)元件).为了组装全局矩阵,我遍历了所有矩阵小密集矩阵,并通过以下方式设置矩阵条目：[i,j] = someList[k][l] Mglobal[i,j] = Mglobal[i,j] + Mlocal[k,l]Mglobal是适当大小的lil_matrice,someList映射索引变量. 当然,这相当慢并且会消耗大部分矩阵组装时间.有没有更好的方法来组装大型稀疏矩阵来自许多小的密集矩阵？...
无法使代码完成工作,例如Ubuntu 12.4或11.4下的Eclipse / PyDev中的SciPy,Numpy或Matplotlib. PyDev已在最新版本(2.6)中与Eclipse Helios和Juno进行了尝试. 代码完成确实适用于例如内部项目引用或内置. 已将路径添加到“首选项-> Pydev->解释器-Python->库”,并将scipy,numpy和matplotlib添加到“强制内置”.在“首选项-> PyDev->编辑器->代码完成”下,将“最小字符数…”设置为1,“首选项-> PyDev->编辑器->代码完成(ctx不敏感,令...
我想从稀疏稀疏矩阵中提取特定的行和列-可能lil_matrix将是此处的最佳选择. 在这里工作正常：from scipy import sparse lilm=sparse.lil_matrix((10,10)) lilm[0:4,0:3]这将返回一个43的稀疏矩阵.我不想从矩阵中得到一个块,而是希望有单列和单行.我希望这可以工作：lilm[[1,2,3],[4,5,6]]但它会返回13的稀疏矩阵.这也不适用于numpy数组,但是您可以在其中使用numpy.ix_,如m)?' rel='nofollow' target='_blank'>Slicing of a NumPy 2...
我有一个循环,在每次迭代中,我得到一个稀疏矩阵N的列c. 我想使用逐列组装/增长/累积NN = scipy.sparse.hstack([N, c]) 为此,最好将行长度为0的矩阵初始化.但是,N = scipy.sparse.csc_matrix((4,0))引发ValueError：无效的形状. 有什么建议,如何正确执行？解决方法:你不能与NumPy数组相比,稀疏矩阵受到限制,特别是不允许任何轴使用0.所有稀疏矩阵构造函数都会对此进行检查,因此,如果以及当您设法构建这种矩阵时,您正在利用SciPy错误...
numpy数组数据具有….数据.块状数组z具有距离. data和z具有相同的形状,z的每个点是测量数据的相应点的距离.使事情复杂化的是,用户将提供3、4或5维的data / z数组. 我想将数据插值到一维numpy数组dists中的一组距离.由于数据结构的原因,内插轴始终是从末端开始的两个轴,即,如果数组具有3个维,则内插轴为0；如果数组有4维,插值轴为1,依此类推.由于AFAICT,所有的numpy / scipy插值例程都希望在1D数组中给出原始距离,因此在dists上插值...
我想用python生成矩形脉冲.我相信可以用numpy或scipy来完成.但是我无法从API获得它.生成矩形脉冲后,将使用matplotlib对其进行绘制.解决方法:要创建一维数组,将所有零都保留,但要扩展1.0值-一个矩形脉冲：import numpy as np a = np.zeros( (1000,) ) # whatever size. initializes to zeros a[150:180] = 1.0 # index range sets location, width of impulse要查看情节：import matplotlib.pyplot as mp mp.plot(a) mp....
有没有办法使scipy优化模块使用较小的步长？我正在使用一组我认为接近最佳值的变量(大约40个)优化问题,但是,当我运行scipy最小化模块(到目前为止,我已经尝试过L-BFGS和CG)时,它们不会收敛,因为初始步长太大.解决方法:我相信cobyla是scipy.optimize.minimize中支持此功能的唯一技术.您基本上可以使用rhobeg参数控制步长. (由于它是一种顺序线性方法,实际上不是步长,但效果相同).
我一直在尝试获取3030阵列的内核密度估计.下面是一个简短的示例,from scipy.stats import gaussian_kdex = arange(-0.5,0.51,1/29.) y = arange(-0.5,0.51,1/29.) z = randn(30,30)vec = vstack((x,y))KDE = gaussian_kde(z.T) KDE2 = KDE(vec)这给出了以下错误,ValueError: points have dimension 2, dataset has dimension 30我在这里发现了一些其他帖子,这些帖子建议在估算之前需要重塑数据,但是我不确定如何正确执行此操作. 任...