为了计算多元法线的CDF,我遵循this示例(对于单变量情况)但不能解释由scipy产生的输出：from scipy.stats import norm import numpy as np mean = np.array([1,5]) covariance = np.matrix([[1, 0.3 ],[0.3, 1]]) distribution = norm(loc=mean,scale = covariance) print distribution.cdf(np.array([2,4]))产生的输出是：[[ 8.41344746e-01 4.29060333e-04][ 9.99570940e-01 1.58655254e-01]]如果联合CDF定义为：P (X1 ≤ x...
SciPy似乎在其自己的命名空间中提供了大多数(但不是全部[1])的NumPy函数.换句话说,如果有一个名为numpy.foo的函数,几乎可以肯定是scipy.foo.大多数情况下,两者看起来完全相同,通常甚至指向同一个函数对象. 有时,他们是不同的.举一个最近出现的例子： > numpy.log10是一个返回负参数的NaN的ufunc;> scipy.log10返回负参数的复数值,但似乎不是ufunc. 关于log,log2和logn也可以这么说,但不是关于log1p [2]. 另一方面,numpy.exp和scipy...
我无法解决光学bloch方程,这是一个具有复数值的一阶ODE系统.我发现scipy可以解决这样的系统,但他们的网页提供的信息太少,我几乎无法理解. 我有8个耦合的一阶ODE,我应该生成一个函数,如：def derv(y):compute the time dervative of elements in yreturn answers as an array然后做complex_ode(derv) 我的问题是： >我的y不是列表而是矩阵,我怎样才能给出一个正确的输出适合complex_ode()？> complex_ode()需要一个jacobian,我不知道...
我想在TIFF文件中操作RGB波段并在matplotlib上输出灰度图.到目前为止,我有这个代码,但我无法在灰度上得到它：import scipy as N import gdal import sys import matplotlib.pyplot as pyplottif = gdal.Open('filename.tif')band1 = tif.GetRasterBand(1) band2 = tif.GetRasterBand(2) band3 = tif.GetRasterBand(3)red = band1.ReadAsArray() green = band2.ReadAsArray() blue = band3.ReadAsArray()gray = (0.299*red + 0.587*...
我正在使用scipy试图测试Nelder-Mead单纯形算法.我正在按照此处显示的示例代码：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html 此行导致错误：from scipy.optimize import minimize它说它无法导入名称最小化.我输错了什么？解决方法:你需要Scipy版本0.11.0,第一个测试版是在不久前发布的. 如果你没有它,你应该阅读你所拥有的scipy版本的教程,例如：http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.10.1/reference/tutoria...
我有一个data set,第一列是x数据(wavelenght),第二列是y数据(相对强度). 我希望将其插入另一个x_new数据,但我的问题是splrep返回nan值：>>import numpy as np >>from scipy.interpolate import splrep, splev >>d = np.loadtxt("test.txt") >>x,y = d[:,0],d[:,1] >> >>f = splrep( x,y,k=5 ) >>print f >>(array([ 4501.19, 4501.19, 4501.19, ..., 7091.74, 7091.74, 7091.74]), array([ nan, nan, nan, ..., 0., 0.,...
当我尝试使用curve_fit进行指数拟合时,scipy会返回错误.难道我做错了什么？从np.exp(-b * t)中删除负号可以使curve_fit工作,但它返回的值却是偏离的.#!/usr/bin/python import numpy as np import scipy as sp from scipy.optimize import curve_fit ...
我使用scipy.sparse.linalg.cg来解决一个大的,稀疏的线性系统,并且它工作正常,除了我想添加一个进度报告,以便我可以在求解器工作时监视残差.我已设法设置回调,但我无法弄清楚如何从回调内部访问当前残差.当然,计算剩余是可能的,但这是一个相当繁重的操作,我想避免.我错过了什么,或者没有有效的方法来获取残差？解决方法:回调仅发送xk,即当前解决方案向量.所以你没有直接访问残差.但是,source code显示resid是cg函数中的局部变量. 因...
我遇到了一个常见的scipy.interpolate错误：>>> sx = interpolate.UnivariateSpline(T,X)File "...scipy/interpolate/fitpack2.py", line 143, in __init__xb=bbox[0],xe=bbox[1],s=s) dfitpack.error: (m>k) failed for hidden m: fpcurf0:m=3是否有一些Python异常附加到此错误？ (我只想拦截异常并忽略它) 如果没有,我该怎么做才能继续运行我的程序？谢谢 我几个小时后回来,给出一个解决方案： 这段代码,捕获异常并引发我自己的异...
import numpy as np from scipy.sparse import lil_matrix使用numpy我得到test_mat = (np.ones((4,6))) test_list = test_mat[0,:].tolist()将test_list作为包含6个元素的列表.但是,我使用scipy.sparsetest_mat = lil_matrix(np.ones((4,6))) test_list = test_mat[0,:].todense().tolist()将test_list作为一个列表,其中包含一个元素,而该元素又有6个元素(test_list [0]有6个元素). 有人可以向我解释导致这种差异的潜在机制吗？谢谢...
我有以下数据集angles =np.arange(-90,91,15) n_col_cnts =([ 0.08692008,0.46557143,0.7282595,0.89681908,0.97057961,1.,0.99488705,0.91823478,0.84187586, 0.73110934,0.53363229,0.25338418,0.01328528])我想使用来自scipy的optimize.leastsq()来为这个数据拟合高斯,但是已经达到了绊脚石.这是我从here尝试过的fitfunc = lambda p, x: p[0]*math.exp(-((x-p[1])/p[2])**2) #Target function errfunc = lambda p, x, y: fitfu...
我有scipy的超几何汇合函数的问题.代码是from scipy import specialprint special.hyp1f1(-0.5, 0.5, -705) print special.hyp1f1(-0.5, 0.5, -706)我获得了输出47.0619041347 inf我不明白为什么这个功能是分歧的.超几何汇合函数对于大x具有渐近展开,并且对于这些参数值不应存在任何极点.我错了,还是这个错误？在此先感谢您的帮助！解决方法:一个(已知)错误：scipy.special.hyp1f1(0.5, 1.5, -1000) fails. 另请参阅pull request h...
我有一个简单的x,y数据集,至少乍一看.问题是scipy.optimize.curve_fit为其中一个参数提供了一个非常大的值,我不知道这是否在数学上是正确的,或者我是如何拟合数据的. 下图显示了以蓝色获得的数据点和最佳拟合.使用的曲线(下面的MWE中的函数)有四个参数a,b,c,d拟合： > a给出大约x值,曲线达到它的半最大值.> b表示曲线稳定的x值.该func值由d参数给出,即：func(b)= d> c与原点曲线的最大值有关：func(0)= c *常数d> d是曲线稳定的地方...
我试图实例化Scipy Interpolate RectBivariateSpline,如下所示：import numpy as np from scipy.interpolate import RectBivariateSplinex = np.array([1,2,3,4]) y = np.array([1,2,3]) vals = np.array([[4,1,4],[4,2,3],[3,7,4],[2,4,5] ])print(x.shape) # (4,) print(y.shape) # (3,) print(vals.shape) # (4, 3)rect_B_spline = RectBivariateSpline(x, y, vals)但是,它会返回此错误：Traceback (most recent call last):...
参见英文答案 > ImportError when importing certain modules from SciPY 5个我已经检查了类似的问题,但没人帮忙.我已经在我的Python 3.4 Win64位上成功安装了由Christoph Gohlke提供的scipy 0.17.0滚轮.当我导入scipy时,它可以工作,但它不适用于优化,集成,……其他模块.我收到这个错误import numpy as np from scipy import optimize>>> Traceback (most recent call last): File "C:\Users\...