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scipy
scipy专题提供scipy的最新资讯内容,帮你更好的了解scipy。
Ubuntu-Python安装 scipy,numpy,matplotlib
sudo apt-get install python-scipy sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install python-matplotlib python import scipy import numpy import pylab scipy.test() numpy.test() pylab.test()
作者:佚名 时间:2020-07-14
python – Numpy.dot()维度未对齐
我无法向scipy.signal.dlsim方法提供正确的输入. 该方法需要4个状态空间矩阵: A = np.array([ [0.9056, -0.1908, 0.0348, 0.0880], [0.0973, 0.8728, 0.4091, -0.0027], [0.0068, -0.1694, 0.9729, -0.6131], [-0.0264, 0.001
作者:佚名 时间:2019-04-23
python – Scipy最小化fmin – 语法问题
我有一个函数,它接受几个参数(一个数组和两个浮点数)并返回一个标量(浮点数). 现在我想通过改变两个参数来最小化这个函数:两个浮点数. 然后使用数组在函数内“解包”其内容(数组和浮点数). 如何使用SciPy的fmin功能完成这项工作?我很难找到正确的语法. 功能如下: def func(x, y, data) data1=data[0] data2=data[...] .
作者:佚名 时间:2019-05-06
python-2.7 – 不能使用scipy.stats
使用scipy.stats时,我得到一个错误.在导入scipy后的脚本中. AttributeError: 'module' object has no attribute 'stats' 在脚本编辑器中,我可以在输入scipy后点击统计数据.从下拉菜单中, 在python控制台中我无法从下拉菜单中选择python.stats,它不在那里. 我正在使用pandas 2.7和SciPy 0.13.0
作者:佚名 时间:2019-05-05
Python函数相当于R的`pretty()`?
我在 Python中复制一些R代码. 我惹恼了R的漂亮(). 我需要的只是漂亮(x),其中x是一些数字. 粗略地说,函数“计算漂亮的断点”作为几个“圆”值的序列.我不确定是否有Python等价物,而且我对Google没有太多运气. 编辑:更具体地说,这是漂亮的帮助页面中的描述条目: Description: Compute a sequence of about n+1 equally space
作者:佚名 时间:2019-05-05
python – 将稀疏数组中的元素与矩阵中的行相乘
如果你有一个稀疏矩阵X: >> X = csr_matrix([[0,2,0,2],[0,2,0,1]]) >> print type(X) >> print X.todense() <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'> [[0 2 0 2] [0 2 0 1]] 矩阵Y: >> print type(Y) >> print text_sco
作者:佚名 时间:2019-05-05
python中的矢量化球形bessel函数?
我注意到,顺序n和参数x jv(n,x)的 scipy.special贝塞尔函数在x中被矢量化: 在[14]中:将scipy.special导入sp 在[16]中:sp.jv(1,范围(3))#n = 1,[x = 0,1,2] Out [16]:array([0.,0.44005059,0.57672481]) 但是没有相应的矢量化形式的球形贝塞尔函数,sp.sph_jn: In [19]: s
作者:佚名 时间:2019-05-05
python – 大型Numpy Scipy CSR矩阵,行式操作
我想迭代CSR矩阵的行并将每个元素除以行的总和,类似于此处: numpy divide row by row sum 我的问题是我正在处理一个大矩阵:(96582,350138) 当从链接的帖子应用操作时,它会膨胀我的记忆,因为返回的矩阵是密集的. 所以这是我的第一次尝试: for row in counts: row = row / row.sum() 不幸的是,这根本不会影响矩阵,所以
作者:佚名 时间:2019-05-05
python – 在2D中找到点组之间的最小距离(快速且不太耗费内存)
我在2D A和B中有两组点,我需要找到A中每个点的最小距离,到B中的一点.到目前为止,我一直在使用SciPy的 cdist,代码如下 import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist def ABdist(A, B): # Distance to all points in B, for each point in A
作者:佚名 时间:2019-05-05
Python差异的潜在语义分析
我正在尝试使用以下代码在 Python中遵循 Wikipedia Article on latent semantic indexing: documentTermMatrix = array([[ 0., 1., 0., 1., 1., 0., 1.], [ 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0.],
作者:佚名 时间:2019-05-05
python – 当我们只提供单个单词的向量时,kmeans如何知道如何对文档进行聚类?
我正在使用scikit learn的Kmeans算法来聚类评论. sentence_list=['hello how are you', "I am doing great", "my name is abc"] vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=1, max_df=0.9, stop_words='english', decode_error='ignore'
作者:佚名 时间:2019-05-05
转换图像RGB->实验室与python
今天使用PIL / Numpy / SciPy进行转换的首选方法是什么? 自2010年以来, linked question被问到相应的代码从scipy移动到一个单独的工具包: http://scikit-image.org/ 所以这里是我实际寻找的代码: from skimage import io, color rgb = io.imread(filename) lab = color.rgb
作者:佚名 时间:2020-02-20
在python中有效地生成点的格子
帮助我的代码更快:我的 python代码需要生成一个二维格点的落在一个有界的矩形内.我汇集了一些生成这个格子的代码(如下所示).然而,这个功能被称为很多次,并且已经成为我的应用程序的严重瓶颈. 我确定有一个更快的方式来做到这一点,可能涉及到numpy数组而不是列表.有什么建议,以更快,更优雅的方式做到这一点? 功能描述: 我有两个2D矢量v1和v2.这些矢量define a lattice.在我
作者:佚名 时间:2019-04-24
将Python警告/错误跟踪到numpy和scipy中的行号
我收到错误: Warning: invalid value encountered in log 从Python和我相信错误是由numpy(使用版本1.5.0)抛出的.但是,由于我在几个地方调用“日志”功能,我不知道错误是从哪里来的.有没有办法得到numpy打印产生这个错误的行号? 我假设警告是由一个数字小到小于0的数字(负数)引起的.是对的吗?这些警告的常见起因是什么? 将np.seterr(i
作者:佚名 时间:2019-05-04
python – 作为多维数组索引的元组
我找到了一个与我非常相似的问题,但不完全相同. 这一个: here 然而,在ntimes的情况下,数组的大小与元组指向的维度的数量相匹配. 在我的情况下,我有一个4维数组和一个二维元组,就像这样: from numpy.random import rand big_array=rand(3,3,4,5) tup=(2,2) 我想使用元组作为前两个维度的索引,并手动索引最后两个维度.就像是: big
作者:佚名 时间:2019-05-04
python – 加速解决三角线性系统与numpy?
我有一个方阵S(160 x 160)和一个巨大的矩阵X(160 x 250000).两者都是密集的numpy数组. 我的目标:找到Q,使得Q = inv(chol(S))* X,其中chol(S)是S的较低的cholesky因式分解. 当然,一个简单的解决方案是 cholS = scipy.linalg.cholesky( S, lower=True) scipy.linalg.solve( ch
作者:佚名 时间:2019-04-30
python – Numpy Indexing:返回休息
一个简单的numpy索引的例子: In: a = numpy.arange(10) In: sel_id = numpy.arange(5) In: a[sel_id] Out: array([0,1,2,3,4]) 如何返回没有被sel_id索引的数组的其余部分?我能想到的是: In: numpy.array([x for x in a if x not in a[id]]) out: arra
作者:佚名 时间:2019-04-29
python – 从scipy.stats … rvs和numpy.random的随机抽取之间的区别
似乎如果它是相同的分发,从numpy.random绘制随机样本比从scipy.stats .-.rvs更快.我想知道两者之间的速度差异是什么? scipy.stats.uniform实际上使用numpy,这里是stats中的相应函数(mtrand是numpy.random的别名) class uniform_gen(rv_continuous): def _rvs(self):
作者:佚名 时间:2019-04-28
Python / Scipy – 将optimize.curve_fit的sigma实现到optimize.leastsq中
我使用逻辑模型拟合数据点.由于我有时会有ydata错误的数据,我首先使用curve_fit及其sigma参数来包含我在拟合中的各个标准偏差. 现在我切换到了最小化,因为我还需要一些曲率拟合无法提供的拟合优度估计.一切都运作良好,但现在我错过了权衡最小平方的可能性,因为“sigma”与curve_fit有关. 有人一些代码示例关于我如何在最小方格中加权最小二乘? 谢谢,Woodpicker 我刚刚发
作者:佚名 时间:2019-04-28
Pythonic从包中导入模块的方法
以下导入语句的效果之间是否有任何差别,微妙或不那么微妙?我发现它们都在示例程序中使用,当然,它们似乎都可以工作.如果它们在功能上完全等同,那将违背 Python的“只有一种方法来做事”,所以我很困惑.我刚刚开始使用Python并试图保持良好的习惯.例如,对于scipy包中的插值模块…… from scipy import interpolate as spi 要么 import scipy.int
作者:佚名 时间:2019-04-28
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