我正在尝试编写一个高效的矢量化numpy自定义函数，如果有的话，该函数基本上执行元素均值sans -1。
此代码失败：
<pre><code>import numpy as np
from numba import jit
import scipy.special as sp
@jit(nopython=True)
def f(a):
我正在使用大小为n x m的稀疏矩阵A的python。
我正在使用来自scipy的csr_matrix格式，并将矩阵包装为linearoper
对于当前项目，我计划对由两个列/对象<code>df['Policies']</code>和<code>df['ProCon']</code>组成的Panda
我制作了一个使用Scipy的<code>minimize()</code>函数（使用SLSQP求解器）执行多变量约束优化的应用。
某
我正在尝试最小化以下功能：
<a href="https://i.stack.imgur.com/wxgK2.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https:/
我正在尝试使用scipy.interpolate.bisplrep进行一些2D插值，并运行一些我无法理解的错误，希望能有所帮助。
当使用Scipy resolve_ivp函数求解ODE dy / dt = f（t，y）时，如何在特定时间点重复更改y的值？例如，当t = 0、1
我可以将scipy quad和nquad用于涉及可变积分限制的四重积分。问题是，当无法达到要求的公差时，使用的
我正在尝试根据季度蒙特卡洛模拟的结果执行某种程度的复杂优化，尤其是在满足某些约束的同时，最
我试图找出定义包裹在半圆上的von-Mises分布的最佳方法（我用它来绘制不同浓度的无方向线）。我目前
我是使用scipy的curve_fit（）的初学者。我不明白我的以下代码有什么问题：
<pre><code>import matplotlib.pyplo
我想解决返回初始状态所需的时间。作为一个玩具示例，让我们看一个简单的谐波振荡器d / dt（x，y）=
当问题是对称的，因此只需要计算一些数字时，在N维中进行计算的最佳容器对象是什么？
具体来
比方说，我有一个变量x，它可以采用此列表中的值：[1,2,3,4,5]。我想在均值3和一些std dev的正态分布函数
我有一个2D NumPy数组的时间序列，我想找出具有特定窗口大小（n）的最大和的位置（中心），
我已
要计算二维Voronoi图，我使用了scipy页面中的代码
<pre><code>from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d
import
我想使用python实现3D分散数据的插值。
例如
z [0,0] = 1，z [0,4] = 2，z [2,2] = 4，z [4,0] = 3，z [4,4]
我有一个1047x1047稀疏矩阵，并对它的特征向量和特征值感兴趣。从数学推导中，我知道这些必须是真实
我有一个具有以下特性的矩阵A。
<pre><code><1047x1047 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>
